在开发过程中，数据库往往是很重要的一部分，数据库的优化以及开发过程中遇到的问题往往困扰者开发者。
下面我们来看看平时经常会遇到的一些mysql的问题吧：
1：如果遇到mysql负载高时，有什么办法：
mysql负载高往往是一些sql语句耗时多产生的，怎么去找到这些sql语句呢？
这个时候慢查询日志分析就排上用场了
使用MySQLdumpslow进行慢查询日志分析
MySQLdumpslow -s t -t 10 ***.txt
该语句的意思是输出耗时最多的TOP10条语句
-s：排序方法（后面跟的参数：t表示按时间，c表示按次数，r表示按返回记录数）
-t：TOP条数（后面跟的参数表示数量）
通过慢查询日志分析，就可以找到最耗时的sql
慢查询相关的配置参数
log_slow_queries：是否打开慢查询日志，得先确保=ON后面才有得分析
long_query_time：查询时间大于多少秒的SQL被当做是慢查询，一般设为1S
log_queries_not_using_indexes：是否将没有使用索引的记录写入慢查询日志
slow_query_log_file：慢查询日志存放路径
2：如何进行sql优化：
使用Explain分析sql语句执行计划
使用Profiles分析sql语句消耗的时间和资源
（具体的方法这里就不详细介绍了，以后说到sql语句分析的时候再仔细说这两个方法吧）
sql优化常用的一些技巧：
2.1：使用索引，避免全表扫描
注意：索引字段上加函数会导致索引失效
+----------+------------+---------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+---------------------------------------+ | 1 | 0.00019800 | select * from mytable where id=10 | | 2 | 0.28652100 | select * from mytable where id+10=20 | +----------+------------+---------------------------------------+
2.2：select尽量选出需要的字段，尽量不要*
+----------+------------+-----------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+-----------------------------------------------------+ | 1 | 0.02635800 | select count(1) from ( select id from mytable ) a | | 2 | 1.48625900 | select count(1) from ( select * from mytable ) a | +----------+------------+-----------------------------------------------------+
2.3：尽早过滤，让Join或者Union等后续操作的数据量尽量小
2.4：逻辑层进行一些数据排序，时间函数计算等
sql函数的优化有很多，这里简单说几种
3：如果sql优化已经差不多的，但是数据库的请求量还是很大，并且还在增加，如何解决呢？
3.1：分库分表
3.2：使用集群，读写分离
3.3：增加业务的cache层
3.4：使用连接池
4：mysql如何做主从数据同步？
复制机制：
主服务器通过复制机制，将主服务器的写操作通过binlog传到从服务器中生成中继日志（relaylog），从服务器再将中继日志redo，使得主库和从库的数据保持同步
5：mysql有哪些存储引擎？
在平时中最常见的的存储引擎有MyISAM和InnoDB，我们下面来说说这2中引擎的区别吧：