过了这么久,discuz论坛的问题还是困扰着很多网友,其实从各论坛里看到的问题总结出来,很关键的一点都是因为没有将数据表引擎转成InnoDB导致的,discuz在并发稍微高一点的环境下就表现的非常糟糕,产生大量的锁等待,这时候如果把数据表引擎改成InnoDB的话,我相信会好很多。这次就写个扫盲贴吧。
1. 启用innodb引擎,并配置相关参数
#skip-innodb
innodb_additional_mem_pool_size = 16M #一般16M也够了,可以适当调整下 innodb_buffer_pool_size = 6G #如果是专用db的话,一般是内存总量的80% innodb_data_file_path = ibdata1:1024M:autoextend innodb_file_io_threads = 4 innodb_thread_concurrency = 20 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 innodb_log_buffer_size = 16M innodb_log_file_size = 256M innodb_log_files_in_group = 3 innodb_max_dirty_pages_pct = 50 innodb_lock_wait_timeout = 120 innodb_file_per_table
修改表引擎为innodb:
mysql> alter table cdb_access engine = innodb;
其他表类似上面,把表名换一下即可...
将表存储引擎改成innodb后,不仅可以避免大量的锁等待,还可以提升查询的效率,因为innodb会把data和index都放在buffer pool中,效率更高。
2.缓存优化
在 my.cnf 中添加/修改以下选项:
#取消文件系统的外部锁 skip-locking #不进行域名反解析,注意由此带来的权限/授权问题 skip-name-resolve #索引缓存,根据内存大小而定,如果是独立的db服务器,可以设置高达80%的内存总量 key_buffer = 512M #连接排队列表总数 back_log = 200 max_allowed_packet = 2M #打开表缓存总数,可以避免频繁的打开数据表产生的开销 table_cache = 512 #每个线程排序所需的缓冲 sort_buffer_size = 4M #每个线程读取索引所需的缓冲 read_buffer_size = 4M #MyISAM表发生变化时重新排序所需的缓冲 myisam_sort_buffer_size = 64M #缓存可重用的线程数 thread_cache = 128 #查询结果缓存 query_cache_size = 128M #设置超时时间,能避免长连接 set-variable = wait_timeout=60 #最大并发线程数,cpu数量*2 thread_concurrency = 4 #记录慢查询,然后对慢查询一一优化 log-slow-queries = slow.log long_query_time = 1 #关闭不需要的表类型,如果你需要,就不要加上这个 skip-bdb
以上参数根据各自服务器的配置差异进行调整,仅作为参考.
3.索引优化
上面提到了,已经开启了慢查询,那么接下来就要对慢查询进行逐个优化了.
搜索的查询SQL大致如下:
SELECT t.* FROM cdb_posts p, cdb_threads t WHERE t.fid IN ('37', '45', '4', '6', '17', '41', '28', '32', '31', '1', '42') AND p.tid=t.tid AND p.author LIKE 'JoansWin' GROUP BY t.tid ORDER BY lastpost DESC LIMIT 0, 80;
用 EXPLAIN 分析的结果如下:
mysql>EXPLAIN SELECT t.* FROM cdb_posts p, cdb_threads t WHERE t.fid IN ('37', '45', '4', '6', '17', '41', '28', '32', '31', '1', '42') AND p.tid=t.tid AND p.author LIKE 'JoansWin' GROUP BY t.tid ORDER BY lastpost DESC LIMIT 0, 80;
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra +-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t | range | PRIMARY,fid | fid | 2 | NULL | 66160 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | p | ref | tid | tid | 3 | Forum.t.tid | 10 | Using where | +----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+-------------+-------+ ---------
只用到了 t.fid 和 p.tid,而 p.author 则没有索引可用,总共需要扫描
66160*10 = 661600 次索引,够夸张吧 :(
再分析 cdb_threads 和 cdb_posts 的索引情况:
mysql>show index from cdb_posts;
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+---------- ---+----------+--------+------+--+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +-----------+------------+----------+--------------+---- ---------+-----------+-------------+----------+--------+------+--+ | cdb_posts | 0 | PRIMARY | 1 | pid | A | 680114 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_posts | 1 | fid | 1 | fid | A | 10 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_posts | 1 | tid | 1 | tid | A | 68011 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_posts | 1 | tid | 2 | dateline | A | 680114 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_posts | 1 | dateline | 1 | dateline | A | 680114 | NULL | NULL | | BTREE | | +-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+---
以及
mysql>show index from cdb_threads;
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+ ----------+--------+------+-----+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +-----------+------------+----------+--------------+----- --------+-----------+-------------+----------+--------+------+-----+ | cdb_threads | 0 | PRIMARY | 1 | tid | A | 68480 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_threads | 1 | lastpost | 1 | topped | A | 4 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_threads | 1 | lastpost | 2 | lastpost | A | 68480 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_threads | 1 | lastpost | 3 | fid | A | 68480 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_threads | 1 | replies | 1 | replies | A | 233 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_threads | 1 | dateline | 1 | dateline | A | 68480 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_threads | 1 | fid | 1 | fid | A | 10 | NULL | NULL | | BTREE | | | cdb_threads | 1 | enablehot | 1 | enablehot | A | 2 | NULL | NULL | | BTREE | | +-------------+------------+-----------+--------------+-------------+------
看到索引 fid 和 enablehot 基数太小,看来该索引完全没必要,不过,对于fid基数较大的情况,则可能需要保留>该索引.
所做修改如下:
ALTER TABLE `cdb_threads` DROP INDEX `enablehot`, DROP INDEX `fid`, ADD INDEX (`fid`, `lastpost`); ALTER TABLE `cdb_posts` DROP INDEX `fid`, ADD INDEX (`author`(10)); OPTIMIZE TABLE `cdb_posts`; OPTIMIZE TABLE `cdb_threads`;
在这里, p.author 字段我设定的部分索引长度是 10, 是我经过分析后得出来的结果,不同的系统,这里的长度也不同,最好自己先取一下平均值,然后再适当调整.
现在,再来执行一次上面的慢查询,发现时间已经从 6s 变成 0.19s,提高了 30 倍.
以上就是MySQL针对Discuz论坛程序的基本优化教程_MySQL的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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