


MYSQL-Lernzusammenfassung (6): my.cnf-Parameterkonfiguration und -optimierung entsprechend dem Status
#Nur der [mysqld]-Teil wird hier erwähnt
Datadir = /data/mysql //mysql-Datenverzeichnis
Skip-Locking //Reduzieren Sie die Fehlerwahrscheinlichkeit
Key_buffer = 384M //Indexpuffer Größe, ich werde später im Detail erklären, wie man sie festlegt
Max_allowed_packet = 1M //Der maximale Wert einer Nachrichtenübertragung bei der Netzwerkübertragung
Table_cache = 512 //Tabellenpuffergröße
Sort_buffer_size = 2M //Wann Die Abfragesortierung und die Puffergröße werden später ausführlich besprochen
Read_buffer_size=2M//Die Puffergröße, die von Abfragevorgängen verwendet werden kann
Read_rnd_buffer_size = 8M //Die Speichergröße, die von zufälligen Abfragevorgängen verwendet werden kann
Myisam_sort_buffer_size=64M //MyISAM-Tabellenpufferung erforderlich für Neuordnung bei Änderungen
Thread_cache_size = 8M //Legen Sie die maximale Anzahl von Verbindungsthreads fest, die im Tread-Cache-Pool zwischengespeichert werden können, mit einem Wert von 64 oder höher für Speicher 4G oder mehr
Query_cache_size = 32M //Abfragepufferbereichsgröße
Thread_concurrency = 8 //Auf die Anzahl der logischen Server*2 eingestellt
Thread_stack = 256K //Die Stapelgröße jedes Threads in MYSQL. Der Standardwert ist groß genug, wenn ERROR:1436 Thread-Stack-Überlauf auftritt. Dieser Wert kann erhöht werden.
Skip-name-resolve //Es ist am besten, ihn hinzuzufügen, um die DNS-Auflösung des verbundenen Computers zu entfernen Das Auftreten von ERROR:2013 wird dadurch verursacht
Log-bin=mysql-bin //Öffne das Binärprotokoll
Log-slow-queries = /usr/local/mysql/var/slowquery.log //Öffne das Langsames Abfrageprotokoll, um festzustellen, bei welchen Abfragen eine Zeitüberschreitung aufgetreten ist und welche Abfragen keinen Index haben. Die standardmäßige langsame Abfragezeit beträgt 5 Sekunden und Abfragen, die länger als 5 Sekunden dauern, werden aufgezeichnet. Sie können set long_query_time = 2 verwenden, um die langsame Abfragezeit festzulegen, und Sie können auch mysqldumpslow verwenden, um das langsame Abfrageprotokoll zu analysieren. Um beispielsweise die 20 am häufigsten aufgerufenen Anweisungen zu analysieren, verwenden Sie mysqldumpslow –s c –t 20 /usr/local/mysql /var /slowquery.log
# Ändern Sie den Wert jedes Parameters, indem Sie den MYSQL-Status überprüfen
#Um den MYSQL-Status zu überprüfen, verwenden Sie im Allgemeinen hauptsächlich den Befehl show Überprüfen Sie den Systemstatus und die Variablen. Parameterwert
Zum Beispiel: Überprüfen Sie, wie viele langsame Abfrageprotokolle im aktuellen System vorhanden sind.
Zeigen Sie den globalen Status wie „%slow%“ an. // Sie können die Anzahl langsamer Abfragen ermitteln. slow_queries
Überprüfen Sie die aktuellen Einstellungen für langsame Abfragen
Variablen wie „%slow%“ anzeigen; //Sie können slow_launch_time erhalten
#Wert von max_connections festlegen und anzeigen
Variablen wie „max_connections“ anzeigen;
Globalen Status wie „max_used_connections“ anzeigen;
Wenn max_used_connections nahe am max_connections-Wert liegt, müssen Sie den max_connections-Wert erhöhen. Setze max_connections = 256 (Ungültig nach Neustart, am besten in my.cnf schreiben)
#Setze den Wert von key_buffer_size
Zeige globalen Status wie „key_read%“ //Ansicht Die Verwendung von key_buffer_size Situation
Berechnungsformel: Key_reads/ Key_read_requests
#Prozessnutzung anzeigen
Globalen Status wie „Thread%“ anzeigen;
Wenn Threads_created zu groß ist, bedeutet dies, dass der MYSQL-Server Threads erstellt hat und dies auch der Fall ist Der Wert von thread_cache_size kann zu diesem Zeitpunkt angepasst werden.
#Query-Cache-Einstellungen (qurey_cache_size) anzeigen
Globalen Status wie „qcache%“ anzeigen;
Variablen wie „query_cache%“ anzeigen //Query_cache-Konfiguration anzeigen
Hier gibt es drei Indikatoren für die Abfrage:
Abfrage-Cache-Fragmentierungsrate = Qcache_free_blocks/Qcache_total_blocks Wenn sie 20 % überschreitet, können Sie den Cache mit dem Flush-Abfrage-Cache defragmentieren.
Query-Cache-Auslastung = (query_cache_size-Qcache_free_memory)/query_cache_size Wenn sie unter 25 % liegt, bedeutet dies, dass die Einstellung für query_cache_size zu groß ist. Wenn es über 80 % liegt und Qcache_lowmem_prunes > 50, bedeutet dies, dass query_cache_size etwas klein ist.
Abfrage-Cache-Trefferrate = (Qcache_hits-Qcache_inserts)/Qcache_hits, dies dient nur als Referenz. Wenn es zu klein ist, bedeutet dies, dass häufig gelesen und geschrieben wird und Fragmente vorhanden sind.
#Anzahl der geöffneten Dateien anzeigen
Globalen Status wie „open_files“ anzeigen;
Variablen wie „open_files_limit“ anzeigen;
Im Allgemeinen offene Dateien Anzahl/Begrenzung der Anzahl geöffneter Dateien sollte
Zusammenfassend sollten wir normalerweise auf die folgenden Parameter achten:
max_connections = 256 // Je nach tatsächlichem Status anpassen
Thread_cache_size = 64M //Wenn der Speicher größer als 4G ist, konfigurieren Sie 64 oder mehr
Query_cache_size = 64M
Tmp_table_size = 256M //Maximaler Wert der temporären Speichertabelle
Table_cache = 614 //Der Zugriff auf den von der Tabelle zugewiesenen Speicher kann die E/A reduzieren
Skip-name-resolve //Hinzugefügt, um Zugriffszeitüberschreitungen und andere Probleme zu vermeiden
Das Obige ist die MYSQL-Lernzusammenfassung (6): my.cnf-Parameterkonfiguration und -optimierung entsprechend dem Status. Weitere verwandte Inhalte finden Sie auf der chinesischen PHP-Website (www.php.cn)!

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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