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在开发的朋友特别是和mysql有接触的朋友会碰到有时mysql查询很慢,当然我指的是大数据量百万千万级了,不是几十条了,下面我们来看看解决查询慢的办法。 会经常发现开发人员查一下没用索引的语句或者没有limit n的语句,这些没语句会对数据库造成很大的影响,例如一个几千万条记录的大表要全部扫描,或者是不停的做filesort,对数据库和服务器造成io影响等。这是镜像库上面的情况。而到了线上库,除了出现没有索引的语句,没有用limit的语句,还多了一个情况,mysql连接数过多的问题。说到这里,先来看看以前我们的监控做法1. 部署zabbix等开源分布式监控系统,获取每天的数据库的io,cpu,连接数2. 部署每周性能统计,包含数据增加量,iostat,vmstat,datasize的情况3. Mysql slowlog收集,列出top 10 以前以为做了这些监控已经是很完美了,现在部署了mysql节点进程监控之后,才发现很多弊端第一种做法的弊端: zabbix太庞大,而且不是在mysql内部做的监控,很多数据不是非常准备,现在一般都是用来查阅历史的数据情况第二种做法的弊端:因为是每周只跑一次,很多情况没法发现和报警第三种做法的弊端: 当节点的slowlog非常多的时候,top10就变得没意义了,而且很多时候会给出那些是一定要跑的定期任务语句给你。。参考的价值不大那么我们怎么来解决和查询这些问题呢 对于排查问题找出性能瓶颈来说,最容易发现并解决的问题就是MYSQL的慢查询以及没有得用索引的查询。 OK,开始找出mysql中执行起来不“爽”的SQL语句吧。=========================================================方法一: 这个方法我正在用,呵呵,比较喜欢这种即时性的。 代码如下 Mysql5.0以上的版本可以支持将执行比较慢的SQL语句记录下来。mysql> show variables like 'long%'; 注:这个long_query_time是用来定义慢于多少秒的才算“慢查询”+-----------------+-----------+| Variable_name | Value |+-----------------+-----------+| long_query_time | 10.000000 | +-----------------+-----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> set long_query_time=1; 注: 我设置了1, 也就是执行时间超过1秒的都算慢查询。Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> show variables like 'slow%';+---------------------+---------------+| Variable_name | Value |+---------------------+---------------+| slow_launch_time | 2 | | slow_query_log | ON | 注:是否打开日志记录| slow_query_log_file | /tmp/slow.log | 注: 设置到什么位置+---------------------+---------------+3 rows in set (0.00 sec) mysql> set global slow_query_log='ON' 注:打开日志记录一旦slow_query_log变量被设置为ON,mysql会立即开始记录。/etc/my.cnf 里面可以设置上面MYSQL全局变量的初始值。long_query_time=1slow_query_log_file=/tmp/slow.log====================================================方法二:mysqldumpslow命令 代码如下 /path/mysqldumpslow -s c -t 10 /tmp/slow-log这会输出记录次数最多的10条SQL语句,其中:-s, 是表示按照何种方式排序,c、t、l、r分别是按照记录次数、时间、查询时间、返回的记录数来排序,ac、at、al、ar,表示相应的倒叙; -t, 是top n的意思,即为返回前面多少条的数据; -g, 后边可以写一个正则匹配模式,大小写不敏感的; 比如/path/mysqldumpslow -s r -t 10 /tmp/slow-log得到返回记录集最多的10个查询。/path/mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /tmp/slow-log得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。 最后总结一下节点监控的好处1. 轻量级的监控,而且是实时的,还可以根据实际的情况来定制和修改2. 设置了过滤程序,可以对那些一定要跑的语句进行过滤3. 及时发现那些没有用索引,或者是不合法的查询,虽然这很耗时去处理那些慢语句,但这样可以避免数据库挂掉,还是值得的4. 在数据库出现连接数过多的时候,程序会自动保存当前数据库的processlist,DBA进行原因查找的时候这可是利器5. 使用mysqlbinlog 来分析的时候,可以得到明确的数据库状态异常的时间段有些人会建义我们来做mysql配置文件设置 调节tmp_table_size 的时候发现另外一些参数Qcache_queries_in_cache 在缓存中已注册的查询数目 Qcache_inserts 被加入到缓存中的查询数目 Qcache_hits 缓存采样数数目 Qcache_lowmem_prunes 因为缺少内存而被从缓存中删除的查询数目 Qcache_not_cached 没有被缓存的查询数目 (不能被缓存的,或由于 QUERY_CACHE_TYPE) Qcache_free_memory 查询缓存的空闲内存总数 Qcache_free_blocks 查询缓存中的空闲内存块的数目 Qcache_total_blocks 查询缓存中的块的总数目 Qcache_free_memory 可以缓存一些常用的查询,如果是常用的sql会被装载到内存。那样会增加数据库访问速度。 本文来自于壹聚教程网 bitsCN.com

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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