MySQL 性能管理及架构设计: SQL 查询优化, 分库分表
一, SQL 查询优化(重要)
1.1 获取有性能问题 SQL 的三种方式
通过用户反馈获取存在性能问题的 SQL;
通过慢查日志获取存在性能问题的 SQL;
实时获取存在性能问题的 SQL;
1.1.2 慢查日志分析工具
相关配置参数:
- slow_query_log # 启动停止记录慢查日志, 慢查询日志默认是没有开启的可以在配置文件中开启(on)
- slow_query_log_file # 指定慢查日志的存储路径及文件, 日志存储和数据从存储应该分开存储
- long_query_time # 指定记录慢查询日志 SQL 执行时间的阀值默认值为 10 秒通常, 对于一个繁忙的系统来说, 改为 0.001 秒 (1 毫秒) 比较合适
- log_queries_not_using_indexes # 是否记录未使用索引的 SQL
常用工具: mysqldumpslow 和 pt-query-digest
pt-query-digest --explain h=127.0.0.1,u=root,p=p@ssWord slow-mysql.log
1.1.3 实时获取有性能问题的 SQL(推荐)
- SELECT id,user,host,DB,command,time,state,info
- FROM information_schema.processlist
- WHERE TIME>=60
查询当前服务器执行超过 60s 的 SQL, 可以通过脚本周期性的来执行这条 SQL, 就能查出有问题的 SQL.
1.2 SQL 的解析预处理及生成执行计划(重要)
1.2.1 查询过程描述(重点!!!)
通过上图可以清晰的了解到 MySql 查询执行的大致过程:
发送 SQL 语句.
查询缓存, 如果命中缓存直接返回结果.
SQL 解析, 预处理, 再由优化器生成对应的查询执行计划.
执行查询, 调用存储引擎 API 获取数据.
返回结果.
1.2.2 查询缓存对性能的影响(建议关闭缓存)
第一阶段:
相关配置参数:
- query_cache_type # 设置查询缓存是否可用
- query_cache_size # 设置查询缓存的内存大小
- query_cache_limit # 设置查询缓存可用的存储最大值(加上 sql_no_cache 可以提高效率)
- query_cache_wlock_invalidate # 设置数据表被锁后是否返回缓存中的数据
- query_cache_min_res_unit # 设置查询缓存分配的内存块的最小单
缓存查找是利用对大小写敏感的哈希查找来实现的, Hash 查找只能进行全值查找(sql 完全一致), 如果缓存命中, 检查用户权限, 如果权限允许, 直接返回, 查询不被解析, 也不会生成查询计划.
在一个读写比较频繁的系统中, 建议关闭缓存, 因为缓存更新会加锁. 将 query_cache_type 设置为 off,query_cache_size 设置为 0.
1.2.3 第二阶段: MySQL 依照执行计划和存储引擎进行交互
这个阶段包括了多个子过程:
一条查询可以有多种查询方式, 查询优化器会对每一种查询方式的 (存储引擎) 统计信息进行比较, 找到成本最低的查询方式, 这也就是索引不能太多的原因.
1.3 会造成 MySQL 生成错误的执行计划的原因
1, 统计信息不准确
2, 成本估算与实际的执行计划成本不同
3, 给出的最优执行计划与估计的不同
4,MySQL 不考虑并发查询
5, 会基于固定规则生成执行计划
6,MySQL 不考虑不受其控制的成本, 如存储过程, 用户自定义函数
1.4 MySQL 优化器可优化的 SQL 类型
查询优化器: 对查询进行优化并查询 mysql 认为的成本最低的执行计划. 为了生成最优的执行计划, 查询优化器会对一些查询进行改写
可以优化的 sql 类型
1, 重新定义表的关联顺序;
2, 将外连接转换为内连接;
3, 使用等价变换规则;
4, 优化 count(),min(),max();
5, 将一个表达式转换为常数;
6, 子查询优化;
7, 提前终止查询, 如发现一个不成立条件(如 where id = -1), 立即返回一个空结果;
8, 对 in()条件进行优化;
1.5 查询处理各个阶段所需要的时间
1.5.1 使用 profile(目前已经不推荐使用了)
- set profiling = 1; # 启动 profile, 这是一个 session 级的配制执行查询
- show profiles; # 查询每一个查询所消耗的总时间的信息
- show profiles for query N; # 查询的每个阶段所消耗的时间
1.5.2 performance_schema 是 5.5 引入的一个性能分析引擎(5.5 版本时期开销比较大)
启动监控和历史记录表: use performance_schema
- update setup_instruments set enabled='YES',TIME = 'YES' WHERE NAME LIKE 'stage%';
- update set_consumbers set enabled='YES',TIME = 'YES' WHERE NAME LIKE 'event%';
1.6 特定 SQL 的查询优化
1.6.1 大表的数据修改
1.6.2 大表的结构修改
利用主从复制, 先对从服务器进入修改, 然后主从切换
(推荐)
添加一个新表(修改后的结构), 老表数据导入新表, 老表建立触发器, 修改数据同步到新表, 老表加一个排它锁(重命名), 新表重命名, 删除老表.
修改语句这个样子:
alter table sbtest4 modify c varchar(150) not null default ''
利用工具修改:
1.6.3 优化 not in 和 <> 查询
子查询改写为关联查询:
二, 分库分表
2.1 分库分表的几种方式
分担读负载 可通过 一主多从, 升级硬件来解决.
2.1.1 把一个实例中的多个数据库拆分到不同实例(集群)
拆分简单, 不允许跨库. 但并不能减少写负载.
2.1.2 把一个库中的表分离到不同的数据库中
该方式只能在一定时间内减少写压力.
以上两种方式只能暂时解决读写性能问题.
2.1.3 数据库分片
对一个库中的相关表进行水平拆分到不同实例的数据库中
2.1.3.1 如何选择分区键
分区键要能尽可能避免跨分区查询的发生
分区键要尽可能使各个分区中的数据平均
2.1.3.2 分片中如何生成全局唯一 ID
扩展: 表的垂直拆分和水平拆分 https://www.kancloud.cn/thinkphp/mysql-design-optimalize/39326
来源: http://www.roncoo.com/article/detail/132454