在数据量大的情况下，如何运用索引和缓存等技术优化MySQL的查询性能，并通过高可用性策略确保系统稳定性？

为了优化MySQL查询性能并确保高可用性，首先应当合理设计索引，针对常用的查询条件创建索引，尤其是复合索引，这样可以显著减少查询所需的时间。其次，使用缓存机制，比如Memcached或Redis，缓存高频查询的结果，降低数据库的读取压力。在执行复杂查询时，要尽量减少JOIN操作，可以考虑使用子查询或分解复杂查询为多个简单查询，以提高查询效率。另外，使用EXPLAIN语句分析查询计划，找出可能的性能瓶颈，例如全表扫描或索引未使用等问题，并进行相应优化。对于分页查询，合理使用LIMIT和OFFSET，对于大偏移量的分页查询，可以考虑使用更高效的分页策略，如ROW_NUMBER()函数或自增ID。至于高可用性，建议实施主从复制或集群部署，确保在主数据库出现故障时，可以快速切换到从数据库继续服务。同时，配合负载均衡和异步复制机制，分散读写压力并保证数据的一致性。最后，建立故障切换机制，确保在主数据库不可用时，能够及时切换到备用数据库，减少业务中断时间。通过这些技术手段和策略的运用，可以有效提升MySQL数据库在大规模数据量环境下的查询性能和系统稳定性。为了更深入理解和掌握这些技术，推荐阅读《MySQL进阶实践：查询优化与高可用性策略》一书，它将为你提供实战案例、最佳实践和解决方案，帮助你在实际工作中更好地应用这些知识。

参考资源链接：[MySQL进阶实践：查询优化与高可用性策略](https://wenku.csdn.net/doc/4edei6eqc8?spm=1055.2569.3001.10343)