MySql 性能優化
阿新 • • 發佈：2019-05-15
raid卡 finger 職位 iad 通信 png 金錢 系統 執行計劃 MySQL 憑借著出色的性能、低廉的成本、豐富的資源，已經成為絕大多數互聯網公司的首選關系型數據庫。雖然性能出色，但所謂“好馬配好鞍”，如何能夠更好的使用它，已經成為開發工程師的必修課，我們經常會從職位描述上看到諸如“精通 MySQL”、“SQL 語句優化”、“了解數據庫原理”等要求。
什麽是數據庫的性能
- 用查詢的響應時間度量性能，性能即響應時間。
- 優化性能，在一定工作負載下，降低查詢的響應時間。
性能趨勢
優化方向
- 硬件優化
- 操作系統優化
- MySql 配置優化
- 表結構優化
- 適用優化
- 架構優化
硬件優化
垂直擴展、向上擴展，購買強悍的硬件獲取更高的性能。
- 無論使用公有雲的RDS，還是自建MySQL，該優化方向都是代價最小的，性能優化的首選之一。
- 時間就是金錢。
- 人力成本遠遠大於硬件成本。
操作系統優化
-
IO 調度策略 - 操作系統與磁盤的通信方式
- RAID卡策略 – MegaCli工具
- write back
- write through
-
BUU
- swapness，代表權重，即使設置0也有可能會使用swap。
- NUMA，高版本innodb_numa_interleave。
- ulimit
MySql 優化配置
- innodb_buffer_pool_size
- innodb_io_capacity
- innodb_thread_concurrency
- innodb_flush_log_at_trx_commit
- sync_binlog
MySql 版本選擇
- MySQL
- Percona
- MariaDB
表結構優化
- 最佳實踐 - bigint類型的自增主鍵。
使用優化
- 分類了四種在使用方面的性能問題原因以及出現場景
使用優化之 慢查詢
- 現象：負載增加、慢查數據量增加。
- 解決：分析慢查日誌，優先解決掉掃描行數大的慢查。
- 預防：
使用優化之 並發量
- 現象：負載陡增、QPS/TPS增加、thread_running增加。
- 解決：架構優化，過載保護，安全防護。
- 業務場景預防：容量壓測、業務評估，找到熱點數據、熱點操作，隔離、緩存、限流。
使用優化之 數據量
- 現象：負載增加，某個表慢查數量增加。
- 解決：分析慢查日誌，定位數據量異常的表。
- 預防：監控無索引使用的查詢。
使用優化之 執行計劃
- 現象：負載增加，某個id的慢查數量增加。
- 原因：因為采樣誤差、延後，靜態模型，優化器會判斷失誤。
- 解決：
- 分析慢查，同一類慢查掃描行數max與min之差如果該值過大，需要註意。
- SQL中加入提示詞，STRAIGHT_JOIN、FORCE_INDEX等。
- 預防：避免、監控數據傾斜情況發生。
使用優化之 pt-query-digest
- 為每類SQL生成fingerprint，很方便構建SQL指紋庫。
- 方便做二次修改或者包一層。
架構優化
- 演進方向
架構優化-以秒殺為例
- 熱點操作
- 讀操作
- 寫操作
-
- 發現熱點數據
- 靜態數據，可以提前預測的熱點數據。
- 動態數據，不可預測的熱點數據。
- 處理熱點數據的常見方法 - 緩存、限流
總結
想要做好數據庫優化，就要先做好測量（監控）。
監控盡可能的全面（KV，事件類，日誌類），用數據說話。
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