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.

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.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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