1、检查系统的状态 通过操作系统的一些工具检查系统的状态，比如CPU、内存、交换、磁盘的利用率，根据经验或与系统正常时的状态相比对，有时系统表面上看起来看空闲，这也可能不是一个正常的状态，因为cpu可能正等待IO的完成。
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2、第三，如果实在搞不定，需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL，这个成本会下降的非常快，这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
3、当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。 back_log 值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。
4、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句1，slow_query_log这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2，long_query_time当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。
解析：insert into语句需要在user表已经存在的情况下才可以使用。而你原来的语句中，将上图2中的语句插入到了create table user的语句中，致使create table user 语句未能成功执行，所以才会报错。
然后插入数据，其中耗时最长的应该是insert插入数据了。为了减小文件大小，推荐使用扩展插入方法，即多行一起批量insert，类似这样：insert into table_name values ()，()，()，...，()； 。
innodb_flush_log_at_trx_commit 简而言之， innodb_flush_log_at_trx_commit 参数指定了 InnoDB 在事务提交后的日志写入频率。这么说其实并不严谨，且看其不同取值的意义和表现。
这个是需要做一些设置的。主要设置 rewriteBatchedStatements参数。原理如下：MySQL Jdbc驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，直接造成较低的性能。
1、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
2、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
3、分表 通过分表可以提高表的访问效率。有两种拆分方法：垂直拆分 在主键和一些列放在一个表中，然后把主键和另外的列放在另一个表中。如果一个表中某些列常用，而另外一些不常用，则可以采用垂直拆分。
