MySQL의 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까? 최적화 팁 공유

데이터베이스 성능 최적화에 있어서 가장 중요한 것은 올바른 것을 선택하는 것입니다. 애플리케이션에 관계형 데이터베이스가 필요한지, 비관계형 데이터베이스가 필요한지 결정해야 합니다. 한 장르 내에서도 선택할 수 있는 옵션이 다양합니다. 관계형 데이터베이스뿐만 아니라 Oracle, MySQL, SQL Server 및 PostgreSQL도 찾을 수 있습니다. 반면 비관계형 데이터베이스에는 MongoDB, Cassandra 및 CouchDB가 도입되었습니다.

더 빠른 읽기/쓰기 성능을 위해 비관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 몇 가지 개선과 조정을 통해 관계형 데이터베이스를 알려진 한계 이상으로 확장할 수 있습니다. 그래서 이 글에서는 MySQL 데이터베이스를 더 빠르게 만드는 몇 가지 팁을 소개하겠습니다.

MySQL을 사용해야 하는 이유가 구체적으로 궁금하신 경우 MySQL은 무료이고 오픈 소스이며 PHP 커뮤니티에서 매우 인기가 높기 때문에 답은 간단합니다. 반면 Oracle은 가격이 높아 널리 사용되지 않습니다. 다른 옵션은 MySQL보다 덜 인기가 있습니다.

- MySQL 서버 구성:

먼저 운영 체제에 따라 구성 파일이 어디에 있는지 알아야 합니다. Linux 시스템에서는 "/etc/mysql/my.cnf"에 있습니다.
이제 InnoDB와 MyISAM 엔진을 선택할 차례입니다. 선택을 더 쉽게 하려면 InnoDB가 "행 수준 잠금, 외래 키 및 트랜잭션"을 지원하기 때문에 MySQL 5.5의 기본 엔진이 된 반면 MyISAM은 언급된 기능을 지원하지 않으므로 MySQL 5.5에서는 거의 유용하지 않습니다. 최신 응용 프로그램.
올바른 엔진을 선택한 후 my.cnf 파일에서 일부 구성 변수를 설정해야 합니다.

max_connection 변수:

max_connection 변수는 애플리케이션에서 허용하는 연결 수를 나타냅니다. 기본값은 151개의 연결입니다. 그러나 "MySQL 오류, 연결이 너무 많습니다..."라는 오류 메시지가 표시되면 이 숫자를 쉽게 늘릴 수 있습니다.

最大连接数 = 170

innodb_buffer_pool_size 변수:

속도를 높이기 위해 MySQL은 캐시됩니다. 서버 메모리에서 이 변수는 MySQL이 사용할 수 있는 기가바이트 수를 알려줍니다. 이 변수는 데이터베이스에 큰 Blob을 저장하는 경우 유용합니다. 서버 메모리의 80~90%로 설정할 수 있습니다. 따라서 서버의 메모리가 16GB인 경우 14GB로 설정할 수 있습니다.

innodb_buffer_pool_size = 14GB

innodb_io_capacity 변수:

이 변수는 MySQL이 사용할 수 있는 입력/출력 작업 수를 알려주며 디스크에 따라 다릅니다. 예를 들어, 단일 7200RPM 드라이브는 I/O 200개로 제한되는 반면, 기업용 SSD 디스크는 I/O 50,000개로 제한됩니다. 운영 체제의 명령줄을 통해 쉽게 입/출력 값을 찾을 수 있으며 변수를 사용 가능한 I/O의 90%로 설정하여 MySQL이 너무 많은 I/O 작업을 사용하지 않도록 할 수 있습니다.

innodb_io_capacity = 21000

query_cache_limit 및 query_cache_size 변수:

MySQL은 메모리 내 데이터 캐싱도 지원하지만 이를 캐싱 시스템으로 의존할 수는 없습니다. 프로그램이 데이터베이스 테이블에 데이터를 쓸 때마다 MySQL이 전체 쿼리 캐시를 다시 작성하기 때문입니다. 테이블을 위해. 따라서 프로그램의 로드가 높으면 MySQL 캐시는 완전히 쓸모가 없게 됩니다. 이 경우 MySQL 캐시의 오버헤드를 절약하기 위해 두 변수를 모두 0으로 설정하는 것이 더 좋습니다. 대신 Redis와 같은 것을 사용하여 관리할 수 있습니다. 은닉처.

query_cache_limit = 0

query_cache_size = 0

느린 쿼리 로그:

느린 쿼리 로그는 정의된 임계값을 초과하는 쿼리를 표시하므로 어떤 쿼리가 더 느린지 추측할 필요가 없습니다.
먼저 구성 파일에서 slow_query_log를 활성화해야 합니다. Linux 서버에서 "/etc/mysql/my.cnf" 또는 시스템의 이에 상응하는 파일을 엽니다. slow_query_log 。在Linux服务器中，打开 「/etc/mysql/my.cnf」或者你系统上同等的文件。
并添加:

slow_query_log = 1

long_query_time = 1

那么，这两个选项将启用慢查询日志，并记录任何需要超过一秒的查询。如果你喜欢在一个表中而不是在一个文件中查看日志，你可以添加：

log_output = 'TABLE'

然后你可以在「slow_log」表中找到你的日志。你可以在那里看到所有执行超过一秒的慢查询的信息。这些信息包括查询的确切执行时间和受影响的行数，以及哪个用户执行的它。

查询优化

在你得到所有的慢查询后，你需要一种方式来优化它们，使它们更快。因此，你可以在查询语句前面加上「explain」关键词，从而获得相关查询的详情信息，例如：explain select * from users where active=1;추가:

rrreee

이 두 가지 옵션은 느린 쿼리 로깅을 활성화하고 1초 이상 걸리는 모든 쿼리를 기록합니다. 파일 대신 테이블에서 로그를 보려면 다음을 추가하면 됩니다.

rrreee

그런 다음 "slow_log" 테이블에서 로그를 찾을 수 있습니다. 여기에서 1초 이상 수행된 모든 느린 쿼리에 대한 정보를 볼 수 있습니다. 이 정보에는 쿼리의 영향을 받은 정확한 실행 시간과 행 수, 쿼리를 실행한 사용자가 포함됩니다.

쿼리 최적화🎜🎜🎜느린 쿼리를 모두 얻은 후에는 쿼리를 더 빠르게 만들기 위해 최적화하는 방법이 필요합니다. 따라서 쿼리 문 앞에 "explain" 키워드를 추가하여 관련 쿼리에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 예: explain select * from users where active=1;🎜🎜"explain" 키워드는 쿼리 적중 인덱스와 데이터를 가져오기 위해 쿼리할 행 수를 정의하는 데 도움이 됩니다. 이 정보를 통해 추가 인덱스를 생성해야 하는지 또는 데이터베이스 테이블을 재구성해야 하는지 알 수 있습니다. 🎜🎜🎜비정규화 및 제약 조건: 🎜🎜

비정규화는 중복된 데이터를 추가하거나 그룹화하여 읽기 성능을 향상시키는 프로세스입니다. 예를 들어 "제품" 테이블과 "범주" 테이블이 있고 "제품" 테이블을 쿼리할 때마다 각 제품의 "범주 이름"도 가져와야 합니다. 이 경우 "join"을 사용하여 "category_name"을 검색할 수 있습니다. 그러나 이는 사용자가 제품 페이지를 열 때마다 복잡한 조인 쿼리가 실행된다는 것을 의미합니다. 따라서 "제품" 테이블에 "범주 이름"을 추가하는 것을 고려할 수 있습니다. 중복된 데이터에도 불구하고 읽기 성능이 향상되는 것은 그만한 가치가 있습니다.

비정규화 방법으로 인해 "제품" 테이블의 "카테고리 이름"이 오래될 수 있습니다. 따라서 "외부 키" 제약 조건을 정의해야 하지만 MySQL은 데이터를 쓰기 전에 제약 조건을 확인해야 하기 때문에 "외부 키"를 사용하면 쓰기 성능이 약간 느려진다는 점을 알아야 합니다. 따라서 최선의 선택을 하는 것은 항상 귀하의 임무입니다.

영어 원문 주소 : https://codeburst.io/database-performance-optimization-8d8407808b5b

번역 주소 : https://learnku.com/mysql/t/71571

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