本书是一本系统介绍MySQL性能优化相关技术、方法及实践的实用指南。在书中，作者首先详细解释了查询响应时间；然后介绍了直接查询优化（创建和编制索引）、间接查询优化（减少数据访问和存储）等提高MySQL性能的方法，还通过讲解数据访问模式、MySQL分片的基本机制、MySQL的服务器指标、复制延迟、MySQL的事务（涉及InnoDB行锁）等知识为优化MySQL性能提供思路；之后介绍了一些常见的MySQL挑战，以及应对方法；最后讨论了在云中使用MySQL时需要知道的知识，拓展了读者的思维。

前言
第1章 查询响应时间
1.1 假性能的一个真故事
1.2 北极星
1.3 查询报告
1.4 查询分析
1.5 改进查询响应时间
1.6 何时优化查询
1.7 MySQL：更快一点
1.8 小结
1.9 练习：识别慢查询
第2章 索引和编制索引
2.1 性能的红鲱鱼
2.2 MySQL索引：通过图示介绍
2.3 编制索引：如何像MySQL一样思考
2.4 索引降级的常见原因
2.5 表连接算法
2.6 小结
2.7 练习：找到重复的索引
第3章 数据
3.1 三个秘密
3.2 最少数据原则
3.3 删除或归档数据
3.4 小结
3.5 练习：审查查询的数据访问情况
第4章 访问模式
4.1 MySQL什么都不做
4.2 性能在极限位置变得不稳定
4.3 丰田和法拉利
4.4 数据访问模式
4.5 应用程序修改
4.6 更好、更快的硬件
4.7 小结
4.8 练习：描述访问模式
第5章 分片
5.1 为什么单个数据库不能伸缩
5.2 小鹅卵石而不是巨石
5.3 分片简介
5.4 替代选项
5.5 小结
5.6 练习：四年拟合
第6章 服务器指标
6.1 查询性能与服务器性能对比
6.2 正常且稳定：最好的数据库是枯燥的数据库
6.3 关键性能指示器
6.4 指标领域
6.5 光谱
6.6 监控和警报
6.7 小结
6.8 练习：检查关键性能指示器
6.9 练习：检查警报和阈值
第7章 复制延迟
7.1 基础
7.2 原因
7.3 风险：数据丢失
7.4 降低延迟：多线程复制
7.5 监控
7.6 恢复时间
7.7 小结
7.8 练习：监控次秒级延迟
第8章 事务
8.1 行锁
8.2 MVCC和回滚日志
8.3 历史列表长度
8.4 常见问题
8.5 报告
8.6 小结
8.7 练习：对历史列表长度发出警报
8.8 练习：检查行锁
第9章 其他挑战
9.1 脑裂是最大的风险
9.2 数据漂移真实存在但不可见
9.3 不要信任ORM
9.4 模式总会改变
9.5 MySQL扩展了标准SQL
9.6 吵闹的邻居
9.7 应用程序不会优雅地失败
9.8 高性能MySQL很难
9.9 练习：识别阻止发生脑裂的防护措施
9.10 练习：检查数据漂移
9.11 练习：混沌
第10章 云中的MySQL
10.1 兼容性
10.2 管理
10.3 网络和存储时延
10.4 性能就是金钱
10.5 小结
10.6 练习：在云中试用MySQL

目前既有介绍MySQL性能基础知识的图书，也有介绍MySQL性能高级知识的图书，但还没有介于两者之间的图书。这是因为，不介绍MySQL性能的复杂性，就很难解释MySQL性能。而本书填补了这个空白，向软件工程师讲解超出基础知识，但又远没到数据库管理员（DBA）需要知道的深层内部原理的中级MySQL知识。
Daniel Nichter将教你应用直接影响MySQL性能的最佳实践和技术，通过分析查询执行、为常用的SQL子句和表连接创建索引、优化数据访问、理解最重要的MySQL指标来提高性能，并了解复制、事务、行锁和云对MySQL性能所产生的影响。
通过学习本书，你将：
? 理解为什么查询响应时间是MySQL性能的北极星。
? 详细学习查询指标，包括聚合、报告和分析。
? 了解如何为常用的SQL子句和表连接创建有效的索引。
? 探索最重要的服务器指标，并了解它们揭示了性能的哪些信息。
? 深入了解事务和行锁，以获得深入、可操作的洞见。
? 在任意规模都能实现出色的MySQL性能。