“今年除夕当晚，春晚红包将会随着央视春节联欢晚会的直播接棒登场，除了红包以外我们还为大家准备了 “小度”系列智能产品作为特别奖品，让大家感受到智能生活的乐趣！”
这是17日下午百度与央视的官宣，这意味着对小度商城技术团队的又一大挑战。
无论怎样的技术架构，怎样的技术选型，怎样的系统优化，数据最终还是要落到数据库上。真是天意，恰巧百度大学为我们安排了“SLG人才能力提升第二站，《MySQL数据库SQL性能优化》培训与你相约”，有种及时雨的感觉。
讲师是张冬洪，和我也算老相识了，在《7行Python的人脸识别》一文中就用了我们的合影，呵呵。
MySQL 的性能优化，每个有经验的程序员都会说出个一二三，老码农自己也写过《老曹眼中的MySQL调优》， 但是从系统性的视角来看，或者大规模的数据库优化，都应该是实践出真知。
这是一个定制后的学习过程，分为六个部分：
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硬件选型： 硬件优化
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原理和性能：参数调优
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开发规范：常见错误
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运维利器：常见工具
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提升效率：参数优化
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故障排除：捉放异常
本着保护作者知识产权的原则，记一下内容的概要，以及自己认为有趣的视角。例如硬件性能的金字塔模型：
还是沿着《面向全栈的技术管理》中时空观行走，空间的载体之一就是硬件环境，然后是MySQL系统组成和InnoDB的引擎构成。
深入后才能浅出，才能进一步了解内存的相关参数，IO相关参数，以及与复制相关的参数，进而进行参数调优，这里没有捷径，更没有“银弹”。
开发规范同样很多，包括命名规范，库表设计，字段设计，索引规范，SQL设计规范，以及操作行为规范。虽然这些规范略显琐碎，“千里之堤，溃于蚁穴”。就像体操比赛那样，先有标准分，然后才是加分项。但是，如果上升的模式层面，可能更有系统性。
操作系统层面的调优同样不可或缺，Gregg的图是被引用最多——
自己在《全栈必备 Linux基础》一文中也引用过这张图，深入学习的话，可以看那本巨著《性能之巅》。
对于系统运维，自己一直钟爱 Percona Toolkit，现在冬洪的公司也提供了一些其他的便利工具。无监控，不运维，本次学习中推荐的工具是
Prometheus + mysqld_exporter + Grafana以及PMM。
SQL的语句优化离不开执行计划(explain), Profile定位QUERY代价消耗，以及SQL Optimizer Trace，核心无它，都是减少物理IO，与IO相关的部分参数有：
总之，本次学习的内容很厚实，由于时间有限，越发感到信息量很大。自我梳理一下，面向大规模数据库的系统调优可能是这样的一个金字塔结构：
“是故学然后知不足，教然后知困。知不足，然后能自反也；知困，然后能自强也。”
《礼记·学记》