1、选取最适用的字段属性
在夹江等地区,都构建了全面的区域性战略布局,加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力,以专注、极致的服务理念,为客户提供成都做网站、成都网站设计 网站设计制作按需网站建设,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,营销型网站建设,外贸网站制作,夹江网站建设费用合理。
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL 从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:
DELETE FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:
SELECT * FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下:
SELECT * FROM customerinfo
LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.
CustomerID
WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
连接(JOIN).. 之所以更有效率一些,是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自动删除,从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候,我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了,要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client
UNION
SELECT Name, BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、事务
尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询,但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下,当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候,整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下,要把某个数据同时插入两个相关联的表中,可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后,数据库突然出现意外状况,造成第二个表中的操作没有完成,这样,就会造成数据的不完整,甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况,就应该使用事务,它的作用是:要么语句块中每条语句都操作成功,要么都失败。换句话说,就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始,COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败,那么,ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item='book';
COMMIT;
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时,它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式,这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,但却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。
其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES
这里,我们用一个 SELECT 语句取出初始数据,通过一些计算,用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前,不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里,外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢?一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况,例如 customerinfo中的“province”.. 字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外,MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先,最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate"2001-01-01";
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候:
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/724;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount24*7;
上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多。第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"
但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:
SELECT * FROM books
WHERE name="MySQL"and name"MySQM"
最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。
商品评论系统数据量为十亿量级,因此对评论数据库做分库分表,单表的评论数据在百万级别。
每个商品的所有评论都是放在一个库的一张表里,确保作为用户在分页查询一个商品的评论时,一般都是直接从一个库的一张表里执行分页查询语句即可。
热门商品销量多达上百万,商品评论可能多达几十万条。有些用户就喜欢看商品评论,他就喜欢不停对某个热门商品评论不断进行分页,一页一页翻,有时候还会用上分页跳转功能,就是直接输入自己要跳到第几页。
这就涉及针对一个商品几十万评论的深分页问题。
简化后的对评论表进行分页查询的SQL:
比如用户选择了查看某个商品的评论,因此必须限定 Product_id ,同时还选了只看好评,所以 is_good_commit 也要限定,
接着看第5001页评论,则limit的offset=(5001 - 1) * 20,20是每页的数量, 此时起始offset就是100000,所以limit后100000,20。
评论表最核心的索引 index_product_id ,所以正常肯定走这索引:
该过程有几十万次回表查询,还有十多万条数据的磁盘文件排序,所以要跑个1~2s。如何优化呢?
但本案例不是这样,因为
这俩条件不是一个联合索引,所以会出现大量回表,耗时严重。
因此对该案例,一般采取如下方式改造分页查询语句:
该SQL的执行计划就会彻底改变其执行方式。
通常先执行括号里的子查询,子查询反而会使用PRIMARY聚簇索引,按聚簇索引id值的倒序方向进行扫描,扫描过程中就把符合
的数据筛选出来。
比如这里筛选出10w条数据,并不需要把符合条件的数据都找到,因为limit 100000,20,理论上,只要有100000+20条符合条件的数据,且按id有序的,此时就能执行根据limit 100000,20提取到5001页的这20条数据。
接着你会看到执行计划里会针对这个子查询的结果集,一个临时表,进行全表扫描,拿到20条数据,再对20条数据遍历,每条数据都按id去聚簇索引查找一下完整数据。
所以本案例,反而是优化成这种方式来执行分页,更合适,他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本:
然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。当时做了该分页优化后,发现分页语句一下子执行时间降低到了几百ms,达到优化目的。
SQL调优没有银弹:
不同场景,要具体情况具体分析,到底慢在哪儿,再针对性优化。
MySQL 5.5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段。在5.5版本这个对提升吞吐量帮助很小,然后在MySQL 5.6版本这个提升就非常大了,所以在MySQL5.5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4,在MySQL 5.6和5.7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。设置后观察会觉得性能提高不大,但在大多数高负载情况下,它应该会有不错的表现。对了,不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。
5.7、8.0 下INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES默认为1,若mysql存在高并发和高负载访问,设置为1则会造成大量线程对BUFFER_POOL的单实例互斥锁竞争,这样会消耗一定量的性能的。
pool_instances 可以设置为cpu核心数,它的作用是:
1)对于缓冲池在数千兆字节范围内的系统,通过减少争用不同线程对缓存页面进行读写的争用,将缓冲池划分为多个单独的实例可以提高并发性。可以类比为 java中的 ThreadLocal 线程本地变量 就是为每个线程维护一个buffer pool实例,这样就不用去争用同一个实例了。相当于减少高并发下mysql对INNODB_BUFFER缓冲池的争用。
2)使用散列函数将存储在缓冲池中或从缓冲池读取的每个页面随机分配给其中一个缓冲池实例。每个缓冲池管理自己的空闲列表, 刷新列表, LRU和连接到缓冲池的所有其他数据结构,并受其自己的缓冲池互斥量保护。
增加线程缓存大小
连接管理器线程处理服务器监听的网络接口上的客户端连接请求。连接管理器线程将每个客户端连接与专用于它的线程关联,该线程负责处理该连接的身份验证和所有请求处理。因此,线程和当前连接的客户端之间是一对一的比例。确保线程缓存足够大以容纳所有传入请求是非常重要的。
MySQL提供了许多与连接线程相关的服务器变量:
线程缓存大小由thread_cache_size系统变量决定。默认值为0(无缓存),这将导致为每个新连接设置一个线程,并在连接终止时需要处理该线程。如果希望服务器每秒接收数百个连接请求,那么应该将thread_cache_size设置的足够高,以便大多数新连接可以使用缓存线程。可以在服务器启动或运行时设置max_connections的值。
还应该监视缓存中的线程数(Threads_cached)以及创建了多少个线程,因为无法从缓存中获取线程(Threads_created)。关于后者,如果Threads_created继续以每分钟多于几个线程的增加,请考虑增加thread_cache_size的值。
使用MySQL show status命令显示MySQL的变量和状态信息。这里有几个例子:
Monyog线程缓存监测
Monyog提供了一个监控线程缓存的屏幕,名为“线程”。与MySQL线程相关的服务器变量映射到以下Monyog指标:
Monyog线程屏幕还包括“线程缓存命中率”指标。这是一个提示线程缓存命中率的指标。如果值较低,则应该考虑增加线程缓存。在状态栏以百分比形式显示该值;它的值越接近100%越好。
如果这些指标的值等于或超过指定值,则可以将每一个指标配置为发出警告和/或严重警报
前言:
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。虽然 NOSQL 最近越来越多的被提到,但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。本文作者总结梳理MySQL性能调优的15个重要变量,又不足需要补充的还望大佬指出。
1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE
如果你已经在用MySQL 5.6或者5.7,并且你的数据表都是InnoDB,那么表示你已经设置好了。如果没有,确保把你的表转换为InnoDB并且设置default_storage_engine为InnoDB。
为什么?简而言之,因为InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存储引擎 – 它支持事务,高并发,有着非常好的性能表现(当配置正确时)。这里有详细的版本介绍为什么
2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE
这个是InnoDB最重要变量。实际上,如果你的主要存储引擎是InnoDB,那么对于你,这个变量对于MySQL是最重要的。
基本上,innodb_buffer_pool_size指定了MySQL应该分配给InnoDB缓冲池多少内存,InnoDB缓冲池用来存储缓存的数据,二级索引,脏数据(已经被更改但没有刷新到硬盘的数据)以及各种内部结构如自适应哈希索引。
根据经验,在一个独立的MySQL服务器应该分配给MySQL整个机器总内存的80%。如果你的MySQL运行在一个共享服务器,或者你想知道InnoDB缓冲池大小是否正确设置,详细请看这里。
3.INNODB_LOG_FILE_SIZE
InnoDB重做日志文件的设置在MySQL社区也叫做事务日志。直到MySQL 5.6.8事务日志默认值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能杀手。从MySQL 5.6.8开始,默认值提升到48M,但对于许多稍繁忙的系统,还远远要低。
根据经验,你应该设置的日志大小能在你服务器繁忙时能存储1-2小时的写入量。如果不想这么麻烦,那么设置1-2G的大小会让你的性能有一个不错的表现。这个变量也相当重要,更详细的介绍请看这里。
当然,如果你有大量的大事务更改,那么,更改比默认innodb日志缓冲大小更大的值会对你的性能有一定的提高,但是你使用的是autocommit,或者你的事务更改小于几k,那还是保持默认的值吧。
4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT
默认下,innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1表示InnoDB在每次事务提交后立即刷新同步数据到硬盘。如果你使用autocommit,那么你的每一个INSERT, UPDATE或DELETE语句都是一个事务提交。
同步是一个昂贵的操作(特别是当你没有写回缓存时),因为它涉及对硬盘的实际同步物理写入。所以如果可能,并不建议使用默认值。
两个可选的值是0和2:
* 0表示刷新到硬盘,但不同步(提交事务时没有实际的IO操作)
* 2表示不刷新和不同步(也没有实际的IO操作)
所以你如果设置它为0或2,则同步操作每秒执行一次。所以明显的缺点是你可能会丢失上一秒的提交数据。具体来说,你的事务已经提交了,但服务器马上断电了,那么你的提交相当于没有发生过。
显示的,对于金融机构,如银行,这是无法忍受的。不过对于大多数网站,可以设置为innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2,即使服务器最终崩溃也没有什么大问题。毕竟,仅仅在几年前有许多网站还是用MyISAM,当崩溃时会丢失30s的数据(更不要提那令人抓狂的慢修复进程)。
那么,0和2之间的实际区别是什么?性能明显的差异是可以忽略不计,因为刷新到操作系统缓存的操作是非常快的。所以很明显应该设置为0,万一MySQL崩溃(不是整个机器),你不会丢失任何数据,因为数据已经在OS缓存,最终还是会同步到硬盘的。
5.SYNC_BINLOG
已经有大量的文档写到sync_binlog,以及它和innodb_flush_log_at_trx_commit的关系,下面我们来简单的介绍下:
a) 如果你的服务器没有设置从服务器,而且你不做备份,那么设置sync_binlog=0将对性能有好处。
b) 如果你有从服务器并且做备份,但你不介意当主服务器崩溃时在二进制日志丢失一些事件,那么为了更好的性能还是设置为sync_binlog=0.
c) 如果你有从服务器并且备份,你非常在意从服务器的一致性,以及能及时恢复到一个时间点(通过使用最新的一致性备份和二进制日志将数据库恢复到特定时间点的能力),那么你应该设置innodb_flush_log_at_trx_commit=1,并且需要认真考虑使用sync_binlog=1。
问题是sync_binlog=1代价比较高 – 现在每个事务也要同步一次到硬盘。你可能会想为什么不把两次同步合并成一次,想法正确 – 新版本的MySQL(5.6和5.7,MariaDB和Percona Server)已经能合并提交,那么在这种情况下sync_binlog=1的操作也不是这么昂贵了,但在旧的mysql版本中仍然会对性能有很大影响。
6.INNODB_FLUSH_METHOD
将innodb_flush_method设置为O_DIRECT以避免双重缓冲.唯一一种情况你不应该使用O_DIRECT是当你操作系统不支持时。但如果你运行的是Linux,使用O_DIRECT来激活直接IO。
不用直接IO,双重缓冲将会发生,因为所有的数据库更改首先会写入到OS缓存然后才同步到硬盘 – 所以InnoDB缓冲池和OS缓存会同时持有一份相同的数据。特别是如果你的缓冲池限制为总内存的50%,那意味着在写密集的环境中你可能会浪费高达50%的内存。如果没有限制为50%,服务器可能由于OS缓存的高压力会使用到swap。
简单地说,设置为innodb_flush_method=O_DIRECT。
7.INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES
MySQL 5.5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段。
在5.5版本这个对提升吞吐量帮助很小,然后在MySQL 5.6版本这个提升就非常大了,所以在MySQL5.5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4,在MySQL 5.6和5.7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。
你设置后观察会觉得性能提高不大,但在大多数高负载情况下,它应该会有不错的表现。
对了,不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。
8.INNODB_THREAD_CONCURRENCY
InnoDB有一种方法来控制并行执行的线程数 – 我们称为并发控制机制。大部分是由innodb_thread_concurrency值来控制的。如果设置为0,并发控制就关闭了,因此InnoDB会立即处理所有进来的请求(尽可能多的)。
在你有32CPU核心且只有4个请求时会没什么问题。不过想像下你只有4CPU核心和32个请求时 – 如果你让32个请求同时处理,你这个自找麻烦。因为这些32个请求只有4 CPU核心,显然地会比平常慢至少8倍(实际上是大于8倍),而然这些请求每个都有自己的外部和内部锁,这有很大可能堆积请求。
下面介绍如何更改这个变量,在mysql命令行提示符执行:
对于大多数工作负载和服务器,设置为8是一个好开端,然后你可以根据服务器达到了这个限制而资源使用率利用不足时逐渐增加。可以通过show engine innodb status\G来查看目前查询处理情况,查找类似如下行:
9.SKIP_NAME_RESOLVE
这一项不得不提及,因为仍然有很多人没有添加这一项。你应该添加skip_name_resolve来避免连接时DNS解析。
大多数情况下你更改这个会没有什么感觉,因为大多数情况下DNS服务器解析会非常快。不过当DNS服务器失败时,它会出现在你服务器上出现“unauthenticated connections” ,而就是为什么所有的请求都突然开始慢下来了。
所以不要等到这种事情发生才更改。现在添加这个变量并且避免基于主机名的授权。
10.INNODB_IO_CAPACITY, INNODB_IO_CAPACITY_MAX
* innodb_io_capacity:用来当刷新脏数据时,控制MySQL每秒执行的写IO量。
* innodb_io_capacity_max: 在压力下,控制当刷新脏数据时MySQL每秒执行的写IO量
首先,这与读取无关 – SELECT查询执行的操作。对于读操作,MySQL会尽最大可能处理并返回结果。至于写操作,MySQL在后台会循环刷新,在每一个循环会检查有多少数据需要刷新,并且不会用超过innodb_io_capacity指定的数来做刷新操作。这也包括更改缓冲区合并(在它们刷新到磁盘之前,更改缓冲区是辅助脏页存储的关键)。
第二,我需要解释一下什么叫“在压力下”,MySQL中称为”紧急情况”,是当MySQL在后台刷新时,它需要刷新一些数据为了让新的写操作进来。然后,MySQL会用到innodb_io_capacity_max。
那么,应该设置innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max为什么呢?
最好的方法是测量你的存储设置的随机写吞吐量,然后给innodb_io_capacity_max设置为你的设备能达到的最大IOPS。innodb_io_capacity就设置为它的50-75%,特别是你的系统主要是写操作时。
通常你可以预测你的系统的IOPS是多少。例如由8 15k硬盘组成的RAID10能做大约每秒1000随机写操作,所以你可以设置innodb_io_capacity=600和innodb_io_capacity_max=1000。许多廉价企业SSD可以做4,000-10,000 IOPS等。
这个值设置得不完美问题不大。但是,要注意默认的200和400会限制你的写吞吐量,因此你可能偶尔会捕捉到刷新进程。如果出现这种情况,可能是已经达到你硬盘的写IO吞吐量,或者这个值设置得太小限制了吞吐量。
11.INNODB_STATS_ON_METADATA
如果你跑的是MySQL 5.6或5.7,你不需要更改innodb_stats_on_metadata的默认值,因为它已经设置正确了。
不过在MySQL 5.5或5.1,强烈建议关闭这个变量 – 如果是开启,像命令show table status会立即查询INFORMATION_SCHEMA而不是等几秒再执行,这会使用到额外的IO操作。
从5.1.32版本开始,这个是动态变量,意味着你不需要重启MySQL服务器来关闭它。
12.INNODB_BUFFER_POOL_DUMP_AT_SHUTDOWN INNODB_BUFFER_POOL_LOAD_AT_STARTUP
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup这两个变量与性能无关,不过如果你偶尔重启mysql服务器(如生效配置),那么就有关。当两个都激活时,MySQL缓冲池的内容(更具体地说,是缓存页)在停止MySQL时存储到一个文件。当你下次启动MySQL时,它会在后台启动一个线程来加载缓冲池的内容以提高预热速度到3-5倍。
两件事:
第一,它实际上没有在关闭时复制缓冲池内容到文件,仅仅是复制表空间ID和页面ID – 足够的信息来定位硬盘上的页面了。然后它就能以大量的顺序读非常快速的加载那些页面,而不是需要成千上万的小随机读。
第二,启动时是在后台加载内容,因为MySQL不需要等到缓冲池内容加载完成再开始接受请求(所以看起来不会有什么影响)。
从MySQL 5.7.7开始,默认只有25%的缓冲池页面在mysql关闭时存储到文件,但是你可以控制这个值 – 使用innodb_buffer_pool_dump_pct,建议75-100。
这个特性从MySQL 5.6才开始支持。
13.INNODB_ADAPTIVE_HASH_INDEX_PARTS
如果你运行着一个大量SELECT查询的MySQL服务器(并且已经尽可能优化),那么自适应哈希索引将下你的下一个瓶颈。自适应哈希索引是InnoDB内部维护的动态索引,可以提高最常用的查询模式的性能。这个特性可以重启服务器关闭,不过默认下在mysql的所有版本开启。
这个技术非常复杂,在大多数情况下它会对大多数类型的查询直到加速的作用。不过,当你有太多的查询往数据库,在某一个点上它会花过多的时间等待AHI锁和闩锁。
如果你的是MySQL 5.7,没有这个问题 – innodb_adaptive_hash_index_parts默认设置为8,所以自适应哈希索引被切割为8个分区,因为不存在全局互斥。
不过在mysql 5.7前的版本,没有AHI分区数量的控制。换句话说,有一个全局互斥锁来保护AHI,可能导致你的select查询经常撞墙。
所以如果你运行的是5.1或5.6,并且有大量的select查询,最简单的方案就是切换成同一版本的Percona Server来激活AHI分区。
14.QUERY_CACHE_TYPE
如果人认为查询缓存效果很好,肯定应该使用它。好吧,有时候是有用的。不过这个只在你在低负载时有用,特别是在低负载下大多数是读取,小量写或者没有。
如果是那样的情况,设置query_cache_type=ON和query_cache_size=256M就好了。不过记住不能把256M设置更高的值了,否则会由于查询缓存失效时,导致引起严重的服务器停顿。
如果你的MySQL服务器高负载动作,建议设置query_cache_size=0和query_cache_type=OFF,并重启服务器生效。那样Mysql就会停止在所有的查询使用查询缓存互斥锁。
15.TABLE_OPEN_CACHE_INSTANCES
从MySQL 5.6.6开始,表缓存能分割到多个分区。
表缓存用来存放目前已打开表的列表,当每一个表打开或关闭互斥体就被锁定 – 即使这是一个隐式临时表。使用多个分区绝对减少了潜在的争用。
从MySQL 5.7.8开始,table_open_cache_instances=16是默认的配置。
欢迎做Java的工程师朋友们私信我资料免费获取免费的Java架构学习资料(里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码,MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料)
其中覆盖了互联网的方方面面,期间碰到各种产品各种场景下的各种问题,很值得大家借鉴和学习,扩展自己的技术广度和知识面。
我们知道redo log包括 buffer和log file的部分,这里的innodb_log_file_size是配置log file的大小的。
innodb_log_file_size这个选项是设置 redo 日志(重做日志)的大小。这个值的默认为5M,是远远不够的,在安装完mysql时需要尽快的修改这个值。如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作,那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了,就会增加恢复的时间,因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
由于事务日志相当于一个写缓冲,而小日志文件会很快的被写满,这时候就需要频繁地刷新到硬盘,速度就慢了。如果产生大量的写操作,MySQL可能就不能足够快地刷新数据,那么写性能将会降低。
大的日志文件,另一方面,在刷新操作发生之前给你足够的空间来使用。反过来允许InnoDB填充更多的页面。对于崩溃恢复 – 大的重做日志意味着在服务器启动前更多的数据需要读取,更多的更改需要重做,这就是为什么崩溃恢复慢了。
如果不配的后果:默认是5M,这是肯定不够的。
最后,让我们来谈谈如何找出重做日志的正确大小。
幸运的是,你不需要费力算出正确的大小,这里有一个经验法则:在服务器繁忙期间,检查重做日志的总大小是否够写入1-2小时。你如何知道InnoDB写入多少,使用下面方法可以统计60秒内地增量数据大小:
mysql show engine innodb status\G select sleep(60); show engine innodb status\G
Log sequence number 4631632062
...
Log sequence number 4803805448
mysql select (4803805448-4631632062) 60/1024/1024;
+--------------------------------------+
| (4803805448-4631632062) 60/1024/1024 |
+--------------------------------------+
| 9851.84017181 |
+--------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
在这个60s的采样情况下,InnoDB每小时写入9.8GB数据。所以如果innodb_log_files_in_group没有更改(默认是2,是InnoDB重复日志的最小数字),然后设置innodb_log_file_size为10G,那么你实际上两个日志文件加起来有20GB,够你写两小时数据了。
更改innodb_log_file_size的难易程度和能设置多大取决于你现在使用的MySQL版本。特别地,如果你使用的是5.6之前的版本,你不能仅仅的更改变量,期望服务器会自动重启。
好了,下面是步骤:
1、在my.cnf更改innodb_log_file_size
2、停止mysql服务器
3、删除旧的日志,通过执行命令rm -f /var/lib/mysql/ib_logfile*
4、启动mysql服务器 – 应该需要比之前长点的时间,因为需要创建新的事务日志。最后,需要注意的是,有些mysql版本(比如5.6.2)限制了重做日志大小为4GB。所以在你设置innodb_log_file_size为2G或者更多时,请先检查一下MySQL的版本这方面的限制。