数据库查询性能优化一直是程序员绕不开的话题，当我们遇到业务刷新报表缓慢或者查询获取结果延迟太大，可以采用提问法来思考如何进行优化。
1. 什么样的环境
硬件环境
query执行的速度和我们的硬件息息相关，当前用的什么样的CPU，有多少核多少线程， 内存有多大都直接影响了运算速度， 磁盘是SSD还是HDD，网卡什么速率都直接影响了我们数据读取的时延
软件环境
软件环境虽然不像硬件一样，各种参数看的见摸得着，但仍然影响着我们的查询性能。没一套系统实际上都在特定的场景有着各自的优势。我们的查询系统是什么样的架构，适合什么样的query，在线还是离线， 计算多还是数据读取多，这些在我们做优化的时候都应该了然于心。
下面我们根据这种思路来看看如何做性能优化
2. 什么样的query
首先我们优化查询的时候，需要看看query 究竟是哪种类型。写入还是查询(这里鉴于篇幅只谈查询)， CPU密集还是IO密集。如果我们的系统是适合OLTP低延时点查的场景， 想要在这种系统上做OLAP大规模分析很显然就不太适合， OLTP一般专注于数据一致性较高的点查，而OLAP由于数据量庞大，一般都需要采用向量并发查询。OLAP不专注于毫秒级的低延迟， 而OLTP不专注于上亿级的数据统计。
3. 如何寻找性能瓶颈
3.1 vmstat查看系统情况
整体系统不知道当前的瓶颈在哪里时， 我们可以先用vmstat工具来简单的看一下系统的大致情况。如下图所示，2表示每个两秒采集一次服务器状态。
procs : 查看进程状态
r : 运行队列，即当前可运行(正在运行或者等待运行)的进程数量。目前CPU比较空闲，这个数量很小，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。
b : 阻塞的进程,即处在不可中断sleep状态下的进程数量。
memory : 查看内存状态
swpd : 已使用的虚拟内存大小，如果大于0，表示机器开始使用虚拟内存了，虚拟内存运行会很慢。这里数值为0表示我们关闭了虚拟内存功能。
free : 空闲的物理内存的大小。
buff : 内存做为系统buffers的大小。
cache : 内存做为系统cache的大小。
swap : 磁盘和内存做数据交换的状态
nesi : 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够。
so : 每秒虚拟内存写入磁盘的大小。
io：磁盘的io信息
bi : 每秒从块设备接收的块数量。
bo : 每秒发送给块设备的块数量。
如果这两个值较大，表示IO比较频繁，可以考虑IO优化。
system : 系统状态信息
in : 每秒CPU的中断次数(包括时钟中断)
cs : 每秒上下文切换次数，我们调用系统函数、线程的切换，就需要上下文切换，这个值要太大就可以考虑 减少系统的上下文切换，比如协程替代多线程等方式。
CPU : CPU信息
us : 包括用户时间和nice时间，跑非内核的代码(或者用户代码)的时间。
sy : 系统占用时间，跑内核代码(比如系统调用)占用的时间。
id : 花费在idle上的 CPU时间。
wa : 等待IO CPU时间。如果这个值太大，表示IO系统瓶颈在IO上。
如果CPU占用高表示系统在CPU上， 如果系统的swap比较频繁，很可能是系统内存泄露或者内存不够用，需要扩展内存， 如果是IO等待较多则系统瓶颈出现在IO上，如果上下文切换，或者系统调用占比太大，则我们需要思考下我们程序的设计，减少系统调用或者上下文切换。
3.2 CPU占用过高
我们可以通过uptime、top、mpstat或者sar等一些工具来查看当前CPU占用过高的情况.
我们可以通过uptime看看当前系统的整体情况， 当前的系统时间和运行时间， 登陆的用户数量，还有最近5、10和15分钟的系统平均负载。
top则可以显示较详细的信息。head部分有CPU占用的详细信息， 下面的列表也有记录每个进程占用的CPU情况。
如果是多线程， 我们还可以通过top -H -p pid来查看进程的每个线程的CPU占用情况
我们找到哪个线程占用的比例多之后， 可以根据这个线程的线程名查看该线程是用来做什么处理的。大致了解下是什么样的处理让CPU比较高。
mpstat则可以查看系统每个核的运行状态。
sar的功能比较全，这里不再做科普。
CPU用户态的占用比较高，一般就是我们的程序编写的效率太低，具体哪里低，我们可以通过perf工具或者Intel的vtunes来查看性能瓶颈。perf top的执行结果如下图所示， 我们拿到对应的堆栈信息之后， 就可以针对性的消除CPU瓶颈了。(vtune的用法可以自行谷歌)。
鉴于上述工具检查出来的情况， 如果CPU确实水位很高，则CPU基本就是性能瓶颈。如果不高则，需要进行下一步来判断性能瓶颈。
3.3 IO占用过高的情况
IO定位的工具多种多样， 一般查看IO问题我们可以使用iostat、pidstat和iotop工具。当然我们也可以使用其他的工具，大家可以自己搜索相关的工具使用， 这里主要介绍常用的几种工具。
pidstat
pidstat是sysstat工具的一个命令，用于监控全部或指定进程的cpu、内存、线程、设备IO等系统资源的占用情况。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
我们通过这个命令可以知道哪个进程占用的IO比较多。然后我们可以通过指定进程号的方式查看更详细的信息。
这样我们就可以知道是哪个进程中的哪个线程占用了较多的IO资源，然后我们可以通过对应的TID，找到对应的执行代码进行分析。
iostat
iostat是I/O statistics(输入/输出统计)的缩写，它可以对系统的磁盘操作活动进行监控,汇报磁盘活动统计情况。但是iostat仅对系统的整体情况进行统计，不能对某个进程进行深入分析，单独的进程分析我们可以用iotop工具，使用方法和top类似。
1 表示每秒打印一次当前磁盘的统计信息。我们需要注意的是后面几个指标。
avgrq-sz直接反应了当前io的种类，比如大块数据读取还是小数据量的读取。
avgqu-sz反应了当前IO的繁忙情况， 如果队列长度太长，说明IO现在很忙很多任务处理不过来，换句话说 I，IO成为了瓶颈。
await 也是一样， 如果等待比较高，说明IO成了累赘。
svctm则和avgrq-sz一样，反应了IO操作的处理规模，如果是大块数据读写， 这个时间就会拉长。
iotop
iotop 可以用于查看哪些进程执行占用了的 I/O,使用方式和top类似,这里不再做过多描述。
3.4 其他情况
如果TOP占用不高， IO也不是瓶颈，则可能处在程序架构上， 比如并发控制的不够好有较多的线程在sleep状态。这种情况可以通过pstack看看当前所有线程的堆栈。
4. 优化性能瓶颈
CPU瓶颈型
面对这种类型，一般我们需要通过perf配合对应的代码去进行优化，核心思想就是减少计算的量。具体方法以下仅供参考：
- 多采用SIMD来代替老式的计算指令或者C++的操作运算符。可以引进类似Intel的MKL库来辅助计算。
- 减少不必要的重复计算，减少for循环的次数。比如有些std库的数据结构都有find函数都带有起始坐标，善用起始坐标避免从0坐标重复查询。
- 如果是系统调用过多，比如分配内存之类的，可以考虑预分配内存的方式，或者直接使用tcmalloc等类似的内存管理库进行兜底，有条件的可以基于这类库再开发适合自己的内存管理体系
IO瓶颈型
IO瓶颈一般都是和磁盘相关的，网络上，因为网卡升级，速度上去比较快，相比来说，限制的io基本都是磁盘上的io.下面也只说说磁盘的IO优化方法。
- 如果是读类型的请求造成了IO瓶颈， 可以考虑上层多开cache。比如全局的query cache， session级别的session cache， 块设备的block cache等，从上层去减少磁盘的io请求。
- 如果是是小数据大并发的写入类型的造成了IO瓶颈，我们可以考虑在内存做一次cache，对这多次写入先在内存处理，然后通过时间或者大小阈值等策略控制，刷到磁盘上。
- 如果是大数据的写入，我们可以考虑做下平滑写入，每次限制写入的数量。
- 如果是因为流量的关系，某一时间点出现峰值，之后回落，则可以考虑通过第三方来写入。比如消息队列，先写到消息队列i进行削峰，再平滑写入系统。
- 除此之外我们还可以换更好的硬件，比如磁盘阵列等。
内存瓶颈型
内存瓶颈一般比较难出现，内存毕竟比较便宜，基本上都会满足内存的需求。如果真的因为虚拟内存的问题造成了程序运行效率低下，我们一方面是考虑增加内存，关闭虚拟内存来解决，同时我们也应该思考自己的程序模型，比如减少中间数据的存在， 多用写时复制技术，多用用系统的no copy接口替换老的接口等。
5. 后续
如果实在没有方法优化了，我们真的就需要看看当前的query是否真的合适我们的系统了。还是那句话，每套系统都有适合自己的业务，一般公司的系统体系里都会有多种数据库引擎，针对我们的query，去寻找合适的引擎也是一种方法。
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