推薦：go語言怎么和mysql數據庫進行鏈接
在網上找了一大堆例子，最后簡化一下把，一下會從安裝mysql開始，與大家分享一下如何用go鏈接服務器上的mysql 我用的是ubuntu系統 1，安裝mysql：sudo apt-get install mysql-server （記住root的密碼假設密碼為root123） 2，進入mysql：mysql -uroot -p 然后輸入密碼

 會經常發現開發人員查一下沒用索引的語句或者沒有limit n的語句，這些沒語句會對數據庫造成很大的影響，例如一個幾千萬條記錄的大表要全部掃描，或者是不停的做filesort，對數據庫和服務器造成io影響等。這是鏡像庫上面的情況。

而到了線上庫，除了出現沒有索引的語句，沒有用limit的語句，還多了一個情況,mysql連接數過多的問題。說到這里，先來看看以前我們的監控做法 
1. 部署zabbix等開源分布式監控系統，獲取每天的數據庫的io，cpu，連接數 
2. 部署每周性能統計，包含數據增加量，iostat，vmstat，datasize的情況 
3. Mysql slowlog收集，列出top 10

以前以為做了這些監控已經是很完美了，現在部署了mysql節點進程監控之后，才發現很多弊端 
第一種做法的弊端: zabbix太龐大，而且不是在mysql內部做的監控，很多數據不是非常準備，現在一般都是用來查閱歷史的數據情況 
第二種做法的弊端：因為是每周只跑一次，很多情況沒法發現和報警 
第三種做法的弊端: 當節點的slowlog非常多的時候，top10就變得沒意義了，而且很多時候會給出那些是一定要跑的定期任務語句給你。。參考的價值不大 
那么我們怎么來解決和查詢這些問題呢

對于排查問題找出性能瓶頸來說，最容易發現并解決的問題就是MYSQL的慢查詢以及沒有得用索引的查詢。 
OK，開始找出mysql中執行起來不“爽”的SQL語句吧。

方法一： 這個方法我正在用，呵呵，比較喜歡這種即時性的。

方法二:mysqldumpslow命令

最后總結一下節點監控的好處 
1． 輕量級的監控，而且是實時的，還可以根據實際的情況來定制和修改 
2． 設置了過濾程序，可以對那些一定要跑的語句進行過濾 
3． 及時發現那些沒有用索引，或者是不合法的查詢，雖然這很耗時去處理那些慢語句，但這樣可以避免數據庫掛掉，還是值得的 
4. 在數據庫出現連接數過多的時候，程序會自動保存當前數據庫的processlist，DBA進行原因查找的時候這可是利器
5. 使用mysqlbinlog 來分析的時候，可以得到明確的數據庫狀態異常的時間段 
有些人會建義我們來做mysql配置文件設置

調節tmp_table_size 的時候發現另外一些參數 
Qcache_queries_in_cache 在緩存中已注冊的查詢數目 
Qcache_inserts 被加入到緩存中的查詢數目 
Qcache_hits 緩存采樣數數目 
Qcache_lowmem_prunes 因為缺少內存而被從緩存中刪除的查詢數目 
Qcache_not_cached 沒有被緩存的查詢數目 (不能被緩存的，或由于 QUERY_CACHE_TYPE) 
Qcache_free_memory 查詢緩存的空閑內存總數 
Qcache_free_blocks 查詢緩存中的空閑內存塊的數目 
Qcache_total_blocks 查詢緩存中的塊的總數目 
Qcache_free_memory 可以緩存一些常用的查詢,如果是常用的sql會被裝載到內存。那樣會增加數據庫訪問速度。

分享：mysql給用戶添加查詢權限
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