MySQL はどのように最適化されていますか? 5 つの側面からパフォーマンスの最適化について話しましょう
- 青灯夜游転載
- 2022-06-14 11:10:353776ブラウズ
面接官が次のように尋ねたら: MySQL のパフォーマンスをどのような側面から最適化しますか?あなたならどう答えますか？
いわゆるパフォーマンスの最適化は、通常、MySQL クエリの最適化を対象としています。クエリを最適化しているので、当然のことながら、まずクエリ操作がどのリンクを経由するかを知り、次にどのリンクを最適化できるかを考える必要があります。
画像を使用して、クエリ操作で実行する必要がある基本的な手順を示します。
1. 接続構成の最適化
接続の処理は、MySQL クライアントと MySQL サーバー間の関係の最初のステップです。最初の まともに歩くことさえできないなら、その後の話はやめましょう。 接続は双方の問題であるため、当然サーバー側とクライアント側の両方から最適化されます。1.1 サーバー構成
サーバーが行う必要があるのは、できるだけ多くのクライアント接続を受け入れることです。おそらく、エラー 1040: エラーが多すぎます。接続中?それは、サーバーの思考が十分に広くなく、レイアウトが小さすぎるためです。
max_connections を変更します。 、デフォルトでは、サーバー上の最大接続数は 151
mysql> show variables like 'max_connections'; +-----------------+-------+ | Variable_name | Value | +-----------------+-------+ | max_connections | 151 | +-----------------+-------+ 1 row in set (0.01 sec)2 です。非アクティブな接続は適時に解放してください。システムのデフォルトのクライアント タイムアウトは 28800 秒 (8この値はもう少し小さく調整できます
mysql> show variables like 'wait_timeout'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | wait_timeout | 28800 | +---------------+-------+ 1 row in set (0.01 sec)
MySQL には多くの設定パラメータがあり、ほとんどのパラメータにはデフォルト値が用意されています。デフォルト値は MySQL 作成者によって慎重に設計されており、状況によっては必要な場合もありますので、パラメータの意味を理解せずにむやみに変更することはお勧めできません。
1.2 クライアントの最適化
クライアントができることは、サーバーとの接続を確立する回数を最小限に抑えることです。確立された接続は使用できます。 SQL ステートメントを実行するたびに新しい接続を作成しないでください。サーバーとクライアントの両方のリソースが過負荷になります。 解決策は、接続プールを使用して接続を再利用することです。
一般的なデータベース接続プールには、DBCP、C3P0、Alibaba の Druid、Hikari が含まれます。最初の 2 つはそこで使用されます。は非常に少なく、後者の 2 つは現在ピークです。
Druid のデフォルトの最大接続プール サイズは 8、デフォルトの最大接続プール サイズは Hikari は 10 です。接続プールのサイズをやみくもに増やすと、システムの実行効率が低下する可能性があります。なぜ？
光公式では、PostgreSQLデータベース接続プールサイズ、CPUコア数*2 1の推奨値計算式を提示しています。サーバーの CPU コア数が 4 であると仮定すると、接続プールを 9 に設定するだけです。この公式は他のデータベースにもある程度当てはまりますので、面接時に自慢することもできます。
2. アーキテクチャの最適化
2.1 キャッシュの使用
システム内で低速のクエリが発生することは避けられません。これらのクエリ データの量が多いか、クエリが複雑 (多数の関連テーブルまたは複雑な計算) のため、クエリが長時間接続を占有します。 この種のデータの有効性がそれほど強くない場合 (日報など、刻々と変化するものではない)、この種のデータをキャッシュ システムに入れることができます。データ。キャッシュ システムからデータを直接取得します。これにより、データベースへの負荷が軽減され、クエリの効率が向上します。
2.2 読み取りと書き込みの分離 (クラスター、マスター/スレーブ レプリケーション)
プロジェクトの初期段階では、データベース通常、サーバー上で実行されるため、ユーザーからのすべての読み取りおよび書き込みリクエストはこのデータベース サーバーに直接影響します。結局のところ、単一サーバーが耐えられる同時実行の量は制限されています。この問題に対処するには、複数のデータベース サーバーを同時に使用し、そのうちの 1 つを master ノードと呼ばれるチーム リーダーとして設定し、残りのノードを ## と呼ばれるチーム メンバーとして設定します。 ＃奴隷＃＃＃。ユーザーは master ノードにのみデータを書き込み、読み取りリクエストはさまざまな slave ノードに分散されます。このソリューションは 読み取りと書き込みの分離 と呼ばれます。グループ リーダーとグループ メンバーで構成される小さなグループに、cluster という名前を付けます。
マスター-スレーブノードにのみ送信されます。という攻撃的な言葉に不満を抱いています (人種差別、黒人に関連すると考えているため)奴隷など）のため、名前を変更する運動が起こりました。
masterこれの影響により、MySQL はや
masterslaveなどの用語の使用を徐々にやめ、代わりにsourceやreplica# を使用するようになります。 ＃＃置き換え、誰もがそれに遭遇したときにそれを理解してください。クラスターを使用するときに直面する必要がある問題の 1 つは、複数のノード間でデータの一貫性を維持する方法です。結局のところ、書き込みリクエストは
master ノードのデータのみが最新のデータです。書き込み操作を master に同期する方法 ノードをすべてのノードに接続しますか? slave ノードはどうですか? マスター/スレーブ レプリケーション
binlog
は、MySQL のマスター/スレーブ レプリケーション機能を実装するコア コンポーネントです。masterノードはすべての書き込み操作を binlog に記録します。slaveノードには、master ノードの binlog を読み取る専用の I/O スレッドがあり、 write 操作は現在の slave ノードに同期されます。
このクラスター アーキテクチャは、メイン データベース サーバーの負荷を軽減するのに非常に効果的ですが、ビジネス データが増加するにつれて、特定のテーブルのデータ量が増加すると、単一テーブルのクエリパフォーマンスが急激に向上すると、単一テーブルのクエリパフォーマンスは大幅に低下します。この問題は、読み取りと書き込みを分離しても解決できません。結局のところ、すべてのノードにはまったく同じデータが格納されます。クエリパフォーマンスは、単一テーブルのパフォーマンスが悪いので、当然、すべてのノードのパフォーマンスも悪くなります。
サブデータベースとサブテーブル
です。2.3 サブデータベースとサブテーブル
サブデータベースとサブテーブルのノードの意味は比較的広く、データベースをノードとして使用する場合は、 、リーフレットがサブデータベースである場合、テーブルはノード、つまりサブテーブルとして機能します。
サブデータベースとテーブルが垂直サブデータベース、垂直サブテーブル、水平サブデータベース、水平サブテーブルに分かれていることは誰もが知っていますが、これらの概念を覚えていないたびに説明します。誰もが理解しています。2.3.1 垂直サブデータベース
単一のデータベースに基づいて、ビジネス ロジックに従っていくつかの垂直方向のカットと分割を行います。異なるデータベースに分割する場合、これは 
#2.3.2 垂直テーブル パーティショニング
垂直テーブル パーティショニングは単一のテーブル内で行われます。基本的には、表内の複数の単語を縦にカット（またはいくつかのカット）して、いくつかの小さなテーブルに分割します。この操作は、具体的な業務に基づいて判断する必要があります。通常、頻繁に使用されるフィールド（ホット フィールド）は、テーブル、フィールドに分割されます頻繁に使用されない、またはすぐには使用されない (コールド フィールド) は、クエリ速度を向上させるために 1 つのテーブルに分割されます。
特定のルール (専門用語ではシャーディング ルールと呼ばれます) に従って、単一のテーブルのデータを複数のデータ テーブルに水平に保存します。データ テーブルには 1 つのナイフ (または複数のナイフ) があり、それは horizontal table になります。
2.3.4 水平分库
水平分库就是对单个数据库水平切一刀，往往伴随着水平分表。
2.3.5 总结
水平分，主要是为了解决存储的瓶颈；垂直分，主要是为了减轻并发压力。
2.4 消息队列削峰
通常情况下，用户的请求会直接访问数据库，如果同一时刻在线用户数量非常庞大，极有可能压垮数据库（参考明星出轨或公布恋情时微博的状态）。
这种情况下可以通过使用消息队列降低数据库的压力，不管同时有多少个用户请求，先存入消息队列，然后系统有条不紊地从消息队列中消费请求。
3. 优化器——SQL分析与优化
处理完连接、优化完缓存等架构的事情，SQL查询语句来到了解析器和优化器的地盘了。在这一步如果出了任何问题，那就只能是SQL语句的问题了。
只要你的语法不出问题，解析器就不会有问题。此外，为了防止你写的SQL运行效率低，优化器会自动做一些优化，但如果实在是太烂，优化器也救不了你了，只能眼睁睁地看着你的SQL查询沦为慢查询。
3.1 慢查询
慢查询就是执行地很慢的查询（这句话说得跟废话似的。。。），只有知道MySQL中有哪些慢查询我们才能针对性地进行优化。
因为开启慢查询日志是有性能代价的，因此MySQL默认是关闭慢查询日志功能，使用以下命令查看当前慢查询状态
mysql> show variables like 'slow_query%'; +---------------------+--------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------+--------------------------------------+ | slow_query_log | OFF | | slow_query_log_file | /var/lib/mysql/9e74f9251f6c-slow.log | +---------------------+--------------------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
slow_query_log表示当前慢查询日志是否开启，slow_query_log_file表示慢查询日志的保存位置。
除了上面两个变量，我们还需要确定“慢”的指标是什么，即执行超过多长时间才算是慢查询，默认是10S，如果改成0的话就是记录所有的SQL。
mysql> show variables like '%long_query%'; +-----------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-----------------+-----------+ | long_query_time | 10.000000 | +-----------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
3.1.1 打开慢日志
有两种打开慢日志的方式
1、修改配置文件my.cnf
此种修改方式系统重启后依然有效
# 是否开启慢查询日志 slow_query_log=ON # long_query_time=2 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow.log
2、动态修改参数（重启后失效）
mysql> set @@global.slow_query_log=1; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) mysql> set @@global.long_query_time=2; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
3.1.2 慢日志分析
MySQL不仅为我们保存了慢日志文件，还为我们提供了慢日志查询的工具mysqldumpslow，为了演示这个工具，我们先构造一条慢查询：
mysql> SELECT sleep(5);
然后我们查询用时最多的1条慢查询：
[root@iZ2zejfuakcnnq2pgqyzowZ ~]# mysqldumpslow -s t -t 1 -g 'select' /var/lib/mysql/9e74f9251f6c-slow.log Reading mysql slow query log from /var/lib/mysql/9e74f9251f6c-slow.log Count: 1 Time=10.00s (10s) Lock=0.00s (0s) Rows=1.0 (1), root[root]@localhost SELECT sleep(N)
其中，
- Count：表示这个SQL执行的次数
- Time：表示执行的时间，括号中的是累积时间
- Locks：表示锁定的时间，括号中的是累积时间
- Rows：表示返回的记录数，括号中的是累积数
更多关于mysqldumpslow的使用方式，可以查阅官方文档，或者执行mysqldumpslow --help寻求帮助。
3.2 查看运行中的线程
我们可以运行show full processlist查看MySQL中运行的所有线程，查看其状态和运行时间，找到不顺眼的，直接kill。
其中，
- Id：线程的唯一标志，可以使用Id杀死指定线程
- User：启动这个线程的用户，普通账户只能查看自己的线程
- Host：哪个ip和端口发起的连接
- db：线程操作的数据库
- Command：线程的命令
- Time：操作持续时间，单位秒
- State：线程的状态
- Info：SQL语句的前100个字符
3.3 查看服务器运行状态
使用SHOW STATUS查看MySQL服务器的运行状态，有session和global两种作用域，一般使用like+通配符进行过滤。
-- 查看select的次数 mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'com_select'; +---------------+--------+ | Variable_name | Value | +---------------+--------+ | Com_select | 168241 | +---------------+--------+ 1 row in set (0.05 sec)
3.4 查看存储引擎运行信息
SHOW ENGINE用来展示存储引擎的当前运行信息，包括事务持有的表锁、行锁信息；事务的锁等待情况；线程信号量等待；文件IO请求；Buffer pool统计信息等等数据。
例如：
SHOW ENGINE INNODB STATUS;
上面这条语句可以展示innodb存储引擎的当前运行的各种信息，大家可以据此找到MySQL当前的问题，限于篇幅不在此意义说明其中信息的含义，大家只要知道MySQL提供了这样一个监控工具就行了，等到需要的时候再来用就好。
3.5 EXPLAIN执行计划
通过慢查询日志我们可以知道哪些SQL语句执行慢了，可是为什么慢？慢在哪里呢？
MySQL提供了一个执行计划的查询命令EXPLAIN，通过此命令我们可以查看SQL执行的计划，所谓执行计划就是：优化器会不会优化我们自己书写的SQL语句（比如外连接改内连接查询，子查询优化为连接查询...）、优化器针对此条SQL的执行对哪些索引进行了成本估算，并最终决定采用哪个索引（或者最终选择不用索引，而是全表扫描）、优化器对单表执行的策略是什么，等等等等。
EXPLAIN在MySQL5.6.3之后也可以针对UPDATE、DELETE和INSERT语句进行分析，但是通常情况下我们还是用在SELECT查询上。
这篇文章主要是从宏观上多个角度介绍MySQL的优化策略，因此这里不详细说明EXPLAIN的细节，之后单独成篇。
3.6 SQL与索引优化
3.6.1 SQL优化
SQL优化指的是SQL本身语法没有问题，但是有实现相同目的的更好的写法。比如：
- 使用小表驱动大表；用join改写子查询；or改成union
- 连接查询中，尽量减少驱动表的扇出（记录数），访问被驱动表的成本要尽量低，尽量在被驱动表的连接列上建立索引，降低访问成本；被驱动表的连接列最好是该表的主键或者是唯一二级索引列，这样被驱动表的成本会降到更低
- 大偏移量的limit，先过滤再排序
针对最后一条举个简单的例子，下面两条语句能实现同样的目的，但是第二条的执行效率比第一条执行效率要高得多（存储引擎使用的是InnoDB），大家感受一下：
-- 1. 大偏移量的查询 mysql> SELECT * FROM user_innodb LIMIT 9000000,10; Empty set (8.18 sec) -- 2.先过滤ID（因为ID使用的是索引），再limit mysql> SELECT * FROM user_innodb WHERE id > 9000000 LIMIT 10; Empty set (0.02 sec)
3.6.2 索引优化
为慢查询创建适当的索引是个非常常见并且非常有效的方法，但是索引是否会被高效使用又是另一门学问了。
推荐阅读：《如何用好MySQL索引？你必须了解这些事！》，感兴趣的读者可以看一下。
https://www.php.cn/mysql-tutorials-493147.html
4. 存储引擎与表结构
4.1 选择存储引擎
一般情况下，我们会选择MySQL默认的存储引擎存储引擎InnoDB，但是当对数据库性能要求精益求精的时候，存储引擎的选择也成为一个关键的影响因素。
建议根据不同的业务选择不同的存储引擎，例如：
- 查询操作、插入操作多的业务表，推荐使用
MyISAM； - 临时表使用
Memory； - 并发数量大、更新多的业务选择使用
InnoDB； - 不知道选啥直接默认。
4.2 优化字段
字段优化的最终原则是：使用可以正确存储数据的最小的数据类型。
4.2.1 整数类型
MySQL提供了6种整数类型，分别是
- tinyint
- smallint
- mediumint
- int
- integer
- bigint
不同的存储类型的最大存储范围不同，占用的存储的空间自然也不同。
例如，是否被删除的标识，建议选用tinyint，而不是bigint。
4.2.2 字符类型
你是不是直接把所有字符串的字段都设置为varchar格式了？甚至怕不够，还会直接设置成varchar(1024)的长度？
如果不确定字段的长度，肯定是要选择varchar，但是varchar需要额外的空间来记录该字段目前占用的长度；因此如果字段的长度是固定的，尽量选用char，这会给你节约不少的内存空间。
4.2.3 非 null
非 null フィールドを NOT NULL に設定し、デフォルト値を指定するか、代わりに特別な値を使用してみてください。 NULL の。
NULL 型のストレージと最適化ではパフォーマンスの問題が発生するため、具体的な理由についてはここでは説明しません。
4.2.4 外部キー、トリガー、ビュー関数を使用しない
これは、「Alibaba 開発マニュアル」にも記載されている原則です。理由は 3 つあり、
可読性が低下する、コードを確認しながらデータベースのコードを確認する必要がある、
計算作業を引き継ぐプログラムの場合、データベースはストレージ作業のみを行い、これを適切に実行します。
データ整合性検証の作業は、外部キーに依存するのではなく、開発者が完了する必要があります。外部キーを使用すると、テスト中に一部のジャンク データを削除するのが非常に困難になることがわかります。
4.2.5 画像、音声、ビデオのストレージ
大きなファイルを直接保存するのではなく、大きなファイルのアクセス アドレスを保存します。
4.2.6 大規模なフィールドの分割とデータの冗長性
大規模なフィールドの分割実際には、これは前述した垂直テーブル パーティショニングです。特に SELECT * の記述に慣れている場合は、列が多すぎたり、データ量が多すぎたりするのを避けるために、フィールドまたは大量のデータを含むフィールドを使用しました。問題は深刻に拡大します。
フィールド冗長性原則として、データベース設計パラダイムには準拠しませんが、高速な検索には非常に役立ちます。例えば、契約テーブルに顧客IDを格納する場合、顧客名を重複して格納することができるため、問い合わせ時に顧客IDからユーザ名を取得する必要がなくなる。したがって、ビジネス ロジックにある程度の冗長性を持たせることも、より良い最適化手法です。
5. ビジネスの最適化
厳密に言えば、ビジネスの最適化は MySQL チューニングの手段ではなくなりましたが、ビジネスの最適化はデータベース アクセスのプレッシャーを非常に効果的に軽減します。この典型的な例は淘宝網です。いくつかのアイデアを提供するために、いくつかの簡単な例を次に示します:
以前は、買い物はダブル 11 の夜から始まりました。数年前から、ダブル 11 のプレセールは半月以上前から始まるようになり、様々な入金紅包モデルが際限なく登場するようになり、この方法は プレセール転用## と呼ばれています。 ＃。これにより、顧客サービスの要求をそらすことができ、まとめて注文するためにダブル イレブンの早朝まで待つ必要はありません。
- ダブル イレブンの早朝に、次のことを行うことができます。その日以外の注文を確認するためでしたが、クエリは失敗しました。Alipay の鶏肉の配給さえも遅れました。これは
ダウングレード戦略 であり、現在の中核ビジネスを確保するために重要でないサービスにコンピューティング リソースを収集します。
- ダブルイレブン期間中、Alipay は、支払いに銀行カードの代わりに Huabei を使用することを強く推奨しています。ソフトウェアの粘着性を向上させることも考慮されていますが、一方で、Yu' を使用することを強く推奨しています。 e Bao は実際に Alipay を使用しています。内部サーバーのアクセス速度は速いですが、銀行カードを使用するには銀行インターフェイスを呼び出す必要があり、比較するとかなり遅いです。
MySQL 最適化の概要はここで終わりますが、詳細については言及されていないことが多く、この記事は完璧ではないと感じます。ただし、詳しく説明するには知識が多すぎて、一度にすべてを書き出すのは不可能なので、後で書き留めましょう。 [関連する推奨事項:
mysql ビデオ チュートリアル ]