二十七: 数据库的调优策略

数据库其它调优策略

1. 数据库调优的措施

1.1 调优的目标

  • 尽可能 节省系统资源 ，以便系统可以提供更大负荷的服务。（吞吐量更大）
  • 合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作 响应的速度 。（响应速度更快）
  • 减少系统的瓶颈，提高MySQL数据库整体的性能。

1.2 如何定位调优问题

不过随着用户量的不断增加，以及应用程序复杂度的提升，我们很难用“更快”去定义数据库调优的目标，因为用户在不同时间段访问服务器遇到的瓶颈不同，比如双十一促销的时候会带来大规模的并发访问;还有用户在进行不同业务操作的时候，数据库的事务处理和SQL查询 都会有所不同。因此我们还需要更加精细的定位,去确定调优的目标。

如何确定呢？一般情况下，有如下几种方式：

  • 用户的反馈（主要）

用户是我们的服务对象，因此他们的反馈是最直接的。虽然他们不会直接提出技术建议,但是有些问题往往是用户第一时间发现的。我们要重视用户的反馈，找到和数据相关的问题。

  • 日志分析（主要）

我们可以通过查看数据库日志和操作系统日志等方式找出异常情况，通过它们来定位遇到的问题。

  • 服务器资源使用监控

通过监控服务器的CPU、内存、IO等使用情况，可以实时了解服务器的性能使用，与历史情况进行对比。

  • 数据库内部状况监控

在数据库的监控中，活动会话 (Active Session) 监控是一个重要的指标。通过它，你可以清楚地了解数据库当前是否处于非常繁忙的状态，是否存在SQL堆积等。

  • 其它

除了活动会话监控以外，我们也可以对 事务 、 锁等待 等进行监控，这些都可以帮助我们对数据库的运 行状态有更全面的认识。

1.3 调优的维度和步骤

我们需要调优的对象是整个数据库管理系统，它不仅包括 SQL 查询，还包括数据库的部署配置、架构 等。从这个角度来说，我们思考的维度就不仅仅局限在 SQL 优化上了。通过如下的步骤我们进行梳理：

第1步：选择适合的 DBMS

如果对事务性处理以及安全性要求高的话，可以选择商业的数据库产品。这些数据库在事务处理和查询性能上都比较强，比如采用SQL Server、Oracle, 那么单表存储上亿条数据是没有问题的。如果数据表设计得好，即使不采用分库分表的方式，查询效率也不差。

除此以外，你也可以采用开源的MySQL进行存储，它有很多存储弓|擎可以选择,如果进行事务处理的话可以选择InnoDB，非事务处理可以选择MyISAM。

NoSQL阵营包括键值型数据库、文档型数据库、 搜索引擎、 列式存储 和图形数据库。这些数据库的优缺点和使用场景各有不同，比如列式存储数据库可以大幅度降低系统的I/O，适合于分布式文件系统，但如果数据需要频繁地增删改，那么列式存储就不太适用了。

DBMS的选择关系到了后面的整个设计过程，所以第一步就是要选择适合的DBMS。如果已经确定好了DBMS, 那么这步可以跳过。

第2步：优化表设计

选择了DBMS之后,我们就需要进行表设计了。而数据表的设计方式也直接影响了后续的SQL查询语句。RDBMS中，每个对象都可以定义为一张表,表与表之间的关系代表了对象之间的关系。如果用的是MySQL,我们还可以根据不同表的使用需求，选择不同的存储引擎。除此以外,还有一些优化的原则可以参考:

  1. 表结构要尽量遵循三范式的原则。这样可以让数据结构更加清晰规范，减少冗余字段，同时也减少了在更新，插入和删除数据时等异常情况的发生。

  2. 如果查询应用比较多，尤其是需要进行多表联查的时候，可以采用反范式进行优化。反范式采用空间换时间的方式，通过增加冗余字段提高查询的效率。

  3. 表字段的数据类型选择,关系到了查询效率的高低以及存储空间的大小。一般来说，如果字段可以采用数值类型就不要采用字符类型;符长度要尽可能设计得短一些。针对字符类型来说，当确定字符长度固定时,就可以采用CHAR类型;当长度不固定时，通常采用VARCHAR类型。

数据表的结构设计很基础，也很关键。好的表结构可以在业务发展和用户量增加的情况下依然发挥作用，不好的表结构设计会让数据表变得非常臃肿，查询效率也会降低。

第3步：优化逻辑查询

当我们建立好数据表之后，就可以对数据表进行增删改查的操作了。这时我们首先需要考虑的是逻辑查询优化。SQL查询优化，可以分为逻辑查询优化和物理查询优化。逻辑查询优化就是通过改变SQL语句的内容让SQL执行效率更高效，采用的方式是对SQL语句进行等价变换，对查询进行重写。

SQL的查询重写包括了子查询优化、等价谓词重写、视图重写、条件简化、连接消除和嵌套连接消除等。

比如我们在讲解EXISTS子查询和IN子查询的时候，会根据小表驱动大表的原则选择适合的子查询。在WHERE子句中会尽量避免对字段进行函数运算，它们会让字段的索引失效。

第4步：优化物理查询

物理查询优化是在确定了逻辑查询优化之后，采用物理优化技术（比如索引等），通过计算代价模型对 各种可能的访问路径进行估算，从而找到执行方式中代价最小的作为执行计划。在这个部分中，我们需 要掌握的重点是对索引的创建和使用。

但索引不是万能的，我们需要根据实际情况来创建索引。那么都有哪些情况需要考虑呢?我们在前面已经进行了细致的剖析。

SQL查询时需要对不同的数据表进行查询，因此在物理查询优化阶段也需要确定这些查询所采用的路径,具体的情况包括:

  1. 单表扫描: 对于单表扫描来说，我们可以全表扫描所有的数据，也可以局部扫描。

  2. 两张表的连接 :常用的连接方式包括了嵌套循环连接、HASH 连接和合并连接。

  3. 多张表的连接:多张数据表进行连接的时候，顺序很重要，因为不同的连接路径查询的效率不同，搜索空间也会不同。我们在进行多表连接的时候，搜索空间可能会达到很高的数据量级，巨大的搜索空间显然会占用更多的资源，因此我们需要通过调整连接顺序，将搜索空间调整在一个可接受的范围内。

第5步：使用 Redis 或 Memcached 作为缓存

除了可以对 SQL 本身进行优化以外，我们还可以请外援提升查询的效率。

因为数据都是存放到数据库中，我们需要从数据库层中取出数据放到内存中进行业务逻辑的操作，当用 户量增大的时候，如果频繁地进行数据查询，会消耗数据库的很多资源。如果我们将常用的数据直接放 到内存中，就会大幅提升查询的效率。

键值存储数据库可以帮我们解决这个问题。

常用的键值存储数据库有 Redis 和 Memcached，它们都可以将数据存放到内存中。

从可靠性来说，Redis 支持持久化，可以让我们的数据保存在硬盘上,不过这样一来性能消耗也会比较大。 而Memcached仅仅是内存存储，不支持持久化。

从支持的数据类型来说，Redis 比Memcached要多，它不仅支持key-value类型的数据，还支持List, Set, Hash等数据结构。当我们有持久化需求或者 是更高级的数据处理需求的时候,就可以使用Redis。如果是简单的key-value存储，则可以使用Memcached。

通常我们对于查询响应要求高的场景(响应时间短，吞吐量大)， 可以考虑内存数据库，毕竟术业有专攻。传统的RDBMS都是将数据存储在硬盘上，而内存数据库则存放在内存中，查询起来要快得多。不过使用不同的工具，也增加了开发人员的使用成本。

第6步：库级优化

库级优化是站在数据库的维度上进行的优化策略，比如控制一个库中的数据表数量。另外,单一的数据库总会遇到各种限制，不如取长补短,利用"外援"的方式。通过主从架构优化我们的读写策略,通过对数据库进行垂直或者水平切分，突破单-数据库或数据表的访问限制, 提升查询的性能。

1、读写分离

如果读和写的业务量都很大，并且它们都在同一个数据库服务器中进行操作，那么数据库的性能就会出现瓶颈，这时为了提升系统的性能，优化用户体验，我们可以采用读写分离的方式降低主数据库的负载，比如用主数据库(master)完成写操作，用从数据库(slave) 完成读操作。

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2、数据分片

对数据库分库分表。当数据量级达到千万级以上时，有时候我们需要把一个数据库切成多份，放到不同的数据库服务器上，减少对单一数据库服务器的访问压力。如果你使用的是MySQL，就可以使用MySQL自带的分区表功能，当然你也可以考虑自己做垂直拆分(分库)、水平拆分(分表)、垂直+水平拆分 (分库分表)。

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但需要注意的是，分拆在提升数据库性能的同时，也会增加维护和使用成本。

2. 优化MySQL服务器

优化MySQL服务器主要从两个方面来优化，一方面是对硬件进行优化;另一方面是对MySQL服务的参数进行优化。这部分的内容需要较全面的知识，一般只有专业的数据库管理员才能进行这一类的优化。 对于可以定制参数的操作系统，也可以针对MySQL进行操作系统优化。

2.1 优化服务器硬件

服务器的硬件性能直接决定着MySQL数据库的性能。硬件的性能瓶颈直接决定MySQL数据库的运行速度 和效率。针对性能瓶颈提高硬件配置，可以提高MySQL数据库查询、更新的速度。

(1) 配置较大的内存。足够大的内存是提高MySQL数据库性能的方法之一。内存的速度比磁盘I/O快得多， 可以通过增加系统的缓冲区容量使数据在内存中停留的时间更长，以减少磁盘I/O。

(2) 配置高速磁盘系统，以减少读盘的等待时间，提高响应速度。磁盘的I/O 能力，也就是它的寻道能力，目前的SCSI高速旋转的是7200转/分钟,这样的速度,一旦访问的用户量上去,磁盘的压力就会过大,如果是每天的网站pv (page view)在150w，这样的一-般的配置就无法满足这样的需求了。现在SSD盛行，在SSD上随机访问和顺序访问性能几乎差不多，使用SSD可以减少随机I/O带来的性能损耗。

(3) 合理 分布磁盘I/O，把磁盘I/O分散在多个设备上，以减少资源竞争，提高并行操作能力。

(4) 配置多处理器，MySQL是多线程的数据库， 多处理器可同时执行多个线程。

2.2 优化MySQL的参数

通过优化MySQL的参数可以提高资源利用率,从而达到提高MySQL服务器性能的目的。

MySQL服务的配置参数都在my . cnf或者my . ini文件的[mysqld]组中。配置完参数以后,需要重新启动MySQL服务才会生效。

下面对几个对性能影响比较大的参数进行详细介绍。

  • innodb_buffer_pool_size ：这个参数是Mysql数据库最重要的参数之一，表示InnoDB类型的 表 和索引的最大缓存 。它不仅仅缓存 索引数据 ，还会缓存 表的数据 。这个值越大，查询的速度就会越 快。但是这个值太大会影响操作系统的性能。

  • key_buffer_size ：表示 索引缓冲区的大小 。索引缓冲区是所有的 线程共享 。增加索引缓冲区可 以得到更好处理的索引（对所有读和多重写）。当然，这个值不是越大越好，它的大小取决于内存 的大小。如果这个值太大，就会导致操作系统频繁换页，也会降低系统性能。对于内存在 4GB 左右 的服务器该参数可设置为 256M 或 384M 。

  • table_cache ：表示 同时打开的表的个数 。这个值越大，能够同时打开的表的个数越多。物理内 存越大，设置就越大。默认为2402，调到512-1024最佳。这个值不是越大越好，因为同时打开的表 太多会影响操作系统的性能。

  • query_cache_size ：表示 查询缓冲区的大小 。可以通过在MySQL控制台观察，如果 Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，就要增加Query_cache_size 的值；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效 率，那么可以考虑不用查询缓存；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很 多。MySQL8.0之后失效。该参数需要和query_cache_type配合使用。

  • query_cache_type 的值是0时，所有的查询都不使用查询缓存区。但是query_cache_type=0并不 会导致MySQL释放query_cache_size所配置的缓存区内存。

    • 当query_cache_type=1时，所有的查询都将使用查询缓存区，除非在查询语句中指定 SQL_NO_CACHE ，如SELECT SQL_NO_CACHE * FROM tbl_name。
    • 当query_cache_type=2时，只有在查询语句中使用 SQL_CACHE 关键字，查询才会使用查询缓 存区。使用查询缓存区可以提高查询的速度，这种方式只适用于修改操作少且经常执行相同的 查询操作的情况。

  • sort_buffer_size ：表示每个 需要进行排序的线程分配的缓冲区的大小 。增加这个参数的值可以 提高 ORDER BY 或 GROUP BY 操作的速度。默认数值是2 097 144字节（约2MB）。对于内存在4GB 左右的服务器推荐设置为6-8M，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。

  • join_buffer_size = 8M ：表示 联合查询操作所能使用的缓冲区大小 ，和sort_buffer_size一样， 该参数对应的分配内存也是每个连接独享。

  • read_buffer_size ：表示 每个线程连续扫描时为扫描的每个表分配的缓冲区的大小（字节） 。当线 程从表中连续读取记录时需要用到这个缓冲区。SET SESSION read_buffer_size=n可以临时设置该参 数的值。默认为64K，可以设置为4M。

  • innodb_flush_log_at_trx_commit ：表示 何时将缓冲区的数据写入日志文件 ，并且将日志文件 写入磁盘中。该参数对于innoDB引擎非常重要。该参数有3个值，分别为0、1和2。该参数的默认值 为1。

    • 值为 0 时，表示 每秒1次 的频率将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘。每个事务的 commit并不会触发前面的任何操作。该模式速度最快，但不太安全，mysqld进程的崩溃会导 致上一秒钟所有事务数据的丢失。
    • 值为 1 时，表示 每次提交事务时 将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘进行同步。该模 式是最安全的，但也是最慢的一种方式。因为每次事务提交或事务外的指令都需要把日志写入 （flush）硬盘。
    • 值为 2 时，表示 每次提交事务时 将数据写入日志文件， 每隔1秒 将日志文件写入磁盘。该模 式速度较快，也比0安全，只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下，上一秒钟所有事务数 据才可能丢失。

  • innodb_log_buffer_size ：这是 InnoDB 存储引擎的 事务日志所使用的缓冲区 。为了提高性能， 也是先将信息写入 Innodb Log Buffer 中，当满足 innodb_flush_log_trx_commit 参数所设置的相应条 件（或者日志缓冲区写满）之后，才会将日志写到文件（或者同步到磁盘）中。

  • max_connections ：表示 允许连接到MySQL数据库的最大数量 ，默认值是 151 。如果状态变量 connection_errors_max_connections 不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接 数已达到允许最大值而失败，这是可以考虑增大max_connections 的值。在Linux 平台下，性能好的 服务器，支持 500-1000 个连接不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。这个连接数 不是越大 越好 ，因为这些连接会浪费内存的资源。过多的连接可能会导致MySQL服务器僵死。

  • back_log ：用于 控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小 。如果MySql的连接数达到 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，将会报错。5.6.6 版本之前默 认值为 50 ， 之后的版本默认为 50 + （max_connections / 5）， 对于Linux系统推荐设置为小于512 的整数，

    但最大不超过900。 如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求， 可以考虑适当增大back_log 的值。

  • thread_cache_size ： 线程池缓存线程数量的大小 ，当客户端断开连接后将当前线程缓存起来， 当在接到新的连接请求时快速响应无需创建新的线程 。这尤其对那些使用短连接的应用程序来说可 以极大的提高创建连接的效率。那么为了提高性能可以增大该参数的值。默认为60，可以设置为 120。

    可以通过如下几个MySQL状态值来适当调整线程池的大小：

    mysql> show global status like 'Thread%';
+-------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
| Threads_cached | 2 |
| Threads_connected | 1 |
| Threads_created | 3 |
| Threads_running | 2 |
+-------------------+-------+
4 rows in set (0.01 sec)

    当 Threads_cached 越来越少，但 Threads_connected 始终不降，且 Threads_created 持续升高，可 适当增加 thread_cache_size 的大小。

  • wait_timeout ：指定 一个请求的最大连接时间 ，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。

  • interactive_timeout ：表示服务器在关闭连接前等待行动的秒数。

这里给出一份my.cnf的参考配置：

[mysqld]
port = 3306 
serverid = 1 
socket = /tmp/mysql.sock 
# 避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。 
skip-locking 
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权
#都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
skip-name-resolve 
back_log = 384
key_buffer_size = 256M 
max_allowed_packet = 4M 
thread_stack = 256K
table_cache = 128K 
sort_buffer_size = 6M 
read_buffer_size = 4M
read_rnd_buffer_size=16M 
join_buffer_size = 8M 
myisam_sort_buffer_size =64M 
table_cache = 512 
thread_cache_size = 64 
query_cache_size = 64M
tmp_table_size = 256M 
max_connections = 768 
max_connect_errors = 10000000
wait_timeout = 10 
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8 
thread_concurrency = 8 
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
skip-networking 
table_cache=1024
#默认为2M
innodb_additional_mem_pool_size=4M  
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#默认为1M
innodb_log_buffer_size=2M  

#你的服务器CPU有几个就设置为几。建议用默认一般为8
innodb_thread_concurrency=8  
#默认为16M，调到64-256最佳
tmp_table_size=64M 
thread_cache_size=120 
query_cache_size=32M

很多情况还需要具体情况具体分析！

posted @ 2022-10-10 19:34  哈哈丶丶  阅读(210)  评论(0)  编辑  收藏  举报