While at Percona Live this year I was reminded about ZFS and running MySQL on top of a ZFS-based storage platform.
Now I’m a big fan of ZFS (although sadly I don’t get to use it as much as I used to after I shutdown my home server farm), and I did a lot of different testing back while at MySQL to ensure that MySQL, InnoDB and ZFS worked correctly together.
Of course today we have a completely new range of ZFS compatible environments, not least of which are FreeBSD andZFS on Linux, I think it’s time to revisit some of my original advice on using this combination.
Unfortunately the presentations and MySQL University sessions back then have all been taken down. But that doesn’t mean the advice is any less valid.
Some of the core advice for using InnoDB on ZFS:
- Configure a single InnoDB tablespace, rather than configuring multiple tablespaces across different disks, and then let ZFS manage the underlying disk using stripes or mirrors or whatever configuration you want. This avoids you having to restart or reconfigure your tablespaces as your data grows, and moves that out to ZFS which can do it much more easily and while the filesystem and database remain online. That means we can do:
innodb_data_file_path = /zpool/data/ibdatafile:10G:autoextend
- While we’re taking about the InnoDB data files, the best optimisation you can do is to set the ZFS block size to match the InnoDB block size. You should do this *before* you start writing data. That means creating the filesystem and then setting the block size:
zfs set recordsize=8K zpool/data
- What you can also do is configure a separate filesystem for the InnoDB logs that has a ZPool record size of 128K. That’s less relevant in later versions of ZFS, but actually it does no harm.
- Switch on I/O compression. Within ZFS this improves I/O time (because less data is read/written physically from/to disk), and therefore improves overall I/O times. The compression is good enough and passive to be able to handle the load while still reducing the overall time.
- Disable the double-write buffer. The transactional nature of ZFS helps to ensure the validity of data written down to disk, so we don’t need two copies of the data to be written to ensure valid recovery in the case of failure that are normally caused by partial writes of the record data. The performance gain is small, but worth it.
- Using direct IO (O_DIRECT in your my.cnf) also improves performance for similar reasons. We can be sure with direct writes in ZFS that the information is written down to the right place.
- Limit the Adjustable Replacement Cache (ARC); without doing this you can end up with ZFS using a lot of cache memory that will be better used at the database level for caching record information. We don’t need the block data cache as well.
- Configure a separate ZFS Intent Log (ZIL), really a Separate Intent Log (SLOG) – if you are not using SSD throughout, this is a great place to use SSD to speed up your overall disk I/O performance. Using SLOG stores immediate writes out to SSD, enabling ZFS to manage the more effective block writes of information out to slower spinning disks. The real difference is that this lowers disk writes, lowers latency, and lowers overall spinning disk activity, meaning they will probably last longer, not to mention making your system quieter in the process. For the sake of $200 of SSD, you could double your performance and get an extra year or so out the disks.
Surprisingly not much has changed in these key rules, perhaps the biggest different is the change in price of SSD between when I wrote these original rules and today. SSD is cheap(er) today so that many people can afford SSD as their main disk, rather than their storage format, especially if you are building serious machines.

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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