最近几天对客户的一个核心数据库进行了优化,将资源消耗较高的SQL优化完成之后,物理读和逻辑读总量得到了降低。客户反馈优化后性能有提升,但仍然在某些工作日的业务高峰时段存在性能问题。 我们通过将性能不佳的业务高峰时段(即问题时段)与性能正常的业务
最近几天对客户的一个核心数据库进行了优化,将资源消耗较高的SQL优化完成之后,物理读和逻辑读总量得到了降低。客户反馈优化后性能有提升,但仍然在某些工作日的业务高峰时段存在性能问题。我们通过将性能不佳的业务高峰时段(即问题时段)与性能正常的业务高峰时段(即基线时段)的性能数据进行了对比,发现了一些问题:
基线时段为2014-1-15日上午8:00-上午9:00,此时段TPS(每秒事务量)为:46T/s,该时段的总DB Time为:626.2 (mins)
问题时段为2014-1-20日上午8:00-上午9:00,此时段TPS为:47T/s(仅比基线时段多1T/s,可认为两者业务量相当),该时段的总DB Time为2361.4 (mins)
同样均为1小时的取样时间段,问题段的总DB Time是基线的近4倍,而通过对比两者的性能视图,发现问题时段的单次IO延迟非常高,如下:
Event Waits Time(s) Avg wait (ms) % DB time Wait Class
DB CPU 2,082 55.42
db file sequential read 62,140 774 12 20.61 User I/O
direct path read 177,440 575 3 15.31 User I/O
log file sync 17,486 145 8 3.86 Commit
gc cr block 2-way 98,519 30 0 0.80 Cluster
基线时段单次序列读延时为12ms,单次直接读延时为3ms,单次redolog写延时为8ms,
Event Waits Time(s) Avg wait (ms) % DB time Wait Class
direct path read 180,200 4,643 26 32.77 User I/O
db file sequential read 55,483 2,286 41 16.13 User I/O
DB CPU 1,917 13.53
gc buffer busy acquire 5,513 1,474 267 10.40 Cluster
log file sync 17,541 1,298 74 9.16 Commit
而问题时段单次序列读延时为41ms,单次直接读延时为26ms,单次redolog写延时为74ms
(Oracle文档中建议的单次IO正常延时应为0-20ms,否则需升级硬件),
即相比基线时段,在业务量不变的情况下,问题时段的IO效率下降非常明显,怀疑是存储层面的同一个RAID组中有其他业务系统有可能恰好在问题时段有大量的IO操作,
导致我们正在优化的系统的IO延迟较大。跟客户的存储人员确认发现确实如此,存储人员并没有结合数据库对存储做出合理规划,仅仅从容量管理上对自己工作的方便性出发,划分并分配LUN。由此导致性能问题,我想这种问题在很多企业都是存在的,跨部门之间的沟通不畅导致没有从整体上的规划出现,最终出现问题由DB买单。
因此建议客户进行存储改善:
1.将这种关键系统在存储层面与其他系统隔离,避免互相影响IO;
2.有预算的情况下升级存储。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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