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Mysql性能优化教程Word下载.docx
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复合索引查询优化实战,同城异性列表
用户表user,字段sex性别;
area地区;
lastlogin最后登录时间;
其他略
查找同一地区的异性,按照最后登录时间逆序
高访问量社区的高频查询,如何优化。
查询SQL:
select*fromuserwherearea=’$area’andsex=’$sex’orderbylastlogindesclimit0,30;
建立复合索引并不难,area+sex+lastlogin三个字段的复合索引,如何理解?
首先,忘掉btree,将索引字段理解为一个排序序列。
如果只使用area会怎样?
搜索会把符合area的结果全部找出来,然后在这里面遍历,选择命中sex的并排序。
遍历所有area=’$area’数据!
如果使用了area+sex,略好,仍然要遍历所有area=’$area’andsex=’$sex’数据,然后在这个基础上排序!
!
Area+sex+lastlogin复合索引时(切记lastlogin在最后),该索引基于area+sex+lastlogin三个字段合并的结果排序,该列表可以想象如下。
广州女$时间1
广州女$时间2
广州女$时间3
…
广州男
….
深圳女
数据库很容易命中到area+sex的边界,并且基于下边界向上追溯30条记录,搞定!
在索引中迅速命中所有结果,无需二次遍历!
如何理解影响结果集
影响结果集是数据查询优化的一个重要中间数据
查询条件与索引的关系决定影响结果集
如上例所示,即便查询用到了索引,但是如果查询和排序目标不能直接在索引中命中,其可能带来较多的影响结果。
而这会直接影响到查询效率
微秒级优化
优化查询不能只看慢查询日志,常规来说,0.01秒以上的查询,都是不够优化的。
实战范例
和上案例类似,某游戏社区要显示用户动态,select*fromuserfeedwhereuid=$uidorderbylastlogindesclimit0,30;
初期默认以uid为索引字段,查询为命中所有uid=$uid的结果按照lastlogin排序。
当用户行为非常频繁时,该SQL索引命中影响结果集有数百乃至数千条记录。
查询效率超过0.01秒,并发较大时数据库压力较大。
解决方案:
将索引改为uid+lastlogin复合索引,索引直接命中影响结果集30条,查询效率提高了10倍,平均在0.001秒,数据库压力骤降。
影响结果集的常见误区
影响结果集并不是说数据查询出来的结果数或操作影响的结果数,而是查询条件的索引所命中的结果数。
某游戏数据库使用了innodb,innodb是行级锁,理论上很少存在锁表情况。
出现了一个SQL语句(deletefromtabnamewherexid=…),这个SQL非常用SQL,仅在特定情况下出现,每天出现频繁度不高(一天仅10次左右),数据表容量百万级,但是这个xid未建立索引,于是悲惨的事情发生了,当执行这条delete的时候,真正删除的记录非常少,也许一到两条,也许一条都没有;
但是!
由于这个xid未建立索引,delete操作时遍历全表记录,全表被delete操作锁定,select操作全部被locked,由于百万条记录遍历时间较长,期间大量select被阻塞,数据库连接过多崩溃。
这种非高发请求,操作目标很少的SQL,因未使用索引,连带导致整个数据库的查询阻塞,需要极大提高警觉。
总结:
影响结果集是搜索条件索引命中的结果集,而非输出和操作的结果集。
影响结果集越趋近于实际输出或操作的目标结果集,索引效率越高。
请注意,我这里永远不会讲关于外键和join的优化,因为在我们的体系里,这是根本不允许的!
架构优化部分会解释为什么。
理解执行状态
常见分析手段
慢查询日志,关注重点如下
是否锁定,及锁定时间
如存在锁定,则该慢查询通常是因锁定因素导致,本身无需优化,需解决锁定问题。
影响结果集
如影响结果集较大,显然是索引项命中存在问题,需要认真对待。
Explain操作
索引项使用
不建议用usingindex做强制索引,如未如预期使用索引,建议重新斟酌表结构和索引设置。
这里显示的数字不一定准确,结合之前提到对数据索引的理解来看,还记得嘛?
就把索引当作有序序列来理解,反思SQL。
Setprofiling,showprofilesforquery操作
执行开销
注意,有问题的SQL如果重复执行,可能在缓存里,这时要注意避免缓存影响。
通过这里可以看到。
执行时间超过0.005秒的频繁操作SQL建议都分析一下。
深入理解数据库执行的过程和开销的分布
Showprocesslist
状态清单
Sleep状态,通常代表资源未释放,如果是通过连接池,sleep状态应该恒定在一定数量范围内
因前端数据输出时(特别是输出到用户终端)未及时关闭数据库连接,导致因网络连接速度产生大量sleep连接,在网速出现异常时,数据库toomanyconnections挂死。
简单解读,数据查询和执行通常只需要不到0.01秒,而网络输出通常需要1秒左右甚至更长,原本数据连接在0.01秒即可释放,但是因为前端程序未执行close操作,直接输出结果,那么在结果未展现在用户桌面前,该数据库连接一直维持在sleep状态!
Waitingfornet,readingfromnet,writingtonet
偶尔出现无妨
如大量出现,迅速检查数据库到前端的网络连接状态和流量
案例:
因外挂程序,内网数据库大量读取,内网使用的百兆交换迅速爆满,导致大量连接阻塞在waitingfornet,数据库连接过多崩溃
Locked状态
有更新操作锁定
通常使用innodb可以很好的减少locked状态的产生,但是切记,更新操作要正确使用索引,即便是低频次更新操作也不能疏忽。
如上影响结果集范例所示。
在myisam的时代,locked是很多高并发应用的噩梦。
所以mysql官方也开始倾向于推荐innodb。
Copytotmptable
索引及现有结构无法涵盖查询条件,才会建立一个临时表来满足查询要求,产生巨大的恐怖的i/o压力。
很可怕的搜索语句会导致这样的情况,如果是数据分析,或者半夜的周期数据清理任务,偶尔出现,可以允许。
频繁出现务必优化之。
Copytotmptable通常与连表查询有关,建议逐渐习惯不使用连表查询。
某社区数据库阻塞,求救,经查,其服务器存在多个数据库应用和网站,其中一个不常用的小网站数据库产生了一个恐怖的copytotmptable操作,导致整个硬盘i/o和cpu压力超载。
Kill掉该操作一切恢复。
Sendingdata
Sendingdata并不是发送数据,别被这个名字所欺骗,这是从物理磁盘获取数据的进程,如果你的影响结果集较多,那么就需要从不同的磁盘碎片去抽取数据,
偶尔出现该状态连接无碍。
回到上面影响结果集的问题,一般而言,如果sendingdata连接过多,通常是某查询的影响结果集过大,也就是查询的索引项不够优化。
如果出现大量相似的SQL语句出现在showproesslist列表中,并且都处于sendingdata状态,优化查询索引,记住用影响结果集的思路去思考。
Freeingitems
理论上这玩意不会出现很多。
偶尔出现无碍
如果大量出现,内存,硬盘可能已经出现问题。
比如硬盘满或损坏。
Sortingfor…
和Sendingdata类似,结果集过大,排序条件没有索引化,需要在内存里排序,甚至需要创建临时结构排序。
其他
还有很多状态,遇到了,去查查资料。
基本上我们遇到其他状态的阻塞较少,所以不关心。
分析流程
基本流程
详细了解问题状况
Toomanyconnections是常见表象,有很多种原因。
索引损坏的情况在innodb情况下很少出现。
如出现其他情况应追溯日志和错误信息。
了解基本负载状况和运营状况
基本运营状况
当前每秒读请求
当前每秒写请求
当前在线用户
当前数据容量
基本负载情况
学会使用这些指令
Top
Vmstat
uptime
iostat
df
Cpu负载构成
特别关注i/o压力(wa%)
多核负载分配
内存占用
Swap分区是否被侵占
如Swap分区被侵占,物理内存是否较多空闲
磁盘状态
硬盘满和inode节点满的情况要迅速定位和迅速处理
了解具体连接状况
当前连接数
Netstat–an|grep3306|wc–l
当前连接分布showprocesslist
前端应用请求数据库不要使用root帐号!
Root帐号比其他普通帐号多一个连接数许可。
前端使用普通帐号,在toomanyconnections的时候root帐号仍可以登录数据库查询showprocesslist!
记住,前端应用程序不要设置一个不叫root的root帐号来糊弄!
非root账户是骨子里的,而不是名义上的。
状态分布
不同状态代表不同的问题,有不同的优化目标。
参见如上范例。
雷同SQL的分布
是否较多雷同SQL出现在同一状态
当前是否有较多慢查询日志
是否锁定
频繁度分析
写频繁度
如果i/o压力高,优先分析写入频繁度
Mysqlbinlog输出最新binlog文件,编写脚本拆分
最多写入的数据表是哪个
最多写入的数据SQL是什么
是否存在基于同一主键的数据内容高频重复写入?
涉及架构优化部分,参见架构优化-缓存异步更新
读取频繁度
如果cpu资源较高,而i/o压力不高,优先分析读取频繁度
程序中在封装的db类增加抽样日志即可,抽样比例酌情考虑,以不显着影响系统负载压力为底线。
最多读取的数据表是哪个
最多读取的数据SQL是什么
该SQL进行explain和setprofiling判定
注意判定时需要避免querycache影响
比如,在这个SQL末尾增加一个条件子句and1=1就可以避免从querycache中获取数据,而得到真实的执行状态分析。
是否存在同一个查询短期内频繁出现的情况
涉及前端缓存优化
抓大放小,解决显着问题
不苛求解决所有优化问题,但是应以保证线上服务稳定可靠为目标。
解决与评估要同时进行,新的策略或解决方案务必经过评估后上线。
总结
要学会怎样分析问题,而不是单纯拍脑袋优化
慢查询只是最基础的东西,要学会优化0.01秒的查询请求。
当发生连接阻塞时,不同状态的阻塞有不同的原因,要找到原因,如果不对症下药,就会南辕北辙
范例:
如果本身系统内存已经超载,已经使用到了swap,而还在考虑加大缓存来优化查询,那就是自寻死路了。
监测与跟踪要经常做,而不是出问题才做
读取频繁度抽样监测
全监测不要搞,i/o吓死人。
按照一个抽样比例抽样即可。
针对抽样中发现的问题,可以按照特定SQL在特定时间内监测一段全查询记录,但仍要考虑i/o影响。
写入频繁度监测
基于binlog解开即可,可定时或不定时分析。
微慢查询抽样监测
高并发情况下,查询请求时间超过0.01秒甚至0.005秒的,建议酌情抽样记录。
连接数预警监测
连接数超过特定阈值的情况下,虽然数据库没有崩溃,建议记录相关连接状态。
学会通过数据和监控发现问题,分析问题,而后解决问题顺理成章。
特别是要学会在日常监控中发现隐患,而不是问题爆发了才去处理和解决。
Mysql运维优化
存储引擎类型
Myisam速度快,响应快。
表级锁是致命问题。
Innodb目前主流存储引擎
行级锁
务必注意影响结果集的定义是什么
行级锁会带来更新的额外开销,但是通常情况下是值得的。
事务提交
对i/o效率提升的考虑
对安全性的考虑
HEAP内存引擎
频繁更新和海量读取情况下仍会存在锁定状况
内存使用考量
理论上,内存越大,越多数据读取发生在内存,效率越高
要考虑到现实的硬件资源和瓶颈分布
学会理解热点数据,并将热点数据尽可能内存化
所谓热点数据,就是最多被访问的数据。
通常数据库访问是不平均的,少数数据被频繁读写,而更多数据鲜有读写。
学会制定不同的热点数据规则,并测算指标。
热点数据规模,理论上,热点数据越少越好,这样可以更好的满足业务的增长趋势。
响应满足度,对响应的满足率越高越好。
比如依据最后更新时间,总访问量,回访次数等指标定义热点数据,并测算不同定义模式下的热点数据规模
性能与安全性考量
数据提交方式
innodb_flush_log_at_trx_commit=1每次自动提交,安全性高,i/o压力大
innodb_flush_log_at_trx_commit=2每秒自动提交,安全性略有影响,i/o承载强。
日志同步
Sync-binlog=1每条自动更新,安全性高,i/o压力大
Sync-binlog=0根据缓存设置情况自动更新,存在丢失数据和同步延迟风险,i/o承载力强。
性能与安全本身存在相悖的情况,需要在业务诉求层面决定取舍
学会区分什么场合侧重性能,什么场合侧重安全
学会将不同安全等级的数据库用不同策略管理
存储压力优化
顺序读写性能远高于随机读写
日志类数据可以使用顺序读写方式进行
将顺序写数据和随机读写数据分成不同的物理磁盘,有助于i/o压力的疏解,前提是,你确信你的i/o压力主要来自于可顺序写操作(因随机读写干扰导致不能顺序写,但是确实可以用顺序写方式进行的i/o操作)。
运维监控体系
系统监控
服务器资源监控
Cpu,内存,硬盘空间,i/o压力
设置阈值报警
服务器流量监控
外网流量,内网流量
连接状态监控
Showprocesslist设置阈值,每分钟监测,超过阈值记录
应用监控
慢查询监控
慢查询日志
如果存在多台数据库服务器,应有汇总查阅机制。
请求错误监控
高频繁应用中,会出现偶发性数据库连接错误或执行错误,将错误信息记录到日志,查看每日的比例变化。
偶发性错误,如果数量极少,可以不用处理,但是需时常监控其趋势。
会存在恶意输入内容,输入边界限定缺乏导致执行出错,需基于此防止恶意入侵探测行为。
微慢查询监控
高并发环境里,超过0.01秒的查询请求都应该关注一下。
频繁度监控
写操作,基于binlog,定期分析。
读操作,在前端db封装代码中增加抽样日志,并输出执行时间。
分析请求频繁度是开发架构进一步优化的基础
最好的优化就是减少请求次数!
监控与数据分析是一切优化的基础。
没有运营数据监测就不要妄谈优化!
监控要注意不要产生太多额外的负载,不要因监控带来太多额外系统开销
Mysql架构优化
架构优化目标
防止单点隐患
所谓单点隐患,就是某台设备出现故障,会导致整体系统的不可用,这个设备就是单点隐患。
理解连带效应,所谓连带效应,就是一种问题会引发另一种故障,举例而言,memcache+mysql是一种常见缓存组合,在前端压力很大时,如果memcache崩溃,理论上数据会通过mysql读取,不存在系统不可用情况,但是mysql无法对抗如此大的压力冲击,会因此连带崩溃。
因A系统问题导致B系统崩溃的连带问题,在运维过程中会频繁出现。
在mysql连接不及时释放的应用环境里,当网络环境异常(同机房友邻服务器遭受拒绝服务攻击,出口阻塞),网络延迟加剧,空连接数急剧增加,导致数据库连接过多崩溃。
实战范例2:
前端代码通常我们封装mysql_connect和memcache_connect,二者的顺序不同,会产生不同的连带效应。
如果mysql_connect在前,那么一旦memcache连接阻塞,会连带mysql空连接过多崩溃。
连带效应是常见的系统崩溃,日常分析崩溃原因的时候需要认真考虑连带效应的影响,头疼医头,脚疼医脚是不行的。
方便系统扩容
数据容量增加后,要考虑能够将数据分布到不同的服务器上。
请求压力增加时,要考虑将请求压力分布到不同服务器上。
扩容设计时需要考虑防止单点隐患。
安全可控,成本可控
数据安全,业务安全
人力资源成本>
带宽流量成本>
硬件成本
成本与流量的关系曲线应低于线性增长(流量为横轴,成本为纵轴)。
规模优势
本教程仅就与数据库有关部分讨论,与数据库无关部门请自行参阅其他学习资料。
分布式方案
分库&
拆表方案
基本认识
用分库&
拆表是解决数据库容量问题的唯一途径。
分库&
拆表也是解决性能压力的最优选择。
分库–不同的数据表放到不同的数据库服务器中(也可能是虚拟服务器)
拆表–一张数据表拆成多张数据表,可能位于同一台服务器,也可能位于多台服务器(含虚拟服务器)。
去关联化原则
摘除数据表之间的关联,是分库的基础工作。
摘除关联的目的是,当数据表分布到不同服务器时,查询请求容易分发和处理。
学会理解反范式数据结构设计,所谓反范式,第一要点是不用外键,不允许Join操作,不允许任何需要跨越两个表的查询请求。
第二要点是适度冗余减少查询请求,比如说,信息表,fromuid,touid,message字段外,还需要一个fromuname字段记录用户名,这样查询者通过touid查询后,能够立即得到发信人的用户名,而无需进行另一个数据表的查询。
去关联化处理会带来额外的考虑,比如说,某一个数据表内容的修改,对另一个数据表的影响。
这一点需要在程序或其他途径去考虑。
分库方案
安全性拆分
将高安全性数据与低安全性数据分库,这样的好处第一是便于维护,第二是高安全性数据的数据库参数配置可以以安全优先,而低安全性数据的参数配置以性能优先。
参见运维优化相关部分。
顺序写数据与随机读写数据分库
顺序数据与随机数据区分存储地址,保证物理i/o优化。
这个实话说,我只听说了概念,还没学会怎么实践。
基于业务逻辑拆分
根据数据表的内容构成,业务逻辑拆分,便于日常维护和前端调用。
基于业务逻辑拆分,可以减少前端应用请求发送到不同数据库服务器的频次,从而减少链接开销。
基于业务逻辑拆分,可保留部分数据关联,前端web工程师可在限度范围内执行关联查询。
基于负载压力拆分
基于负载压力对数据结构拆分,便于直接将负载分担给不同的服务器。
基于负载压力拆分,可能拆分后的数据库包含不同业务类型的数据表,日常维护会有一定的烦恼。
分表方案
数据量过大或者访问压力过大的数据表需要切分
忙闲分表
单数据表字段过多,可将频繁更新的整数数据与非频繁更新的字符串数据切分
范例user表,个人简介,地址,QQ号,联系方式,头像这些字段为字符串类型,更新请求少;
最后登录时间,在线时常,访问次数,信件数这些字段为整数型字段,更新频繁,可以将后面这些更新频繁的字段独立拆出一张数据表,表内容变少,索引结构变少,读写请求变快。
横向切表
等分切表,如哈希切表或其他基于对某数字取余的切表。
等分切表的优点是负载很方便的分布到不同服务器;
缺点是当容量继续增加时无法方便的扩容,需要重新进行数据的切分或转表。
而且一些关键主键不易处理。
递增切表,比如每1kw用户开一个新表,优点是可以适应数据的自增趋势;
缺点是往往新数据负载高,压力分配不平均。
日期切表,适用于日志记录式数据,优缺点等同于递增切表。
个人倾向于递增切表,具体根据应用场景决定。
热点数据分表
将数据量较大的数据表中将读写频繁的数据抽取出来,形成热点数据表。
通常一个庞大数据表经常被读写的内容往往具有一定的集中性,如果这些集中数据单独处理,就会极大减少整体系统的负载。
热点数据表与旧有数据关系
可以是一张冗余表,即该表数据丢失不会妨碍使用,因源数据仍存在于旧有结构中。
优点是安全性高,维护方便,缺点是写压力不能分担,仍需要同步写回原系统。
可以是非冗余表,即热点数据的内容原有结构不再保存,优点是读写效率全部优化;
缺点是当热点数据发生变化时,维护量较大。
具体方案选择需要根据读写比例决定,在读频率远高于写频率情况下,优先考虑冗余表方案。
热点数据表可以用单独的优化的硬件存储,比如昂贵的闪存卡或大内存系统。
热点数据表的重要指标
热点数据的定义需要根据业务模式自行制定策略,常见策略为,按照最新的操作时间;
按照内容丰富度等等。
数据规模,比如从1000万条数据,抽取出100万条热点数据。
热点命中率,比如查询10次,多少次命中在热点数据内。
理论上,数据规模越小,热点命中率越高,说明效果越好。
需要根据业务自行评估。
热点数
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