mysql性能优化

一、优化概述

MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。

除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的性能，通常有三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。

二、优化分析

在优化MySQL时，通常需要对数据库进行分析，常见的分析手段有慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。

1 性能瓶颈定位Show命令

我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量，找到系统的瓶颈：

Mysql> show status ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’）

Mysql> show variables ——显示系统变量（扩展show variables like ‘XXX’）

Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态

Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等

Shell> mysqladmin variables -u username -p password——显示系统变量

Shell> mysqladmin extended-status -u username -p password——显示状态信息

查看状态变量及帮助：

Shell> mysqld –verbose –help [|more #逐行显示]

 

 

2.慢查询日志开启：

在配置文件my.cnf或my.ini中在[mysqld]一行下面加入两个配置参数

log-slow-queries=/data/mysqldata/slow-query.log           

long_query_time=2                                                                 

注：log-slow-queries参数为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有mysql的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为mysql的数据存放目录；

long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；

在my.cnf或者my.ini中添加log-queries-not-using-indexes参数，表示记录下没有使用索引的查询。

log-slow-queries=/data/mysqldata/slow-query.log           

long_query_time=10                                                               

log-queries-not-using-indexes 

3.慢查询分析mysqldumpslow

我们可以通过打开log文件查看得知哪些SQL执行效率低下

[root@localhost mysql]# more slow-query.log                            

# Time: 081026 19:46:34                                                                          

# User@Host: root[root] @ localhost []                                                           

# Query_time: 11 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 6552961        

select count(*) from t_user;                                                                                

从日志中，可以发现查询时间超过5 秒的SQL，而小于5秒的没有出现在此日志中。

如果慢查询日志中记录内容很多，可以使用mysqldumpslow工具（MySQL客户端安装自带）来对慢查询日志进行分类汇总。mysqldumpslow对日志文件进行了分类汇总，显示汇总后摘要结果。

进入log的存放目录，运行

[root@mysql_data]#mysqldumpslow  slow-query.log                                 

Reading mysql slow query log from slow-query.log                            

Count: 2 Time=11.00s (22s) Lock=0.00s (0s) Rows=1.0 (2), root[root]@mysql    

select count(N) from t_user;                                                

mysqldumpslow命令

/path/mysqldumpslow -s c -t 10 /database/mysql/slow-query.log                      

这会输出记录次数最多的10条SQL语句，其中：

-s, 是表示按照何种方式排序，c、t、l、r分别是按照记录次数、时间、查询时间、返回的记录数来排序，ac、at、al、ar，表示相应的倒叙；

-t, 是top n的意思，即为返回前面多少条的数据；

-g, 后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；

例如：

/path/mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/slow-log                                 

得到返回记录集最多的10个查询。

/path/mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/slow-log       

得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。

 

  使用mysqldumpslow命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句，对MySQL查询语句的监控、分析、优化是MySQL优化非常重要的一步。开启慢查询日志后，由于日志记录操作，在一定程度上会占用CPU资源影响mysql的性能，但是可以阶段性开启来定位性能瓶颈。       

4. explain分析查询

使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:

 

– 表的读取顺序

– 数据读取操作的操作类型

– 哪些索引可以使用

– 哪些索引被实际使用

– 表之间的引用

– 每张表有多少行被优化器查询

 

EXPLAIN字段：

ØTable：显示这一行的数据是关于哪张表的

Øpossible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

Økey：实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。MYSQL很少会选择优化不足的索引，此时可以在SELECT语句中使用USE INDEX（index）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（index）来强制忽略索引

Økey_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

Øref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

Ørows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数

Øtype：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system、const、eq_reg、ref、range、index和ALL

nsystem、const：可以将查询的变量转为常量.  如id=1; id为 主键或唯一键.

neq_ref：访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现，查询使用的索引为主键或惟一键)

nref：访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行) 通常使用=时发生

nrange：这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西，并且该字段上建有索引时发生的情况(注:不一定好于index)

nindex：以索引的顺序进行全表扫描，优点是不用排序,缺点是还要全表扫描

nALL：全表扫描，应该尽量避免

ØExtra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息，主要有以下几种

nusing index：只用到索引,可以避免访问表. 

nusing where：使用到where来过虑数据. 不是所有的where clause都要显示using where. 如以=方式访问索引.

nusing tmporary：用到临时表

nusing filesort：用到额外的排序. (当使用order by v1,而没用到索引时,就会使用额外的排序)

nrange checked for eache record(index map:N)：没有好的索引.

 

三、索引及查询优化

1.索引的类型

Ø 普通索引：这是最基本的索引类型，没唯一性之类的限制。

Ø 唯一性索引：和普通索引基本相同，但所有的索引列值保持唯一性。

Ø 主键：主键是一种唯一索引，但必须指定为”PRIMARY KEY”。

Ø 全文索引：MYSQL从3.23.23开始支持全文索引和全文检索。在MYSQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)使用B树中存储。空间列类型的索引使用R-树，MEMORY表支持hash索引。

2.单列索引和多列索引（复合索引）

索引可以是单列索引，也可以是多列索引。对相关的列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径之一。

最左前缀(多列索引的特点)

多列索引有一个特点，即最左前缀（Leftmost Prefixing）。假如有一个多列索引为key(firstname lastname age)，当搜索条件是以下各种列的组合和顺序时，MySQL将使用该多列索引：

firstname，lastname，age

firstname，lastname

firstname

也就是说，相当于还建立了key(firstname lastname)和key(firstname)。

 

3.索引和写SQL语句时的建议

1. 当结果集只有一行数据时使用LIMIT 1

2. 避免SELECT *，始终指定你需要的列

从表中读取越多的数据，查询会变得更慢。他增加了磁盘需要操作的时间，还是在数据库服务器与WEB服务器是独立分开的情况下。你将会经历非常漫长的网络延迟，仅仅是因为数据不必要的在服务器之间传输。

3. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

       连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

4. 使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR，使用合理的字段属性长度

5. 尽可能每个字段都使用NOT NULL

6. 固定长度的表会更快(只要你的表中字段包含了VARCHAR，TEXT，BLOB 其中一个，那么这个表就不是固定长度的了) 

7. 拆分大的DELETE 或INSERT 语句 （因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了） 

8. 查询的列越小越快

9. 把IP地址存成 UNSIGNED INT 

10. 选择正确的存储引擎  MyISAM 适用于查询多写操作少的应用  InnoDB 写操作的应用表现更优秀，并且支持事务

11. 千万不要 ORDER BY RAND() 很耗性能,可以使用其它方法实现随机

12. 使用查询缓存  注意有些函数会导致查询缓存不起作用 因为他们返回的数据是不固定的. 像NOW() 和 RAND() 

13. Where条件 多个条件的时候，把会提取尽量少数据量的条件放在前面，减少后一个where条件的查询时间　　

　　　　有些where条件会导致索引无效：

　　　　Ø where子句的查询条件里有！=，MySQL将无法使用索引。

　　　　Ø where子句使用了Mysql函数的时候，索引将无效，比如：select * from tb where left(name, 4) = ‘xxx’

　　　　Ø 使用LIKE进行搜索匹配的时候，这样索引是有效的：select * from tbl1 where name like ‘xxx%’，而like ‘%xxx%’ 时索引无效

14.使用数据库拆分 见第五

 

 

四、配置优化

安装MySQL后，配置文件my.cnf在 /MySQL安装目录/share/mysql目录中，该目录中还包含多个配置文件可供参考，有my-large.cnf ，my-huge.cnf，  my-medium.cnf，my-small.cnf，分别对应大中小型数据库应用的配置。win环境下即存在于MySQL安装目录中的.ini文件。 

下面列出了对性能优化影响较大的主要变量，主要分为连接请求的变量和缓冲区变量。

1.   连接请求的变量：

max_connections 　　

MySQL的最大连接数，增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，
当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。

　数值过小会经常出现ERROR 1040: Too many connections错误，可以过’conn%’通配符查看当前状态的连接数量，以定夺该值的大小。

　　show variables like ‘max_connections’ 最大连接数

　　show  status like ‘max_used_connections’响应的连接数

如果max_used_connections跟max_connections相同 那么就是max_connections设置过低或者超过服务器负载上限了，低于10%则设置过大。

back_log

MySQL能暂存的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用。如果MySQL的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，
该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。

back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内有多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它，换句话说，这值对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。

当观察你主机进程列表（mysql> show full processlist），发现大量264084 | unauthenticated user | xxx.xxx.xxx.xxx | NULL | Connect | NULL | login | NULL 的待连接进程时，就要加大back_log 的值了。

默认数值是50，可调优为128，对于Linux系统设置范围为小于512的整数。 

2.   缓冲区变量

key_buffer_size

key_buffer_size指定索引缓冲区的大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，可以知道key_buffer_size设置是否合理。
比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000更好（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得）。
key_buffer_size只对MyISAM表起作用。即使你不使用MyISAM表，但是内部的临时磁盘表是MyISAM表，也要使用该值。可以使用检查状态值created_tmp_disk_tables得知详情。

query_cache_size

使用查询缓冲，MySQL将查询结果存放在缓冲区中，今后对于同样的SELECT语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。

通过检查状态值Qcache_*，可以知道query_cache_size设置是否合理（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Qcache%’获得）。
如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，如果Qcache_hits的值也非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小；
如果Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。此外，在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲

record_buffer_size

read_rnd_buffer_size

sort_buffer_size

join_buffer_size

table_cache

max_heap_table_size

tmp_table_size

thread_cache_size

thread_concurrency

wait_timeout

 

配置InnoDB的几个变量

innodb_buffer_pool_size

对于InnoDB表来说，innodb_buffer_pool_size的作用就相当于key_buffer_size对于MyISAM表的作用一样。InnoDB使用该参数指定大小的内存来缓冲数据和索引。对于单独的MySQL数据库服务器，最大可以把该值设置成物理内存的80%。

根据MySQL手册，对于2G内存的机器，推荐值是1G（50%）。
 

innodb_flush_log_at_trx_commit

主要控制了innodb将log buffer中的数据写入日志文件并flush磁盘的时间点，取值分别为0、1、2三个。0，表示当事务提交时，不做日志写入操作，而是每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件并flush磁盘一次；1，

则在每秒钟或是每次事物的提交都会引起日志文件写入、flush磁盘的操作，确保了事务的ACID；设置为2，每次事务提交引起写入日志文件的动作，但每秒钟完成一次flush磁盘操作。

实际测试发现，该值对插入数据的速度影响非常大，设置为2时插入10000条记录只需要2秒，设置为0时只需要1秒，而设置为1时则需要229秒。因此，MySQL手册也建议尽量将插入操作合并成一个事务，这样可以大幅提高速度。

根据MySQL手册，在允许丢失最近部分事务的危险的前提下，可以把该值设为0或2。 

innodb_log_buffer_size

log缓存大小，一般为1-8M，默认为1M，对于较大的事务，可以增大缓存大小。

可设置为4M或8M。 

innodb_additional_mem_pool_size

该参数指定InnoDB用来存储数据字典和其他内部数据结构的内存池大小。缺省值是1M。通常不用太大，只要够用就行，应该与表结构的复杂度有关系。如果不够用，MySQL会在错误日志中写入一条警告信息。

根据MySQL手册，对于2G内存的机器，推荐值是20M，可适当增加。 

innodb_thread_concurrency=8

推荐设置为 2*(NumCPUs+NumDisks)，默认一般为8

 

五. 数据库拆分

垂直切分和水平切分

一、基本思想

      Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个server上。如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切分到多个数据库(server)上。当然，现实中更多是这两种情况混杂在一起，这时候需要根据实际情况做出选择，也可能会综合使用垂直与水平切分，从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的数据库(server)阵列。下面分别详细地介绍一下垂直切分和水平切分.

      垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非
常低，相互影响很小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业
务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也
更小，拆分规则也会比较简单清晰。（这也就是所谓的”share nothing”）。

 

      水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆
分到不同的数据库中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后
期的数据维护也会更为复杂一些。

 

      让我们从普遍的情况来考虑数据的切分：一方面，一个库的所有表通常不可能由某一张表全部串联起来，这句话暗含的意思是，水平切分几乎都是针对一小搓一小搓（实际上就是垂直切分出来的块）关系紧密的表进行的，而不可能是针对所有表进行的。另一方面，一些负载非常高的系统，即使仅仅只是单个表都无法通过单台数据库主机来承担其负载，这意味着单单是垂直切分也不能完全解决问明。因此多数系统会将垂直切分和水平切分联合使用，先对系统做垂直切分，再针对每一小搓表的情况选择性地做水平切分。从而将整个数据库切分成一个分布式矩阵。

 

 

二、切分策略

      如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。多数情况下可能是同一个模块，或者是同一“聚集”。这里的“聚集”正是领域驱动设计里所说的聚集。在垂直切分出的表聚集内，找出“根元素”（这里的“根元素”就是领域驱动设计里的“聚合根”），按“根元素”进行水平切分，也就是从“根元素”开始，把所有和它直接与间接关联的数据放入一个shard里。这样出现跨shard关联的可能性就非常的小。应用程序就不必打断既有的表间关联。比如：对于社交网站，几乎所有数据最终都会关联到某个用户上，基于用户进行切分就是最好的选择。再比如论坛系统，用户和论坛两个模块应该在垂直切分时被分在了两个shard里，对于论坛模块来说，Forum显然是聚合根，因此按Forum进行水平切分，把Forum里所有的帖子和回帖都随Forum放在一个shard里是很自然的。

      对于共享数据数据，如果是只读的字典表，每个shard里维护一份应该是一个不错的选择，这样不必打断关联关系。如果是一般数据间的跨节点的关联，就必须打断。

 

      需要特别说明的是：当同时进行垂直和水平切分时，切分策略会发生一些微妙的变化。比如：在只考虑垂直切分的时候，被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系，因此你可以按“功能模块”划分表格，但是一旦引入水平切分之后，表间关联关系就会受到很大的制约，通常只能允许一个主表（以该表ID进行散列的表）和其多个次表之间保留关联关系，也就是说：当同时进行垂直和水平切分时，在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分，而是需要更加细粒度的垂直切分，而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合，甚至可以说是完全一致，每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根！这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了（shard的数量会比较多，但是shard里的表却不多），为了避免管理过多的数据源，充分利用每一个数据库服务器的资源，可以考虑将业务上相近，并且具有相近数据增长速率（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。 

1.事务问题：
解决事务问题目前有两种可行的方案：分布式事务和通过应用程序与数据库共同控制实现事务下面对两套方案进行一个简单的对比。
方案一：使用分布式事务
    优点：交由数据库管理，简单有效
    缺点：性能代价高，特别是shard越来越多时
方案二：由应用程序和数据库共同控制
     原理：将一个跨多个数据库的分布式事务分拆成多个仅处
           于单个数据库上面的小事务，并通过应用程序来总控
           各个小事务。
     优点：性能上有优势
     缺点：需要应用程序在事务控制上做灵活设计。如果使用   
           了spring的事务管理，改动起来会面临一定的困难。
2.跨节点Join的问题
      只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

3.跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
      这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。