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MySQL 查詢速度慢與性能差的原因與解決方法

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一、什么影響了數(shù)據(jù)庫查詢速度

1.1 影響數(shù)據(jù)庫查詢速度的四個因素

1.2 風(fēng)險分析

QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查詢率”,是一臺服務(wù)器每秒能夠相應(yīng)的查詢次數(shù),是對一個特定的查詢服務(wù)器在規(guī)定時間內(nèi)所處理流量多少的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

TPS: 是 TransactionsPerSecond的縮寫,也就是事務(wù)數(shù)/秒。它是軟件測試結(jié)果的測量單位??蛻魴C(jī)在發(fā)送請求時開始計時,收到服務(wù)器響應(yīng)后結(jié)束計時,以此來計算使用的時間和完成的事務(wù)個數(shù)。

Tips: 最好不要在主庫上數(shù)據(jù)庫備份,大型活動前取消這樣的計劃。

效率低下的 sql:超高的 QPS與 TPS。大量的并發(fā):數(shù)據(jù)連接數(shù)被占滿( max_connection默認(rèn) 100,一般把連接數(shù)設(shè)置得大一些)。 并發(fā)量:同一時刻數(shù)據(jù)庫服務(wù)器處理的請求數(shù)量超高的 CPU使用率: CPU資源耗盡出現(xiàn)宕機(jī)。磁盤 IO:磁盤 IO性能突然下降、大量消耗磁盤性能的計劃任務(wù)。解決:更快磁盤設(shè)備、調(diào)整計劃任務(wù)、做好磁盤維護(hù)。

1.3 網(wǎng)卡流量:如何避免無法連接數(shù)據(jù)庫的情況

減少從服務(wù)器的數(shù)量(從服務(wù)器會從主服務(wù)器復(fù)制日志)進(jìn)行分級緩存(避免前端大量緩存失效)避免使用 select* 進(jìn)行查詢分離業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)

1.4 大表帶來的問題( 重要)

1.4.1 大表的特點

記錄行數(shù)巨大,單表超千萬表數(shù)據(jù)文件巨大,超過 10個 G

1.4.2 大表的危害

1.慢查詢:很難在短時間內(nèi)過濾出需要的數(shù)據(jù) 查詢字區(qū)分度低 -> 要在大數(shù)據(jù)量的表中篩選出來其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)會產(chǎn)生大量的磁盤 io -> 降低磁盤效率

2.對 DDL影響:

建立索引需要很長時間:

MySQL-v5.5 建立索引會鎖表MySQL-v>=5.5 建立索引會造成主從延遲( mysql建立索引,先在組上執(zhí)行,再在庫上執(zhí)行)

修改表結(jié)構(gòu)需要長時間的鎖表:會造成長時間的主從延遲('480秒延遲')

1.4.3 如何處理數(shù)據(jù)庫上的大表

分庫分表把一張大表分成多個小表

難點:

分表主鍵的選擇分表后跨分區(qū)數(shù)據(jù)的查詢和統(tǒng)計

1.5 大事務(wù)帶來的問題( 重要*)*

1.5.1 什么是事務(wù)

1.5.2事務(wù)的 ACID屬性

1、原子性( atomicity):全部成功,全部回滾失敗。銀行存取款。

2、一致性(consistent):銀行轉(zhuǎn)賬的總金額不變。

3、隔離性(isolation):

隔離性等級:

未提交讀( READ UNCOMMITED) 臟讀,兩個事務(wù)之間互相可見;已提交讀( READ COMMITED)符合隔離性的基本概念,一個事務(wù)進(jìn)行時,其它已提交的事物對于該事務(wù)是可見的,即可以獲取其它事務(wù)提交的數(shù)據(jù)??芍貜?fù)讀( REPEATABLE READ) InnoDB的默認(rèn)隔離等級。事務(wù)進(jìn)行時,其它所有事務(wù)對其不可見,即多次執(zhí)行讀,得到的結(jié)果是一樣的!可串行化( SERIALIZABLE) 在讀取的每一行數(shù)據(jù)上都加鎖,會造成大量的鎖超時和鎖征用,嚴(yán)格數(shù)據(jù)一致性且沒有并發(fā)是可使用。

查看系統(tǒng)的事務(wù)隔離級別: show variables like'%iso%';

開啟一個新事務(wù): begin;

提交一個事務(wù): commit;

修改事物的隔離級別: setsession tx_isolation='read-committed';

4、持久性( DURABILITY):從數(shù)據(jù)庫的角度的持久性,磁盤損壞就不行了

redolog機(jī)制保證事務(wù)更新的一致性和持久性

1.5.3 大事務(wù)

運行時間長,操作數(shù)據(jù)比較多的事務(wù);

風(fēng)險:鎖定數(shù)據(jù)太多,回滾時間長,執(zhí)行時間長。

鎖定太多數(shù)據(jù),造成大量阻塞和鎖超時;回滾時所需時間比較長,且數(shù)據(jù)仍然會處于鎖定;如果執(zhí)行時間長,將造成主從延遲,因為只有當(dāng)主服務(wù)器全部執(zhí)行完寫入日志時,從服務(wù)器才會開始進(jìn)行同步,造成延遲。

解決思路:

避免一次處理太多數(shù)據(jù),可以分批次處理;移出不必要的 SELECT操作,保證事務(wù)中只有必要的寫操作。二、什么影響了MySQL性能( 非常重要)

2.1 影響性能的幾個方面

服務(wù)器硬件。服務(wù)器系統(tǒng)(系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化)。存儲引擎。 MyISAM: 不支持事務(wù),表級鎖。 InnoDB: 支持事務(wù),支持行級鎖,事務(wù) ACID。數(shù)據(jù)庫參數(shù)配置。數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計和SQL語句。(重點優(yōu)化)

2.2 MySQL體系結(jié)構(gòu)

分三層:客戶端->服務(wù)層->存儲引擎

MySQL是 插件式的存儲引擎,其中存儲引擎分很多種。只要實現(xiàn)符合mysql存儲引擎的接口,可以開發(fā)自己的存儲引擎!所有跨存儲引擎的功能都是在服務(wù)層實現(xiàn)的。MySQL的存儲引擎是針對表的,不是針對庫的。也就是說在一個數(shù)據(jù)庫中可以使用不同的存儲引擎。但是不建議這樣做。

2.3 InnoDB存儲引擎

MySQL5.5及之后版本默認(rèn)的存儲引擎: InnoDB。

2.3.1 InnoDB使用表空間進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲。

show variables like'innodb_file_per_table

如果innodbfileper_table 為 ON 將建立獨立的表空間,文件為tablename.ibd;

如果innodbfileper_table 為 OFF 將數(shù)據(jù)存儲到系統(tǒng)的共享表空間,文件為ibdataX(X為從1開始的整數(shù));

.frm :是服務(wù)器層面產(chǎn)生的文件,類似服務(wù)器層的數(shù)據(jù)字典,記錄表結(jié)構(gòu)。

2.3.2 (MySQL5.5默認(rèn))系統(tǒng)表空間與( MySQL5.6及以后默認(rèn))獨立表空間

1.1 系統(tǒng)表空間無法簡單的收縮文件大小,造成空間浪費,并會產(chǎn)生大量的磁盤碎片。1.2 獨立表空間可以通過 optimeze table 收縮系統(tǒng)文件,不需要重啟服務(wù)器也不會影響對表的正常訪問。2.1 如果對多個表進(jìn)行刷新時,實際上是順序進(jìn)行的,會產(chǎn)生IO瓶頸。2.2 獨立表空間可以同時向多個文件刷新數(shù)據(jù)。

強(qiáng)烈建立對Innodb 使用獨立表空間,優(yōu)化什么的更方便,可控。

2.3.3 系統(tǒng)表空間的表轉(zhuǎn)移到獨立表空間中的方法

1、使用mysqldump 導(dǎo)出所有數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)(存儲過程、觸發(fā)器、計劃任務(wù)一起都要導(dǎo)出 )可以在從服務(wù)器上操作。2、停止MYsql 服務(wù)器,修改參數(shù)(my.cnf加入innodbfileper_table),并刪除Inoodb相關(guān)文件(可以重建Data目錄)。3、重啟MYSQL,并重建Innodb系統(tǒng)表空間。4、 重新導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

或者 Altertable 同樣可以的轉(zhuǎn)移,但是無法回收系統(tǒng)表空間中占用的空間。

2.4 InnoDB存儲引擎的特性

2.4.1 特性一:事務(wù)性存儲引擎及兩個特殊日志類型:Redo Log 和 Undo Log

Innodb 是一種事務(wù)性存儲引擎。完全支持事務(wù)的 ACID特性。支持事務(wù)所需要的兩個特殊日志類型: RedoLog 和 UndoLog

Redo Log: 實現(xiàn)事務(wù)的持久性(已提交的事務(wù))。 Undo Log: 未提交的事務(wù),獨立于表空間,需要隨機(jī)訪問,可以存儲在高性能io設(shè)備上。

Undo日志記錄某數(shù)據(jù)被修改前的值,可以用來在事務(wù)失敗時進(jìn)行 rollback; Redo日志記錄某數(shù)據(jù)塊被修改后的值,可以用來恢復(fù)未寫入 data file的已成功事務(wù)更新的數(shù)據(jù)。

2.4.2 特性二:支持行級鎖

InnoDB支持行級鎖。行級鎖可以最大程度地支持并發(fā)。行級鎖是由存儲引擎層實現(xiàn)的。

2.5 什么是鎖

2.5.1 鎖

2.5.2 鎖類型

2.5.3 鎖的粒度

MySQL的事務(wù)支持不是綁定在MySQL服務(wù)器本身, 而是與存儲引擎相關(guān)

將table_name加表級鎖命令: locktable table_name write; 寫鎖會阻塞其它用戶對該表的‘讀寫'操作,直到寫鎖被釋放: unlock tables;

鎖的開銷越大,粒度越小,并發(fā)度越高。表級鎖通常是在服務(wù)器層實現(xiàn)的。行級鎖是存儲引擎層實現(xiàn)的。innodb的鎖機(jī)制,服務(wù)器層是不知道的

2.5.4 阻塞和死鎖

(1)阻塞是由于資源不足引起的排隊等待現(xiàn)象。 (2)死鎖是由于兩個對象在擁有一份資源的情況下申請另一份資源,而另一份資源恰好又是這兩對象正持有的,導(dǎo)致兩對象無法完成操作,且所持資源無法釋放。

2.6 如何選擇正確的存儲引擎

參考條件:

事務(wù)備份( Innobd免費在線備份)崩潰恢復(fù)存儲引擎的特有特性

總結(jié): Innodb 大法好。

注意: 盡量別使用混合存儲引擎,比如回滾會出問題在線熱備問題。

2.7 配置參數(shù)

2.7.1 內(nèi)存配置相關(guān)參數(shù)

確定可以使用的內(nèi)存上限。

內(nèi)存的使用上限不能超過物理內(nèi)存,否則容易造成內(nèi)存溢出;(對于32位操作系統(tǒng),MySQL只能試用3G以下的內(nèi)存。)

確定MySQL的 每個連接 單獨 使用的內(nèi)存。

sort_buffer_size #定義了每個線程排序緩存區(qū)的大小,MySQL在有查詢、需要做排序操作時才會為每個緩沖區(qū)分配內(nèi)存(直接分配該參數(shù)的全部內(nèi)存)join_buffer_size #定義了每個線程所使用的連接緩沖區(qū)的大小,如果一個查詢關(guān)聯(lián)了多張表,MySQL會為每張表分配一個連接緩沖,導(dǎo)致一個查詢產(chǎn)生了多個連接緩沖read_buffer_size #定義了當(dāng)對一張MyISAM進(jìn)行全表掃描時所分配讀緩沖池大小,MySQL有查詢需要時會為其分配內(nèi)存,其必須是4k的倍數(shù);read_rnd_buffer_size #索引緩沖區(qū)大小,MySQL有查詢需要時會為其分配內(nèi)存,只會分配需要的大小。

注意: 以上四個參數(shù)是為一個線程分配的,如果有100個連接,那么需要×100。

MySQL數(shù)據(jù)庫實例:

①MySQL是 單進(jìn)程多線程(而oracle是多進(jìn)程),也就是說 MySQL實例在系統(tǒng)上表現(xiàn)就是一個服務(wù)進(jìn)程,即進(jìn)程;

②MySQL實例是線程和內(nèi)存組成,實例才是真正用于操作數(shù)據(jù)庫文件的;

一般情況下一個實例操作一個或多個數(shù)據(jù)庫;集群情況下多個實例操作一個或多個數(shù)據(jù)庫。

如何為緩存池分配內(nèi)存:

Innodb_buffer_pool_size,定義了Innodb所使用緩存池的大小,對其性能十分重要,必須足夠大,但是過大時,使得Innodb 關(guān)閉時候需要更多時間把臟頁從緩沖池中刷新到磁盤中;

總內(nèi)存-(每個線程所需要的內(nèi)存*連接數(shù))-系統(tǒng)保留內(nèi)存

key_buffer_size,定義了MyISAM所使用的緩存池的大小,由于數(shù)據(jù)是依賴存儲操作系統(tǒng)緩存的,所以要為操作系統(tǒng)預(yù)留更大的內(nèi)存空間;

select sum(index_length) from information_schema.talbes where engine='myisam'

注意: 即使開發(fā)使用的表全部是Innodb表,也要為MyISAM預(yù)留內(nèi)存,因為MySQL系統(tǒng)使用的表仍然是MyISAM表。

max_connections 控制允許的最大連接數(shù), 一般2000更大。

不要使用外鍵約束保證數(shù)據(jù)的完整性。

2.8 性能優(yōu)化順序

從上到下:

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