查看CPU使用情况：通过top命令可以查看系统的CPU负载，判断是否存在MySQL进程占用过多资源的情况。

查看系统负载：使用uptime命令可以查看系统的平均负载情况，帮助判断是否存在高负载问题。

查看MySQL进程列表：在MySQL中执行show full processlist命令，查看当前运行的进程情况，判断是否存在长时间未完成的查询请求。

设置长查询时间阈值：在my.cnf配置文件中设置long_query_time=1，表示超过1秒的查询将被记录。

指定慢查询日志文件路径：将log-slow-queries指向数据目录下的slow.log文件，确保慢查询日志能够正确写入。

检查索引使用情况：通过EXPLAIN结果查看查询是否使用了索引，判断是否存在索引缺失或性能不佳的情况。

索引优化建议：在数据库中选择那些唯一值较多（即重复值较少）的列进行索引建造。如果有三个列需要经常同时查询，可以考虑建立联合索引。

减少搜索次数：在业务层面实现用户登录后再触发搜索功能，这样可以有效减少数据库查询次数，降低负载压力。

分析异常访问来源：通过分析Web服务器日志，识别是否存在频繁的爬虫行为，对于异常IP地址可以采取封IP策略。

实现读写分离：通过配置主从复制和数据库集群，优化程序逻辑，使like类型的查询尽量从从库查询，减轻主库的读写压力。

建立前端缓存机制：在数据库前端部署Memcached缓存服务器，缓存常用数据，如用户登录信息和商品详情，减少数据库查询次数。

采用专用搜索引擎：考虑使用开源搜索引擎如Sphinx，通过它来处理全文搜索，减轻MySQL的负担。

定期索引更新：开发程序实现每日对数据库表的索引更新，定期从数据库中读取数据并保存到前端搜索索引表中，减少在线查询压力。

CPU选择：建议使用8-16核的CPU配置，确保能够满足多实例运行的需求。

内存资源分配：

• 3-4个实例建议分配96G-128G的内存空间。
• 2个实例建议分配32G-64G的内存空间。

存储设备：

• 优先使用SSD存储设备，性能最高。
• 如果需要多块存储，可以采用RAID配置：
  • RAID0（ stripe）：读取速度最快。
  • RAID10（RAID1+RAID0）：适合混合读写需求。
  • RAID5：适合大容量存储需求。
  • RAID1：适合冗余备份需求。

网络优化：部署多网卡bond技术，提升网络带宽和稳定性。

操作系统：使用x86_64版本的操作系统，确保硬件兼容性。

MySQL编译选项：根据具体需求调整MySQL编译参数，优化性能表现。

内存分配：

• InnoDB缓冲池大小建议设置为物理内存的1/3至1/2，不超过总内存的50%。
• 避免过度分配线程buffer资源，建议将sort_buffer_size和read_buffer_size设置为2M。

查询缓存：

• query_cache_size建议设置为64M，但不要过度扩大。

索引缓存：

• 对于使用MyISAM引擎的表，建议将key_buffer_size设置为较大的值，以容纳更多的索引数据。

权限相关配置：保留skip-name-resolve注释，避免在show processlist时显示权限不足提示。

连接参数优化：

• 合理设置max_allowed_packet，确保客户端与服务器之间的通信效率。
• 定期监控wait_time和interactive_timeout参数，确保连接不会因为长时间等待而超时。

慢查询分析工具：

• 配置my.cnf文件，设置long_query_time=2和log-slow-queries=/data/3306/slow-log.log，方便定位慢查询问题。
• 使用slow查询日志分析工具如mysqldumpslow、mysqlsla等，对慢查询进行详细分析。

拆分复杂查询：

• 对大型复杂查询进行拆分，减少单个查询的执行时间。

查询优化建议：

• 将计算任务移至前端应用，减少数据库的负担。
• 尽量避免使用like '%XXX%'型的模糊查询，建议在业务层面实现搜索功能。

业务拆分：对搜索功能等热点业务进行拆分，降低数据库查询压力。

持久化存储选择：

• 对于非结构化数据（如社交网络中的粉丝关系、好友推荐等），可以选择NoSQL存储解决方案，如Memcachedb、Redis等。

前端缓存：

• 在用户登录、商品查询等常用场景中部署Memcached缓存，减少数据库访问频率。

数据静态化：

• 对于动态数据，进行静态化处理，例如将页面片段或部分内容缓存，减少数据库查询次数。

数据库集群与分离：

• 采用主从复制或数据库集群方案，通过程序或DBProxy实现读写分离，降低主库负载压力。

表结构优化：

• 对单表数据量超过2千万的情况，建议拆分表结构或拆分数据库，减少查询竞争。

数据库变更流程：

• 每次数据库变更必须经过开发、核心开发、运维或DBA的审批流程，确保变更的安全性和合理性。

测试流程：

• 内网测试→IDC测试→线上执行的测试流程，确保变更在小范围内验证后再推广。

客户端管理：

• 提供PHPMyAdmin等安全管理工具，方便DBA对数据库进行维护和监控。

数据安全：

• 建立严格的数据库访问控制策略，确保敏感数据的安全性。
• 定期执行数据备份，防止数据丢失。