[MySQL] 02- Optimisation solutions

前言

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一、资源

MySQL 对于千万级的大表要怎么优化? - MySQL - 知乎【方法论】

MySQL大表优化方案【一些优化的细节操作】

MySQL大表优化方案【一些优化的细节操作】

分布式数据库下子查询和join等复杂sql如何实现？【分布式数据库相关】

 

二、未来计划

本篇内容只是大纲，未来对本文中提到的细节还需一一实践并总结。

哪种类型的业务不需要关系型数据库，NOSQL就可以？

基于hadoop、spark构建OLAP系统，采用redis来做缓存，怎么搞？

 

 

 

策略

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一、基本六步骤

1. sql and index
2. memcached, redis
3. 主从复制，读写分离
4. MySQL分区表
5. 垂直拆分（分布式）
6. 水平切分

 

 

二、详情

MYSQL数据库 一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高；

第一优化，sql和索引；

第二加缓存，memcached，redis；

第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas，其它的要么效率不高，要么没人维护；

|-- Goto: MySQL主从复制(Master-Slave)实践【不错，结尾引用也不错】

第四如果以上都做了还是慢，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码，但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；

第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；

第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；

|-- Goto: 关于数据库的水平切分和垂直切分的一些概念

 

 

三、SQL优化

• SQL优化很重要

有人也许要说第一步优化sql和索引这还用说吗？的确，大家都知道，但是很多情况下，这一步做的并不到位，甚至有的只做了根据sql去建索引，根本没对sql优化（中枪了没？），除了最简单的增删改查外，想实现一个查询，可以写出很多种查询语句，不同的语句，根据你选择的引擎、表中数据的分布情况、索引情况、数据库优化策略、查询中的锁策略等因素，最终查询的效率相差很大；

• 技术、业务层面优化

优化要从整体去考虑，有时你优化一条语句后，其它查询反而效率被降低了，所以要取一个平衡点；即使精通mysql的话，除了纯技术面优化，还要根据业务面去优化sql语句，这样才能达到最优效果；你敢说你的sql和索引已经是最优了吗?

• 数据库俩引擎比对

MYISAM 和 INNODB 是Mysql数据库提供的两种存储引擎。两者的优劣可谓是各有千秋。INNODB会支持一些关系数据库的高级功能，如事务功能和行级锁，MYISAM不支持。MYISAM的性能更优，占用的存储空间少。所以，选择何种存储引擎，视具体应用而定。

再说一下不同引擎的优化，myisam读的效果好，写的效率差，这和它数据存储格式，索引的指针和锁的策略有关的，它的数据是顺序存储的（innodb数据存储方式是聚簇索引），他的索引btree上的节点是一个指向数据物理位置的指针，所以查找起来很快，（innodb索引节点存的则是数据的主键，所以需要根据主键二次查找）；myisam锁是表锁，只有读读之间是并发的，写写之间和读写之间（读和插入之间是可以并发的，去设置concurrent_insert参数，定期执行表优化操作，更新操作就没有办法了）是串行的，所以写起来慢，并且默认的写优先级比读优先级高，高到写操作来了后，可以马上插入到读操作前面去，如果批量写，会导致读请求饿死，所以要设置读写优先级或设置多少写操作后执行读操作的策略;myisam不要使用查询时间太长的sql，如果策略使用不当，也会导致写饿死，所以尽量去拆分查询效率低的sql。

innodb一般都是行锁，这个一般指的是sql用到索引的时候，行锁是加在索引上的，不是加在数据记录上的，如果sql没有用到索引，仍然会锁定表,mysql的读写之间是可以并发的，普通的select是不需要锁的，当查询的记录遇到锁时，用的是一致性的非锁定快照读，也就是根据数据库隔离级别策略，会去读被锁定行的快照，其它更新或加锁读语句用的是当前读，读取原始行；因为普通读与写不冲突，所以innodb不会出现读写饿死的情况，又因为在使用索引的时候用的是行锁，锁的粒度小，竞争相同锁的情况就少，就增加了并发处理，所以并发读写的效率还是很优秀的，问题在于索引查询后的根据主键的二次查找导致效率低；

ps:很奇怪，为什innodb的索引叶子节点存的是主键而不是像mysism一样存数据的物理地址指针吗？如果存的是物理地址指针不就不需要二次查找了吗，这也是我开始的疑惑，根据mysism和innodb数据存储方式的差异去想，你就会明白了，我就不费口舌了！所以innodb为了避免二次查找可以使用索引覆盖技术，无法使用索引覆盖的，再延伸一下就是基于索引覆盖实现延迟关联；不知道什么是索引覆盖的，建议你无论如何都要弄清楚它是怎么回事！尽你所能去优化你的sql吧！说它成本低，却又是一项费时费力的活，需要在技术与业务都熟悉的情况下，用心去优化才能做到最优，优化后的效果也是立竿见影的！  

 

 

 

设计

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一、设计大表切入点

• 十个切入点

提问：如何设计或优化千万级别的大表？

话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：

 

1	数据的容量	1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节
2	数据项	是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新
3	数据查询SQL条件	哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等
4	数据更新类SQL条件	有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中
5	SQL量的统计比	如：SELECT：UPDATE+DELETE：INSERT=多少？
6	执行量数量级	预计大表及相关联的SQL，每天总的执行量在何数量级？
7	表中的数据	更新为主的业务 还是 查询为主的业务
8	什么架构	打算采用什么数据库物理服务器，以及数据库服务器架构？
9	并发如何	采用怎么的处理并发的策略
10	存储引擎	存储引擎选择InnoDB还是MyISAM？

 

• 多利用内存

至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议InnoDB引擎，多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈。

• 索引好，则优化SQL

另外对优化索引结构去解决性能问题的话，建议优先考虑修改类SQL语句，使他们更快些，不得已只靠索引组织结构的方式，当然此话前提是，

索引已经创建的非常好，若是读为主，可以考虑打开query_cache， 以及调整一些参数值：sort_buffer_size, read_buffer_size, read_rnd_buffer_size, join_buffer_size 

 

 

二、实战

• 故事背景

我现在的公司有三张表，是5亿的数据，每天张表每天的增量是100w，每张表大概在10个columns左右。

 

• 策略效果

下面是一些相关测试和对比

(1) 首先看engine，在大数据量情况下，在没有做分区的情况下

mysiam比innodb在只读的情况下，效率要高13％左右

 

(2) 在做了partition之后，你可以去读一下mysql的官方文档，其实对于partition，专门是对myisam做的优化；对于innodb，所有的数据是存在ibdata里面的，所以即使你可以看到schema变了，其实没有本质的变化

在分区出于同一个physical disk下面的情况下，提升大概只有1％

在分区在不同的physical disk下，我分到了三个不同的disks下，提升大概在3％，其实所谓的吞吐量，由很多因素决定的，比如你的explain parition时候可以看到，record在那一个分区，如果每个分区都有，其实本质上没有解决读的问题，这样只会提升写的效率。

另外一个问题在于，分区，你怎么分，如果一张表，有三个column都是经常被用于做查询条件的，其实是一件很悲惨的事情，因为你没有办法对所有的sql做针对性的分区，如果你只是如mysql官方文档上说的，只对时间做一个分区，而且你也只用时间查询的话，恭喜你

 

(3) 表主要用来读还是写，其实这个问题是不充分的，应该这样问，你在写入的时候，同时并发的查询多么？我的问题还比较简单，因为mongodb的shredding支持不能，在crush之后，还是回到mysql，所以在通常情况下，9am－9pm，写入的情况很多，这个时候我会做一个view，view是基于最近被插入或者经常被查询的，通过做view来分离读取，就是说写是在table上的，读在进行逻辑判断前是在view上操作的

 

(4) 做一些archive table，比如先对这些大表做很多已有的统计分析，然后通过已有的分析＋增量来解决

 

(5) 如果你用mysiam，还有一个问题你要注意，如果你的.configure的时候，加了一个max index length参数的时候，当你的record数大于制定长度的时候，这个index会被disable