mysql获取当前时间-面对这些MySQL线上事故，你会怎么做性能优化？

一、数据库性能优化的意义

业务发展初期，数据库中量一般都不高，也不太容易出一些性能问题或者出的问题也不大，但是当数据库的量级达到一定规模之后，如果缺失有效的预警、监控、处理等手段则会对用户的使用体验造成影响，严重的则会直接导致订单、金额直接受损，因而就需要时刻关注数据库的性能问题。

二、性能优化的几个常见措施

数据库性能优化的常见手段有很多，比如添加索引、分库分表、优化连接池等，具体如下：

物理级别：提升硬件性能

将数据库安装到更高配置的服务器上会有立竿见影的效果，例如提高 CPU 配置、增加内存容量、采用固态硬盘等手段，在经费允许的范围可以尝试。

应用级别：连接池参数优化

我们大部分的应用都是使用连接池来托管数据库的连接，但是大部分都是默认的配置，因而配置好超时时长、连接池容量等参数就显得尤为重要：

单表级别：合理运用索引

如果数据量较大，但是又没有合适的索引mysql获取当前时间，就会拖垮整个性能，但是索引是把双刃剑，并不是说索引越多越好，而是要根据业务的需要进行适当的添加和使用。缺失索引、重复索引、冗余索引、失控索引这几类情况其实都是对系统很大的危害。

库表级别：分库分表

当数据量较大的时候，只使用索引就意义不大了，需要做好分库分表的操作，合理的利用好分区键，例如按照用户 ID、订单 ID、日期等维度进行分区，可以减少扫描范围。

监控级别：加强运维

针对线上的一些系统还需要进一步的加强监控，比如订阅一些慢 SQL 日志，找到比较糟糕的一些 SQL，也可以利用业务内一些通用的工具，例如 druid 组件等。

三、MySQL 底层架构

首先了解一下数据的底层架构，也有助于我们做更好优化。

mysql 获取当前毫秒_mysql获取当前时间毫秒_mysql获取当前时间

一次查询请求的执行过程：

我们重点关注第二部分和第三部分，第二部分其实就是 Server 层，这层主要就是负责查询优化，制定出一些执行计划，然后调用存储引擎给我们提供的各种底层基础 API，最终将数据返回给客户端。

四、MySQL 索引构建过程

目前比较常用的是 InnoDB 存储引擎，本文讨论也是基于 InnoDB 引擎。我们一直说的加索引，那到底什么是索引、索引又是如何形成的呢、索引又如何应用呢？这个话题其实很大也很小，说大是因为他底层确实很复杂，说小是因为在大部分场景下程序员只需要添加索引就好，不太需要了解太底层原理，但是如果了解不透彻就会引发线上问题，因而本文平衡了大家的理解成本和知识深度，有一定底层原理介绍，但是又不会太过深入导致难以理解。

首先来做个实验：创建一个表，目前是只有一个主键索引。

CREATE TABLE `t1`(a int NOT NULL,b int DEFAULT NULL,c int DEFAULT NULL,d int DEFAULT NULL,e varchar(20) DEFAULT NULL,PRIMARYKEY(a))ENGINE=InnoDB

插入一些数据：

insert into test.t1 values(4,3,1,1,'d');insert into test.t1 values(1,1,1,1,'a');insert into test.t1 values(8,8,8,8,'h');insert into test.t1 values(2,2,2,2,'b');insert into test.t1 values(5,2,3,5,'e');insert into test.t1 values(3,3,2,2,'c');insert into test.t1 values(7,4,5,5,'g');insert into test.t1 values(6,6,4,4,'f');