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分类: Mysql/postgreSQL

2013-01-01 20:59:11

从一些资料的学习中,我把Mysql的优化分成两个层面,一个是微观层面,包括表的优化,索引的建立以及select查询的分析优化等;另一个层面是数据库参数的设置优化。下面是一些笔记。

一 表结构优化。

1.1 基于EXPLAIN的优化(获取SELECT相关信息)

EXPLAIN tbl_name
或:
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options
EXPLAIN语句可以用作DESCRIBE的一个同义词,或获得关于MySQL如何执行SELECT语句的信息:
•         EXPLAIN tbl_name是DESCRIBE tbl_name或SHOW COLUMNS FROM tbl_name的一个同义词。
•         如果在SELECT语句前放上关键词EXPLAIN,MySQL将解释它如何处理SELECT,提供有关表如何联接和联接的次序。

为了看清一张表有什么索引,使用SHOW INDEX FROM tbl_name。
•         key

举例来说,对于一个select,EXPLAIN语句产生下列信息:

  1. table type possible_keys key key_len ref rows Extra
  2. et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74
  3. do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135
  4. et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74
  5. tt ALL AssignedPC, NULL NULL NULL 3872
  6.            ClientID,
  7.            ActualPC
  8.       range checked for each record (key map: 35)
因为type对每张表是ALL,这个输出显示MySQL正在对所有表产生一个笛卡尔乘积;即每一个行的组合!
这里的一个问题是MySQL能更高效地在声明具有相同类型和尺寸的列上使用索引。所以可以对表进行更改,是对应的列具有一致的类型,之后再EXPLAIN,把结果进行对比就可以发现优化的结构。

1.2 索引

列索引
所有MySQL列类型可以被索引。对相关列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。
在索引定义中用col_name(length)语法,你可以创建一个只使用CHAR或VARCHAR列的第1个length字符的索引。按这种方式只索引列值的前缀可以使索引文件小得多。
MyISAM和InnoDB存储引擎还支持对BLOB和TEXT列的索引。当索引一个BLOB或TEXT列时,你必须为索引指定前缀长度。例如:
CREATE TABLE test (blob_col BLOB, INDEX(blob_col(10)));
在MySQL 5.1中,对于MyISAM和InnoDB表,前缀可以达到1000字节长。请注意前缀的限制应以字节为单位进行测量,而CREATE TABLE语句中的前缀长度解释为字符数。当为使用多字节字符集的列指定前缀长度时一定要加以考虑。
还可以创建FULLTEXT索引。该索引可以用于全文搜索。只有MyISAM存储引擎支持FULLTEXT索引,并且只为CHAR、VARCHAR和TEXT列。索引总是对整个列进行,不支持局部(前缀)索引。
也可以为空间列类型创建索引。只有MyISAM存储引擎支持空间类型。空间索引使用R-树。
默认情况MEMORY(HEAP)存储引擎使用hash索引,但也支持B-树索引。

多列索引
MySQL可以为多个列创建索引。一个索引可以包括15个列。对于某些列类型,可以索引列的前缀
多列索引可以视为包含通过连接索引列的值而创建的值的排序的数组。
MySQL按这样的方式使用多列索引:当你在WHERE子句中为索引的第1个列指定已知的数量时,查询很快,即使你没有指定其它列的值。
假定表具有下面的结构:

  1. CREATE TABLE test (
  2.     id INT NOT NULL,
  3.     last_name CHAR(30) NOT NULL,
  4.     first_name CHAR(30) NOT NULL,
  5.     PRIMARY KEY (id),
  6.     INDEX name (last_name,first_name)
  7. );
name索引是一个对last_name和first_name的索引。索引可以用于为last_name,或者为last_name和first_name在已知范围内指定值的查询。

1.3 使你的数据尽可能小

最基本的优化之一是使表在磁盘上占据的空间尽可能小。这能给出巨大的改进,因为磁盘读入较快,并且在查询执行过程中小表的内容被处理时占用较少的主存储器。如果在更小的列上做索引,索引也占据较少的资源。
MySQL支持许多不同的存储引擎(表类型)和行格式。对于每个表,可以确定使用哪个存储引擎和索引方法。为应用程序选择合适的表格式可以大大提高性能。
可以使用下面的技术可以使表的性能更好并且使存储空间最小:
•    尽可能地使用最有效(最小)的数据类型。MySQL有很多节省磁盘空间和内存的专业化类型。
•    尽可能使用较小的整数类型使表更小。例如,MEDIUMINT经常比INT好一些,因为MEDIUMINT列使用的空间要少25%。
•    如果可能,声明列为NOT NULL。它使任何事情更快而且每列可以节省一位。注意如果在应用程序中确实需要NULL,应该毫无疑问使用它,只是避免 默认地在所有列上有它。
•    对于MyISAM表,如果没有任何变长列(VARCHAR、TEXT或BLOB列),使用固定尺寸的记录格式。这比较快但是不幸地可能会浪费一些空间。即使你已经用CREATE选项让VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed,也可以提示想使用固定长度的行。
•    在MySQL/InnoDB中,InnoDB表使用更紧凑的存储格式。在以前版本的MySQL中,InnoDB记录包含一些冗余信息,例如列数目和每个列的长度,即使对于固定大小的列。默认情况,创建的表为紧凑格式(ROW_FORMAT=COMPACT)。如果想要降级旧版本的MySQL/InnoDB,可以用ROW_FORMAT=REDUNDANT要求旧的格式。
•    紧凑的InnoDB格式也改变了包含UTF-8数据的CHAR列的保存方式。在ROW_FORMAT=REDUNDANT格式中,UTF-8 CHAR(n)占用3*n字节,假定UTF-8编码的字符的最大长度是3字节。许多语言可以主要用单字节UTF-8字符来编写,固定的存储长度通常会浪费空间。通过根据需要剥离尾部的空格,ROW_FORMAT=COMPACT格式为这些列分配可变数量的n..3*n字节。最小存储长度按顺序保存为n字节,以在典型情况下帮助更新。
•    每张表的主索引应该尽可能短。这使一行的识别容易而有效。
•    只创建你确实需要的索引。索引对检索有好处,但是当你需要快速存储东西时就变得糟糕。如果主要通过搜索列的组合来存取一个表,对它们做一个索引。第一个索引部分应该是最常用的列。如果从表中选择时总是使用许多列,应该首先以更多的副本使用列以获得更好的索引压缩。
•    如果很可能一个索引在头几个字符上有唯一的前缀,仅仅索引该前缀比较好。MySQL支持对一个字符列的最左边部分创建一个索引更短的索引会更快,不仅因为它们占较少的磁盘空间,而且因为它们将在索引缓存中提供更多的访问,因此磁盘搜索更少。
•         在一些情形下,将一个经常被扫描的表分割为2个表是有益的。特别是如果它是一个动态格式的表,并且可能使用一个扫描表时能用来找出相关行的较小静态格式的表。

1.4 其它优化技巧

•         使用持久的连接数据库以避免连接开销。如果不能使用持久的连接并且你正启动许多新的与数据库的连接,可能要更改thread_cache_size变量的值。
•         总是检查所有查询确实使用已经在表中创建了的索引。在MySQL中,可以用EXPLAIN命令做到。
•         尝试避免在频繁更新的表上执行复杂的SELECT查询,以避免与锁定表有关的由于读、写冲突发生的问题。
•         对于没有删除的行的MyISAM表,可以在另一个查询正从表中读取的同时在末尾插入行。如果这很重要,应考虑按照避免删除行的方式使用表。另一个可能性是在删除大量行后运行OPTIMIZE TABLE。
•         要修复任何ARCHIVE表可以发生的压缩问题,可以执行OPTIMIZE TABLE。
•         如果你主要按expr1,expr2,...顺序检索行,使用ALTER TABLE ... ORDER BY expr1, expr2, ...。对表大量更改后使用该选项,可以获得更好的性能。
•         在一些情况下,使得基于来自其它表的列的信息引入一个“ 哈希”的列有意义。如果该列较短并且有合理的唯一值,它可以比在许多列上的一个大索引快些。在MySQL中,很容易使用这个额外列:
•                SELECT * FROM tbl_name
•                     WHERE hash_col=MD5(CONCAT(col1,col2))
•                     AND col1='constant' AND col2='constant';
•         对于频繁更改的MyISAM表,应试图避免所有变长列(VARCHAR、BLOB和TEXT)。如果表包括单一的变长列则使用动态记录格式。
•         只是因为行太大,将一张表分割为不同的表一般没有什么用处。为了访问行,最大的性能冲击是磁盘搜索以找到行的第一个字节。在找到数据后,大多数新型磁盘对 大多数应用程序来说足够快,能读入整个行。确实有必要分割的唯一情形是如果它是使用动态记录格式使之变为固定的记录大小的MyISAM表(见上述),或如果你需要很频繁地扫描表而不需要大多数列。
•         如果你需要很经常地计算结果,例如基于来自很多行的信息的计数,引入一个新表并实时更新计数器可能更好一些。下面形式的更新会更快一些:
UPDATE tbl_name SET count_col=count_col+1 WHERE key_col=constant;
当你使用象MyISAM那样的只有表级锁定的MySQL存储引擎(多重读/单个写)时,这确实很重要。这也给大多数数据库较好的性能,因为行锁定管理器在这种情况下有较少的事情要做。
•         如果你需要从大的记录文件表中收集统计信息,使用总结性的表而不是扫描整个表。维护总结应该比尝试做“实时”统计要快些。当有变化时从日志重新生成新的总结表比改变运行的应用(取决于业务决策)要快得多。
•         通过复制可以提高某些操作的性能。可以在复制服务器中分布客户的检索以均分负载。为了防止备份时主服务器变慢,可以使用一个从服务器来备份。
•         用DELAY_KEY_WRITE=1选项声明MyISAM表可以使索引更新更快,因为在表关闭之前它们不刷新到硬盘上。不利之处是当表打开时如果杀掉服务器,应确保用--myisam-recover选项运行服务器保证没有问题,或者在重启服务器之前运行myisamchk。(然而,即使在这种情况下,应通过使用DELAY_KEY_WRITE保证不丢失数据,因为关键字信息总是可以从数据行产生)。


二 优化Mysql服务器


一、慢查询

mysql> show variables like ‘%slow%‘;
+------------------+-------+
| variable_name     | value |
+------------------+-------+
| log_slow_queries | on     |
| slow_launch_time | 2      |
+------------------+-------+


mysql> show global status like ‘%slow%‘;
+---------------------+-------+
| variable_name        | value |
+---------------------+-------+
| slow_launch_threads | 0      |
| slow_queries         | 4148 |
+---------------------+-------+

配置中打开了记录慢查询,执行时间超过2秒的即为慢查询,系统显示有4148个慢查询,你可以分析慢查询日志,找出有问题的sql语句,慢查询时间 不宜设置过长,否则意义不大,最好在5秒以内,如果你需要微秒级别的慢查询,可以考虑给mysql打补丁:http://www.percona.com /docs/wiki/release:start,记得找对应的版本。

打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响,如果你的mysql是主-从结构,可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志,这样既可以监控慢查询,对系统性能影响又小。

二、连接数

经常会遇见”mysql: error 1040: too many connections”的情况,一种是访问量确实很高,mysql服务器抗不住,这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力,另外一种情况是mysql配 置文件中max_connections值过小:

mysql> show variables like ‘max_connections‘;
+-----------------+-------+
| variable_name    | value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 256   |
+-----------------+-------+

这台mysql服务器最大连接数是256,然后查询一下服务器响应的最大连接数:

mysql> show global status like ‘max_used_connections‘;

mysql服务器过去的最大连接数是245,没有达到服务器连接数上限256,应该没有出现1040错误,比较理想的设置是

max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%

最大连接数占上限连接数的85%左右,如果发现比例在10%以下,mysql服务器连接数上限设置的过高了。

三、key_buffer_size

key_buffer_size是对myisam表性能影响最大的一个参数,下面一台以myisam为主要存储引擎服务器的配置:

mysql> show variables like ‘key_buffer_size‘;+-----------------+------------+
| variable_name    | value       |
+-----------------+------------+
| key_buffer_size | 536870912 |
+-----------------+------------+

分配了512mb内存给key_buffer_size,我们再看一下key_buffer_size的使用情况:

mysql> show global status like ‘key_read%‘;
+------------------------+-------------+
| variable_name           | value        |
+------------------------+-------------+
| key_read_requests       | 27813678764 |
| key_reads               | 6798830      |
+------------------------+-------------+

  一共有27813678764个索引读取请求,有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引,计算索引未命中缓存的概率:

key_cache_miss_rate = key_reads / key_read_requests * 100%

比如上面的数据,key_cache_miss_rate为0.0244%,4000个索引读取请求才有一个直接读硬盘,已经很bt 了,key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好(每1000个请求有一个直接读硬盘),如果key_cache_miss_rate在 0.01%以下的话,key_buffer_size分配的过多,可以适当减少。

mysql服务器还提供了key_blocks_*参数:

mysql> show global status like ‘key_blocks_u%‘;
+------------------------+-------------+
| variable_name           | value        |
+------------------------+-------------+
| key_blocks_unused       | 0            |
| key_blocks_used         | 413543       |
+------------------------+-------------+

key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数,key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks数, 比如这台服务器,所有的缓存都用到了,要么增加key_buffer_size,要么就是过渡索引了,把缓存占满了。比较理想的设置:

key_blocks_used / (key_blocks_unused + key_blocks_used) * 100% ≈ 80%

四、临时表

mysql> show global status like ‘created_tmp%‘;
+-------------------------+---------+
| variable_name            | value    |
+-------------------------+---------+
| created_tmp_disk_tables | 21197    |
| created_tmp_files        | 58       |
| created_tmp_tables       | 1771587 |
+-------------------------+---------+

每次创建临时表,created_tmp_tables增加,如果是在磁盘上创建临时表,created_tmp_disk_tables也增加,created_tmp_files表示mysql服务创建的临时文件文件数,比较理想的配置是:

  created_tmp_disk_tables / created_tmp_tables * 100% <= 25%比如上面的服务器created_tmp_disk_tables / created_tmp_tables * 100% = 1.20%,应该相当好了。我们再看一下mysql服务器对临时表的配置:

mysql> show variables where variable_name in (‘tmp_table_size‘, ‘max_heap_table_size‘);
+---------------------+-----------+
| variable_name        | value      |
+---------------------+-----------+
| max_heap_table_size | 268435456 |
| tmp_table_size       | 536870912 |
+---------------------+-----------+

只有256mb以下的临时表才能全部放内存,超过的就会用到硬盘临时表。

五、open table情况

mysql> show global status like ‘open%tables%‘;
+---------------+-------+
| variable_name | value |
+---------------+-------+
| open_tables    | 919    |
| opened_tables | 1951  |
+---------------+-------+

open_tables表示打开表的数量,opened_tables表示打开过的表数量,如果opened_tables数量过大,说明配置中 table_cache(5.1.3之后这个值叫做table_open_cache)值可能太小,我们查询一下服务器table_cache值:

mysql> show variables like ‘table_cache‘;
+---------------+-------+
| variable_name | value |
+---------------+-------+
| table_cache    | 2048  |
+---------------+-------+

比较合适的值为:

open_tables / opened_tables * 100% >= 85%

open_tables / table_cache * 100% <= 95%

六、进程使用情况

mysql> show global status like ‘thread%‘;
+-------------------+-------+
| variable_name      | value |
+-------------------+-------+
| threads_cached     | 46     |
| threads_connected | 2      |
| threads_created    | 570    |
| threads_running    | 1      |
+-------------------+-------+

如果我们在mysql服务器配置文件中设置了thread_cache_size,当客户端断开之后,服务器处理此客户的线程将会缓存起来以响应下 一个客户而不是销毁(前提是缓存数未达上限)。threads_created表示创建过的线程数,如果发现threads_created值过大的话, 表明mysql服务器一直在创建线程,这也是比较耗资源,可以适当增加配置文件中thread_cache_size值,查询服务器 thread_cache_size配置:

mysql> show variables like ‘thread_cache_size‘;
+-------------------+-------+
| variable_name      | value |
+-------------------+-------+
| thread_cache_size | 64     |
+-------------------+-------+

示例中的服务器还是挺健康的。

七、查询缓存(query cache)

mysql> show global status like ‘qcache%‘;
+-------------------------+-----------+
| variable_name            | value      |
+-------------------------+-----------+
| qcache_free_blocks       | 22756      |
| qcache_free_memory       | 76764704  |
| qcache_hits              | 213028692 |
| qcache_inserts           | 208894227 |
| qcache_lowmem_prunes     | 4010916    |
| qcache_not_cached        | 13385031  |
| qcache_queries_in_cache | 43560      |
| qcache_total_blocks      | 111212     |
+-------------------------+-----------+

mysql查询缓存变量解释:

qcache_free_blocks:缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。flush query cache会对缓存中的碎片进行整理,从而得到一个空闲块。

qcache_free_memory:缓存中的空闲内存。

qcache_hits:每次查询在缓存中命中时就增大

qcache_inserts:每次插入一个查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。

qcache_lowmem_prunes:缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看;如果这个 数字在不断增长,就表示可能碎片非常严重,或者内存很少。(上面的 free_blocks和free_memory可以告诉您属于哪种情况)

qcache_not_cached:不适合进行缓存的查询的数量,通常是由于这些查询不是 select 语句或者用了now()之类的函数。

qcache_queries_in_cache:当前缓存的查询(和响应)的数量。

qcache_total_blocks:缓存中块的数量。

我们再查询一下服务器关于query_cache的配置:

mysql> show variables like ‘query_cache%‘;
+------------------------------+-----------+
| variable_name                 | value      |
+------------------------------+-----------+
| query_cache_limit             | 2097152    |
| query_cache_min_res_unit      | 4096       |
| query_cache_size              | 203423744 |
| query_cache_type              | on         |
| query_cache_wlock_invalidate | off        |
+------------------------------+-----------+

各字段的解释:

query_cache_limit:超过此大小的查询将不缓存

query_cache_min_res_unit:缓存块的最小大小

query_cache_size:查询缓存大小

query_cache_type:缓存类型,决定缓存什么样的查询,示例中表示不缓存 select sql_no_cache 查询

query_cache_wlock_invalidate:当有其他客户端正在对myisam表进行写操作时,如果查询在query cache中,是否返回cache结果还是等写操作完成再读表获取结果。

query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”,默认是4kb,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据查询,就容易造成内存碎片和浪费。

查询缓存碎片率 = qcache_free_blocks / qcache_total_blocks * 100%

如果查询缓存碎片率超过20%,可以用flush query cache整理缓存碎片,或者试试减小query_cache_min_res_unit,如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用率 = (query_cache_size - qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大,可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小,要不就是碎片太多。

查询缓存命中率 = (qcache_hits - qcache_inserts) / qcache_hits * 100%

示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%,查询缓存利用率 = 62.26%,查询缓存命中率 = 1.94%,命中率很差,可能写操作比较频繁吧,而且可能有些碎片。

八、排序使用情况

mysql> show global status like ‘sort%‘;
+-------------------+------------+
| variable_name      | value       |
+-------------------+------------+
| sort_merge_passes | 29          |
| sort_range         | 37432840    |
| sort_rows          | 9178691532 |
| sort_scan          | 1860569     |
+-------------------+------------+

sort_merge_passes 包括两步。mysql 首先会尝试在内存中做排序,使用的内存大小由系统变量 sort_buffer_size 决定,如果它的大小不够把所有的记录都读到内存中,mysql 就会把每次在内存中排序的结果存到临时文件中,等 mysql 找到所有记录之后,再把临时文件中的记录做一次排序。这再次排序就会增加 sort_merge_passes。实际上,mysql 会用另一个临时文件来存再次排序的结果,所以通常会看到 sort_merge_passes 增加的数值是建临时文件数的两倍。因为用到了临时文件,所以速度可能会比较慢,增加 sort_buffer_size 会减少 sort_merge_passes 和 创建临时文件的次数。但盲目的增加 sort_buffer_size 并不一定能提高速度,见 how fast can you sort data with mysql?(引自http://qroom.blogspot.com/2007/09/mysql-select-sort.html,貌似被墙)

另外,增加read_rnd_buffer_size(3.2.3是record_rnd_buffer_size)的值对排序的操作也有一点的好处,参见:http://www.mysqlperformanceblog.com/2007/07/24/what-exactly-is-read_rnd_buffer_size/

九、文件打开数(open_files)

mysql> show global status like ‘open_files‘;
+---------------+-------+
| variable_name | value |
+---------------+-------+
| open_files     | 1410  |
+---------------+-------+

mysql> show variables like ‘open_files_limit‘;
+------------------+-------+
| variable_name     | value |
+------------------+-------+
| open_files_limit | 4590  |
+------------------+-------+

比较合适的设置:open_files / open_files_limit * 100% <= 75%

十、表锁情况

mysql> show global status like ‘table_locks%‘;
+-----------------------+-----------+
| variable_name          | value      |
+-----------------------+-----------+
| table_locks_immediate | 490206328 |
| table_locks_waited     | 2084912    |
+-----------------------+-----------+

  table_locks_immediate表示立即释放表锁数,table_locks_waited表示需要等待的表锁数,如果 table_locks_immediate / table_locks_waited > 5000,最好采用innodb引擎,因为innodb是行锁而myisam是表锁,对于高并发写入的应用innodb效果会好些。示例中的服务器 table_locks_immediate / table_locks_waited = 235,myisam就足够了。

十一、表扫描情况

mysql> show global status like ‘handler_read%‘;
+-----------------------+-------------+
| variable_name          | value        |
+-----------------------+-------------+
| handler_read_first     | 5803750      |
| handler_read_key       | 6049319850  |
| handler_read_next      | 94440908210 |
| handler_read_prev      | 34822001724 |
| handler_read_rnd       | 405482605    |
| handler_read_rnd_next | 18912877839 |
+-----------------------+-------------+

各字段解释参见http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/blog/item/31690cd7c4bc5cdaa144df9c.html,调出服务器完成的查询请求次数:

mysql> show global status like ‘com_select‘;
+---------------+-----------+
| variable_name | value      |
+---------------+-----------+
| com_select     | 222693559 |
+---------------+-----------+

计算表扫描率:

表扫描率 = handler_read_rnd_next / com_select

如果表扫描率超过4000,说明进行了太多表扫描,很有可能索引没有建好,增加read_buffer_size值会有一些好处,但最好不要超过8mb。

后记:

文中提到一些数字都是参考值,了解基本原理就可以,除了mysql提供的各种status值外,操作系统的一些性能指标也很重要,比如常用的top,iostat等,尤其是iostat,现在的系统瓶颈一般都在磁盘io上,关于iostat的使用,可以参考:http://www.php-oa.com/2009/02/03/iostat.html


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