MYSQL 调优和使用必读

标签: mysql | 发表时间:2015-01-04 15:48 | 作者:jsczxy2
出处:http://www.iteye.com

MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快,PHP, Ruby, Python, Java各有特点,虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到,但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。

 

MYSQL 如此方便和稳定,以至于我们在开发 WEB 程序的时候很少想到它。即使想到优化也是程序级别的,比如,不要写过于消耗资源的 SQL 语句。但是除此之外,在整个系统上仍然有很多可以优化的地方。

 

1. 选择合适的存储引擎: INNODB

 

除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索,没人会用 MYSQL 了),你应该默认选择INNODB 。

 

你自己在测试的时候可能会发现 MYISAM 比 INNODB 速度快,这是因为:MYISAM 只缓存索引,而 INNODB 缓存数据和索引,MYISAM 不支持事务。但是 如果你使用innodb_flush_log_at_trx_commit = 2可以获得接近的读取性能 (相差百倍)。

 

1.1 如何将现有的 MYISAM 数据库转换为 INNODB:

 

mysql -u [USER_NAME] -p -e "SHOW TABLES IN [DATABASE_NAME];" 

| tail -n +2 | xargs -I '{}' echo "ALTER TABLE {} ENGINE=INNODB;" > alter_table.sql

perl -p -i -e 's/(search_[a-z_]+ ENGINE=)INNODB/1MYISAM/g' alter_table.sql

mysql -u [USER_NAME] -p [DATABASE_NAME] < alter_table.sql

1.2 为每个表分别创建 INNODB FILE:

 

innodb_file_per_table=1

 

这样可以保证 ibdata1 文件不会过大,失去控制。尤其是在执行mysqlcheck -o –all-databases的时候。

 

2. 保证从内存中读取数据,讲数据保存在内存中

 

2.1足够大的 innodb_buffer_pool_size

 

推荐将数据完全保存在 innodb_buffer_pool_size ,即按存储量规划 innodb_buffer_pool_size 的容量。这样你可以完全从内存中读取数据,最大限度减少磁盘操作。

 

2.1.1 如何确定 innodb_buffer_pool_size 足够大,数据是从内存读取而不是硬盘?

 

方法 1

 

mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_buffer_pool_pages_%';

+----------------------------------+--------+

| Variable_name                    | Value  |

+----------------------------------+--------+

| Innodb_buffer_pool_pages_data    | 129037 |

| Innodb_buffer_pool_pages_dirty   | 362    |

| Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 9998   |

| Innodb_buffer_pool_pages_free    | 0      |  !!!!!!!!

| Innodb_buffer_pool_pages_misc    | 2035   |

| Innodb_buffer_pool_pages_total   | 131072 |

+----------------------------------+--------+

6 rows in set (0.00 sec)

发现 Innodb_buffer_pool_pages_free 为 0,则说明 buffer pool 已经被用光,需要增大innodb_buffer_pool_size

 

INNODB 的其他几个参数

 

innodb_additional_mem_pool_size = 1/200 of buffer_pool

 

innodb_max_dirty_pages_pct 80%

 

方法 2

 

或者用 iostat -d -x -k 1 命令,查看硬盘的操作。

 

2.1.2 服务器上是否有足够内存用来规划

 

执行echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches清除操作系统的文件缓存,可以看到真正的内存使用量。

 

2.2 数据预热

 

默认情况,只有某条数据被读取一次,才会缓存在 innodb_buffer_pool。所以,数据库刚刚启动,需要进行数据预热,将磁盘上的所有数据缓存到内存中。数据预热可以提高读取速度。

 

对于 InnoDB 数据库,可以用以下方法,进行数据预热:

 

1. 将以下脚本保存为 MakeSelectQueriesToLoad.sql

 

SELECT DISTINCT

    CONCAT('SELECT ',ndxcollist,' FROM ',db,'.',tb,

    ' ORDER BY ',ndxcollist,';') SelectQueryToLoadCache

    FROM

    (

        SELECT

            engine,table_schema db,table_name tb,

            index_name,GROUP_CONCAT(column_name ORDER BY seq_in_index) ndxcollist

        FROM

        (

            SELECT

                B.engine,A.table_schema,A.table_name,

                A.index_name,A.column_name,A.seq_in_index

            FROM

                information_schema.statistics A INNER JOIN

                (

                    SELECT engine,table_schema,table_name

                    FROM information_schema.tables WHERE

                    engine='InnoDB'

                ) B USING (table_schema,table_name)

            WHERE B.table_schema NOT IN ('information_schema','mysql')

            ORDER BY table_schema,table_name,index_name,seq_in_index

        ) A

        GROUP BY table_schema,table_name,index_name

    ) AA

ORDER BY db,tb

;

2. 执行

 

mysql -uroot -AN < /root/MakeSelectQueriesToLoad.sql > /root/SelectQueriesToLoad.sql

 

3. 每次重启数据库,或者整库备份前需要预热的时候执行:

 

mysql -uroot < /root/SelectQueriesToLoad.sql > /dev/null 2>&1

 

2.3 不要让数据存到 SWAP 中

 

如果是专用 MYSQL 服务器,可以禁用 SWAP,如果是共享服务器,确定 innodb_buffer_pool_size 足够大。或者使用固定的内存空间做缓存,使用memlock 指令。

 

3. 定期优化重建数据库

 

mysqlcheck -o –all-databases 会让 ibdata1 不断增大,真正的优化只有重建数据表结构:

 

CREATE TABLE mydb.mytablenew LIKE mydb.mytable;

INSERT INTO mydb.mytablenew SELECT * FROM mydb.mytable;

ALTER TABLE mydb.mytable RENAME mydb.mytablezap;

ALTER TABLE mydb.mytablenew RENAME mydb.mytable;

DROP TABLE mydb.mytablezap;

4. 减少磁盘写入操作

 

4.1 使用足够大的写入缓存

 

innodb_log_file_size

 

但是需要注意如果用 1G 的 innodb_log_file_size ,假如服务器当机,需要 10 分钟来恢复。

 

推荐 innodb_log_file_size = 0.25 innodb_buffer_pool_size

 

4.2 innodb_flush_log_at_trx_commit

 

这个选项和写磁盘操作密切相关:

 

innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 则每次修改写入磁盘

 

innodb_flush_log_at_trx_commit = 0/2 每秒写入磁盘

 

如果你的应用不涉及很高的安全性 (金融系统),或者基础架构足够安全,或者 事务都很小,都可以用0 或者 2 来降低磁盘操作。

 

4.3 避免双写入缓冲

 

innodb_flush_method=O_DIRECT

 

5. 提高磁盘读写速度

 

RAID0尤其是在使用 EC2 这种虚拟磁盘 (EBS) 的时候,使用软RAID0非常重要。

 

6. 充分使用索引

 

6.1 查看现有表结构和索引

 

SHOW CREATE TABLE db1.tb1G

 

6.2 添加必要的索引

 

索引是提高查询速度的唯一方法,比如搜索引擎用的倒排索引是一样的原理。

 

索引的添加需要根据查询来确定,比如通过慢查询日志或者查询日志,或者通过 EXPLAIN 命令分析查询。

 

ADD UNIQUE INDEX

 

ADD INDEX

 

6.2.1 比如,优化用户验证表:

 

添加索引

 

ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_ndx (username);

 

ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_password_ndx (username,password);

 

每次重启服务器进行数据预热

 

echo “select username,password from users;” > /var/lib/mysql/upcache.sql

 

添加启动脚本到 my.cnf

 

[mysqld]

 

init-file=/var/lib/mysql/upcache.sql

 

6.2.2 使用自动加索引的框架或者自动拆分表结构的框架

 

比如,Rails 这样的框架,会自动添加索引,Drupal 这样的框架会自动拆分表结构。会在你开发的初期指明正确的方向。所以,经验不太丰富的人一开始就追求从 0 开始构建,实际是不好的做法。

 

7. 分析查询日志和慢查询日志

 

记录所有查询,这在用 ORM 系统或者生成查询语句的系统很有用。

 

log=/var/log/mysql.log

 

注意不要在生产环境用,否则会占满你的磁盘空间。

 

记录执行时间超过 1 秒的查询

 

long_query_time=1

 

log-slow-queries=/var/log/mysql/log-slow-queries.log

 

8. 激进的方法,使用内存磁盘

 

现在基础设施的可靠性已经非常高了,比如 EC2 几乎不用担心服务器硬件当机。而且内存实在是便宜,很容易买到几十G内存的服务器,可以用内存磁盘,定期备份到磁盘。

 

将 MYSQL 目录迁移到 4G 的内存磁盘

 

mkdir -p /mnt/ramdisk

sudo mount -t tmpfs -o size=4000M tmpfs /mnt/ramdisk/

mv /var/lib/mysql /mnt/ramdisk/mysql

ln -s /tmp/ramdisk/mysql /var/lib/mysql

chown mysql:mysql mysql

9. 用 NOSQL 的方式使用 MYSQL

 

B-TREE 仍然是最高效的索引之一,所有 MYSQL 仍然不会过时。

 

用 HandlerSocket 跳过 MYSQL 的 SQL 解析层,MYSQL 就真正变成了 NOSQL。

 

10. 其他

 

单条查询最后增加 LIMIT 1,停止全表扫描。

 

将非”索引”数据分离,比如将大篇文章分离存储,不影响其他自动查询。

 

不用 MYSQL 内置的函数,因为内置函数不会建立查询缓存。

 

PHP 的建立连接速度非常快,所有可以不用连接池,否则可能会造成超过连接数。当然不用连接池 PHP 程序也可能将

 

连接数占满比如用了 @ignore_user_abort(TRUE);

 

使用 IP 而不是域名做数据库路径,避免 DNS 解析问题

 

11. 结束

 

你会发现优化后,数据库的性能提高几倍到几百倍。所以 MYSQL 基本还是可以适用大部分场景的应用的。优化现有系统的成本比系统重构或者迁移到 NOSQL 低很多。



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