MySQL作为广泛使用的关系型数据库，其性能优化至关重要。了解重要性能指标的计算与优化方法，能有效提升数据库的运行效率。

首先是查询响应时间，这是衡量数据库性能最直观的指标。它指从客户端发送查询请求到接收到完整结果的总时长。计算该指标可通过数据库自带的性能分析工具，如MySQL的慢查询日志。开启慢查询日志后，它会记录所有执行时间超过指定阈值的查询语句，通过分析这些日志，能找出耗时较长的查询并进行优化。优化时可通过添加合适索引、优化查询语句结构等方法。

其次是TPS（Transactions Per Second），即每秒事务数，反映数据库处理事务的能力。计算TPS需借助性能测试工具，如sysbench。在测试过程中，工具会模拟并发用户执行事务操作，最终得出TPS数值。要提高TPS，可优化事务逻辑，减少事务中的锁竞争，合理设计数据库表结构以降低事务冲突概率。

另一个重要指标是QPS（Queries Per Second），每秒查询率，用于评估数据库每秒能处理的查询请求数量。计算QPS同样可利用性能测试工具。若想提升QPS，可采用缓存技术，如Memcached或Redis，将频繁查询的数据缓存起来，减少对数据库的直接查询压力。

在代码层面，优化也有诸多要点。比如，避免全表扫描，尽量使用索引覆盖查询；优化JOIN操作，确保JOIN条件字段有合适索引；合理使用存储过程和函数，减少网络传输开销。

掌握MySQL重要性能指标的计算方法，是定位性能问题的关键；而熟练运用优化方法和相关代码技巧，则是提升数据库性能的有效途径。通过持续的监测、分析与优化，能让MySQL数据库在各种业务场景下都保持高效稳定运行。