**答案：** 数据库性能优化的核心要求包括：**减少响应时间、提高吞吐量、降低资源消耗、保证数据一致性和高可用性**，具体通过索引优化、查询调优、存储设计、硬件配置和架构扩展实现。 **解释：** 1. **减少响应时间**：优化慢查询，确保用户请求快速返回结果。 2. **提高吞吐量**：支持更多并发请求，如每秒处理更多事务（TPS）。 3. **降低资源消耗**：减少CPU、内存、I/O和网络带宽的占用。 4. **数据一致性**：优化时需避免锁竞争或脏读等问题。 5. **高可用性**：通过冗余或分布式设计减少宕机影响。 **举例：** - **索引优化**：为高频查询的字段（如订单表的`user_id`）创建索引，加速检索。 - **查询调优**：避免`SELECT *`，只查询必要字段；重写复杂JOIN为子查询。 - **存储设计**：对大表做分区（如按时间分区），或使用列式存储（分析场景）。 **腾讯云相关产品推荐：** - **TDSQL-C（云原生数据库）**：自动优化索引和查询，支持弹性扩缩容。 - **TDSQL（分布式数据库）**：解决高并发和海量数据问题，内置性能监控工具。 - **云数据库Redis**：缓存热点数据，减轻主库压力，提升响应速度。 - **数据库智能管家DBbrain**：分析慢查询并提供优化建议。... 展开详请

MySQL数据库性能优化中常用的方法有以下几点： 1. 优化SQL查询：避免使用SELECT *，只选择需要的列；尽量减少子查询和临时表的使用；合理使用JOIN操作；避免在WHERE子句中使用函数或表达式。 2. 使用索引：为经常用于查询条件的列创建索引，以加快查询速度。同时注意避免过度索引，以免影响写操作性能。 3. 优化数据表结构：合理设计数据表分区、把列字段长度和类型优化到最佳，避免存储冗余数据，使用外键、触发器和存储过程等特性来维护数据一致性。 4. 查询缓存：根据业务需求，考虑开启MySQL的查询缓存。对于一些不读取实时数据、访问速度要求高的查询，可以使用查询缓存提高性能。 5. 调整配置参数：根据服务器硬件配置和实际负载情况，调整MySQL的配置参数，如内存分配、最大连接数等。 6. 主从复制：通过主从复制实现读写分离，将读操作分散到从数据库上，降低单个数据库服务器的压力。 7. 数据库分片：对于大型应用，可以考虑将数据分片到多个数据库服务器上，使每个数据库服务器只承担一部分数据的处理任务。 8. 监控和分析数据库性能：定期监控数据库性能指标，如慢查询日志、锁等待等，分析性能瓶颈并进行针对性优化。 腾讯云相关产品推荐：腾讯云数据库MySQL版，提供高性能、高可靠、易用、安全、灵活的MySQL数据库服务。支持多种存储引擎、多种计费模式、自动备份恢复等功能，并提供专业的技术支持团队帮助用户解决数据库性能优化等问题。... 展开详请