【前言】阅读高性能mysql第三章，学习到了从数据库的角度来分析服务器的性能评价，总结一下。三个常见的服务器性能问题：
（1）如何确定服务器性能达到了最佳的状态？
（2）找出某条语句问什么执行的不够快的原因？
（3）诊断造成客户端“卡顿”、“堆积”的某些间歇性疑难故障。
解决什么三个问题，看似困难。有简单方法就是专注于分析服务器的时间花费在了那里？使用的技术就是性能剖析。将展示如何测量系统并生成剖析报告，以及如何分析系统整个堆栈，包括从应用程序到数据库服务器到单个查询。
一、性能优化简介
性能定义有很多角度，我们定义一个：为完成某件任务所需的时间度量，即发送给服务器一条指令，其响应时间。由此引出第二个原则：无法测量就无法有效的优化。
性能剖析有两个步骤：测量任务所花费的时间；然后进行结果统计和排序，将重要的任务排到前面。分析的时候去辨别是执行耗时还是等待耗时，两个可以都测一下，现在数据库都提供了测量点来支持数据库的可测量性能。但是测量当然会花费时间消耗，但是一般情况下因为测量点的存在会给数据库带来10%甚至更多的提升。所以在交易系统中加入测量点或者预警机制，还是有用的。
二、对应用程序性能剖析
对应用程序的剖析最好还是自上而下的进行，比如调用了外部的搜索引擎，需要读取一个大的xml文件，在循环中执行大量的正则表达式，使用了抵消的算法。虽然，性能问题大多数都是数据据库有关。所以可以在应用代码中加入性能剖析代码，一般都有成套的测试代码工具接口，new relic。是会占一些消耗，可以在集群中一台服务器运行，或者部分代码片段运行。
三、剖析mysql的查询（一次操作的响应时间）
一般两种方式，第一种：剖析服务器负载
1、慢查询日志，即捕获的比较慢的查询的日志。现在可以捕获所有查询了。其记录了每一个查询的操作（这里查询就是指一次请求的响应时间）
2、tcpdump抓包
四、都是实战的内容，就不翻译了，需要亲自去实战！
总的来说，若想提高优化服务器性能，就是先生成一个“操作报告”（查询报告到日志中，利用pt-query-digest工具生成系统级别的剖析报告。分析性能低下的操作，找到坏的操作时，进一步使用例如show profile以及其他诸如explain这样的工具。