专栏名称: 石杉的架构笔记
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MySQL 数据库优化,推荐看看这篇文章!

石杉的架构笔记  · 公众号  ·  · 2019-11-24 10:00

正文


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本文来源:

https://segmentfault.com/a/1190000018631870


前言

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

DESC SELECT * FROM `user`

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者 一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

  • LIKE关键字匹配'%'开头的字符串,不会使用索引.

  • OR关键字的两个字段必须都是用了索引,该查询才会使用索引.

  • 使用多列索引必须满足最左匹配.

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

  • Op:表示执行的操作.

  • Msg_type:信息类型,有status,info,note,warning,error.

  • Msg_text:显示信息.

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

  • QUICK:不扫描行,不检查错误的连接.

  • FAST:只检查没有正确关闭的表.

  • CHANGED:只检查上次检查后被更改的表和没被正确关闭的表.

  • MEDIUM:扫描行,以验证被删除的连接是有效的,也可以计算各行关键字校验和.

  • EXTENDED:最全面的的检查,对每行关键字全面查找.

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

  1. 配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

  2. 配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

  3. 配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

  • key_buffer_size:索引缓冲区大小

  • table_cache:能同时打开表的个数

  • query_cache_size和query_cache_type:前者是查询缓冲区大小,后者是前面参数的开关,0表示不使用缓冲区,1表示使用缓冲区,但可以在查询中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用缓冲区,2表示在查询中明确指出使用缓冲区才用缓冲区,即SQL_CACHE.

  • sort_buffer_size:排序缓冲区

更多参数传送门:

https://www.mysql.com/cn/why-mysql/performance/index.html

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大,首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低,因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个,压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办?

所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离,也就是把一个库拆分为多个库,部署在多个数据库服务上,这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库,由从库来承载读请求。







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