摘要:前言 前面我们已经了解了MySQLQueryOptimizer的工作原理,学习了Query优化的基本原则和思路,理解了索引选择的技巧,这一节我们将围绕Query语句中使用非常频繁,且随时可能存在性能隐患的Join语句,继续我们的Query优化之旅。 Join 的实现原理 在寻找Join语句的优化思路之前,我们首先要理解在MySQL中是如何来实现Join的,只要理解了实现原理之后,优化就比较简单了...
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随笔分类 - db
摘要:在本章第一节中我们还提到过通过 Query Profiler 来定位一条 Query 的性能瓶颈,这里我们再详细介绍一下 Profiling 的用途及使用方法。要想优化一条 Query,我们就需要清楚的知道这条 Query 的性能瓶颈到底在哪里,是消耗的 CPU计算太多,还是需要的的 IO 操作太多?要想能够清楚的了解这些信息,在 MySQL 5.0 和 MySQL 5.1正式版中已经可以非常容易做到了,那就是通过 Query Profiler 功能。MySQL 的 Query Profiler 是一个使用非常方便的 Query 诊断分析工具,通过该工具可以获取一条Q...
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摘要:在过往与很多人的交流过程中发现,在谈到基于硬件来进行数据库性能瓶颈分析的时候,常被大家误解为简单的使用更为强劲的主机或者存储来替换现有的设备。个人觉得这其中可能存在一个非常大的误区。我们在谈论基于硬件进行优化的时候,不能仅仅将数据库使用的硬件划分为主机和存储两部分,而是需要进一步对硬件进行更细的分解,至少也应该分解到如下范畴:主机CPU:仅仅只能决定运算速度,及时是运算速度都还取决于与内存之间的总线带宽以及内存本身的速度内存:大小决定了所能缓存的数据量,主要决定了热点数据的访问速度磁盘:大小:决定了你最终能存放多少数据量转速:决定了你每一次IO请求的延时时间,也就是决定了我们常说的IOPS和M
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摘要:前言在本章之前的所有部分都是介绍的整个系统中的软件环境对系统性能的影响,这一节我们将从系统硬件环境来分析对数据库系统的影响,并从数据库服务器主机的角度来做一些针对性的优化建议。任何一个系统的硬件环境都会对起性能起到非常关键的作用,这一点我想每一位读者朋友都是非常清楚的。而数据库应用系统环境中,由于数据库自身的特点和在系统中的角色决定了他在整个系统中是最难以扩展的部分。所以在大多数环境下,数据库服务器主机(或者主机集群)的性能在很大程度上决定了整个应用系统的性能。既然我们的数据库主机资源如此重要,肯定很多读者朋友会希望知道,数据库服务器主机的各部分硬件到底谁最重要,各部分对整体性能的影响各自所占
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摘要:前言前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来。这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸!可扩展设计的数据库之外延伸数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性。所以,我们最根本的目的就是让数据层的存储服务能力得到更好的扩展性,让我们的投入尽可能的与产出成正比。我们都明白一点,数据本身肯定都会需要有一个可以持久化地方,但是我们是否有必要让我
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摘要:前言在安装完MySQL之后,肯定是需要对MySQL的各种参数选项进行一些优化调整的。虽然MySQL系统的伸缩性很强,既可以在有很充足的硬件资源环境下高效的运行,也可以在极少资源环境下很好的运行,但不管怎样,尽可能充足的硬件资源对MySQL的性能提升总是有帮助的。在这一节我们主要分析一下MySQL的日志(主要是Binlog)对系统性能的影响,并根据日志的相关特性得出相应的优化思路。日志产生的性能影响由于日志的记录带来的直接性能损耗就是数据库系统中最为昂贵的IO资源。在之前介绍MySQL物理架构的章节中,我们已经了解到了MySQL的日志包括错误日志(ErrorLog),更新日志(UpdateLog
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摘要:前言为了保证数据的一致完整性,任何一个数据库都存在锁定机制。锁定机制的优劣直接应想到一个数据库系统的并发处理能力和性能,所以锁定机制的实现也就成为了各种数据库的核心技术之一。本章将对MySQL中两种使用最为频繁的存储引擎MyISAM和Innodb各自的锁定机制进行较为详细的分析。MySQL锁定机制简介数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点,存在多种数据存储引擎,每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样,为了满足
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摘要:前言通过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈。这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术。何谓数据切分可能很多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,只不过在有些文章中称之为数据的Sharding。其实不管是称之为数据的Sharding还是数据的切分,其概念都是一样的。简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载
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摘要:前言MySQLReplicaion本身是一个比较简单的架构,就是一台MySQL服务器(Slave)从另一台MySQL服务器(Master)进行日志的复制然后再解析日志并应用到自身。一个复制环境仅仅只需要两台运行有MySQLServer的主机即可,甚至更为简单的时候我们可以在同一台物理服务器主机上面启动两个mysqldinstance,一个作为Master而另一个作为Slave来完成复制环境的搭建。但是在实际应用环境中,我们可以根据实际的业务需求利用MySQLReplication的功能自己定制搭建出其他多种更利于ScaleOut的复制架构。如DualMaster架构,级联复制架构等。下面我们针
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摘要:逻辑模块组成总的来说,MySQL可以看成是二层架构,第一层我们通常叫做SQLLayer,在MySQL数据库系统处理底层数据之前的所有工作都是在这一层完成的,包括权限判断,sql解析,执行计划优化,querycache的处理等等;第二层就是存储引擎层,我们通常叫做StorageEngineLayer,也就是底层数据存取操作实现部分,由多种存储引擎共同组成。所以,可以用如下一张最简单的架构示意图来表示MySQL的基本架构,如图所示:虽然从上图看起来MySQL架构非常的简单,就是简单的两部分而已,但实际上每一层中都含有各自的很多小模块,尤其是第一层SQLLayer,结构相当复杂的。下面我们就分别针对
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摘要:前言据说目前MySQL用户已经达千万级别了,其中不乏企业级用户。可以说是目前最为流行的开源数据库管理系统软件了。任何产品都不可能是万能的,也不可能适用于所有的应用场景。那么MySQL到底在什么场景下适用什么场景下不适用呢?1、Web网站系统Web站点,是MySQL最大的客户群,也是MySQL发展史上最为重要的支撑力量,这一点在最开始的MySQLServer简介部分就已经说明过。MySQL之所以能成为Web站点开发者们最青睐的数据库管理系统,是因为MySQL数据库的安装配置都非常简单,使用过程中的维护也不像很多大型商业数据库管理系统那么复杂,而且性能出色。还有一个非常重要的原因就是MySQL是开
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摘要:mysqldump:数据库备份程序有3种方式来调用mysqldump:mysqldump [options] db_name [tables]mysqldump [options] ---database DB1 [DB2 DB3...]mysqldump [options] --all--database如果没有指定任何表或使用了---database或--all--database选项,则转储整个数据库。备份一个数据库.mysqldump -uroot -p123456 mysql > mysql_backup.sql这里备份了database mysql的结构和数据,生成的sql文
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摘要:前言在 MySQL 中,线程独享内存主要用于各客户端连接线程存储各种操作的独享数据,如线程栈信息,分组排序操作,数据读写缓冲,结果集暂存等等,而且大多数可以通过相关参数来控制内存的使用量。线程栈信息使用内存(thread_stack)主要用来存放每一个线程自身的标识信息,如线程id,线程运行时基本信息等等,我们可以通过 thread_stack 参数来设置为每一个线程栈分配多大的内存。排序使用内存(sort_buffer_size)MySQL 用此内存区域进行排序操作(filesort),完成客户端的排序请求。当我们设置的排序区缓存大小无法满足排序实际所需内存的时候,MySQL 会将数据写入磁
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摘要:前言全局共享内则主要是 MySQL Instance(mysqld进程)以及底层存储引擎用来暂存各种全局运算及可共享的暂存信息,如存储查询缓存的 Query Cache,缓存连接线程的 Thread Cache,缓存表文件句柄信息的 Table Cache,缓存二进制日志的 BinLog Buffer, 缓存 MyISAM 存储引擎索引键的 Key Buffer以及存储 InnoDB 数据和索引的 InnoDB Buffer Pool 等等。下面针对 MySQL 主要的共享内存进行一个简单的分析。查询缓存(Query Cache)查询缓存是 MySQL 比较独特的一个缓存区域,用来缓存特定 Q
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摘要:前言MySQL 的存储引擎可能是所有关系型数据库产品中最具有特色的了,不仅可以同时使用多种存储引擎,而且每种存储引擎和MySQL之间使用插件方式这种非常松的耦合关系。由于各存储引擎功能特性差异较大,这篇文章主要是介绍如何来选择合适的存储引擎来应对不同的业务场景。MyISAM1.特性 不支持事务:MyISAM存储引擎不支持事务,所以对事务有要求的业务场景不能使用 表级锁定:其锁定机制是表级索引,这虽然可以让锁定的实现成本很小但是也同时大大降低了其并发性能 读写互相阻塞:不仅会在写入的时候阻塞读取,MyISAM还会在读取的时候阻塞写入,但读本身并不会阻塞另外的读 只会缓存索引:MyISAM...
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摘要:前言有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节,这篇文章就多一些可操作性的内容吧。注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础。优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 ...
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摘要:前言 大家都知道索引对于数据访问的性能有非常关键的作用,都知道索引可以提高数据访问效率。 为什么索引能提高数据访问性能?他会不会有“副作用”?是不是索引创建越多,性能就越好?到底该如何设计索引,才能最大限度的发挥其效能? 这篇文章主要是带着上面这几个问题来做一个简要的分析,同时排除了业务场景所带来的特殊性,请不要纠结业务场景的影响。索引为什么能提高数据访问性能? 很多人只知道索引能够提高数据库的性能,但并不是特别了解其原理,其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏,这样对他说:“请帮我借一本...
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摘要:前言 很多人都将<数据库设计范式>作为数据库表结构设计“圣经”,认为只要按照这个范式需求设计,就能让设计出来的表结构足够优化,既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求。殊不知,在N年前被奉为“圣经”的数据库设计3范式早就已经不完全适用了。这里我整理了一些比较常见的数据库表结构设计方面的优化技巧,希望对大家有用。 由于MySQL数据库是基于行(Row)存储的数据库,而数据库操作 IO 的时候是以 page(block)的方式,也就是说,如果我们每条记录所占用的空间量减小,就会使每个page中可存放的数据行数增大,那么每次 IO 可访问的行数也就增多了。反过来说,处理相同行数的数据,需要
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摘要:MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化。query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 R...
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摘要:Explain语法EXPLAIN SELECT ……变体:1. EXPLAIN EXTENDED SELECT ……将执行计划“反编译”成SELECT语句,运行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句 2. EXPLAIN PARTITIONS SELECT ……用于分区表的EXPLAIN执行计划包含的信息id包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序id相同,执行顺序由上至下如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行select_ty.
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