按官方手册推荐Innodb buffer Hit Ratios的计算是:
100-((iReads / iReadRequests)*100) iReads : mysql->status->Innodb_buffer_pool_reads iReadRequests: mysql->status->Innodb_buffer_pool_read_requests
出处: http://dev.mysql.com/doc/mysql-monitor/2.0/en/mem_graphref.html
搜”Hit Ratios”
推荐有兴趣的同学把这个页面都看一下应该也会有很大收获.
另外在hackmysql: www.hackmysql.com网站上的: mysqlsqlreport中关于buffer命中计算是:
$ib_bp_read_ratio = sprintf "%.2f", ($stats{'Innodb_buffer_pool_read_requests'} ? 100 - ($stats{'Innodb_buffer_pool_reads'} / $stats{'Innodb_buffer_pool_read_requests'}) * 100 :0);
即:
ib_bp_hit=100-(Innodb_buffer_pool_reads/Innodb_buffer_pool_read_requests)*100
另外我们知道查看Innodb Buffer Hit Ratios的地方是:
代码如下:
show engine innodb status\G;
Buffer pool hit rate : XXXX/1000;
那个XXX/1000即是buffer pool hit ratios的命中.
这样也可以从代码里看一下这个bp命中计算:
storage/innobase/buf/buf0buf.c # void buf_print_io storage/innodbase/include/buf0buf.h #struct buf_block_struct
在buf0buf.c 中的buf_print_io函数中可以看到:
void buf_print_io( … if (buf_pool->n_page_gets > buf_pool->n_page_gets_old) { fprintf(file, "Buffer pool hit rate %lu / 1000\n", (ulong) (1000 - ((1000 * (buf_pool->n_pages_read - buf_pool->n_pages_read_old)) / (buf_pool->n_page_gets - buf_pool->n_page_gets_old)))); } else { fputs("No buffer pool page gets since the last printout\n", file); } buf_pool->n_page_gets_old = buf_pool->n_page_gets; buf_pool->n_pages_read_old = buf_pool->n_pages_read; … }
结合:
storage\innobase\include\buf0buf.h中
struct buf_block_struct{ … ulint n_pages_read; /* number read operations */ … ulint n_page_gets; /* number of page gets performed; also successful searches through the adaptive hash index are counted as page gets; this field is NOT protected by the buffer pool mutex */ … ulint n_page_gets_old;/* n_page_gets when buf_print was last time called: used to calculate hit rate */ … ulint n_pages_read_old;/* n_pages_read when buf_print was last time called */ …
从这个来看innodb buffer hit Ratios的命中计算需要本次取的值和上次值做一个减法公式应该为
ib_bp_hit=1000 – (t2.iReads – t1.iReads)/(t2.iReadRequest – t1.iReadRequest)*1000
t(n): 时间点 两个时间间隔最少是30秒以上,在小意义不大.
iReads: Innodb_buffer_pool_reads iReadRequest: Innodb_buffer_pool_read_requests
对innodb的输出参数有兴趣的可以关注: storage/innobase/buf/Srv0srv.c 中的:
void srv_export_innodb_status()
思考:
对于innodb_buffer_pool_read_requests, innodb_buffer_pool_reads这种累加值,当很大时进行: innodb_buffer_pool_reads/innodb_buffer_pool_read_requests 相来讲只能得到从开始到现在的命中率的表现了. 如果想得到现在近五分钟,近一分钟或是8点到9点每分钟的命中率情况,如果还是按着innodb_buffer_pool_reads/innodb_buffer_pool_read_requests 进行计算,只能得到mysqld开起累计在8点-9点的每分钟的累计平均命中情况.
所以如果想到每(五)分钟的命中情况,就需要本次取得的值和一(五)分钟前的值进行相减,然后进行运算.这样才能得到一个当下的bp命中情况.
两种方法没实质的对错的问题,但相对于源码中的那种计算方式更容让发现数据库的抖动问题.
能解决的问题:
偶而的数据库性能抖动能直观的反应出来.

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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