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所谓 MySQL 性能优化,一方面是指通过调整系统参数、合理安排资源使得MySQL的运行速度更快、更加节省资源,另一方面,也指优化我们通常使用的SQL语句——尤其是查询语句,来提高MySQL的性能。
MySQL 性能优化的基本原则是:
MySQL 性能优化通常从以下几个方面入手:
例如:
在MySQL中可以使用SHOW STATUS
语句来查看MySQL数据库的性能参数,我们可以根据这些性能参数来了解MySQL数据库的状态,并制定合理的优化策略。
执行show status
;可以查看所有的性能参数,执行show status like
‘参数名称’;可以查看指定参数名称的性能参数,一般某一类参数都有相同的前缀。
下面是show status;
语句的返回结果,有356个,这里省略了大部分:
mysql> show status;
+-----------------------------------------------+--------------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+-----------------------------------------------+--------------------------------------------------+
| Aborted_clients | 0 |
| Aborted_connects | 2
| Bytes_received | 256 |
| Bytes_sent | 185 |
| **这里省略了一部分......** |
| Threads_running | 1 |
| Uptime | 1038207 |
| Uptime_since_flush_status | 1038207 |
+-----------------------------------------------+--------------------------------------------------+
356 rows in set (0.00 sec)
下面是对部分性能参数的说明,详细的说明请访问 Github开源Blog : github.com/ijiangtao/b…
状态名 | 作用域 | 详细解释 |
---|---|---|
Aborted_clients | Global | 由于客户端没有正确关闭连接导致客户端终止而中断的连接数 |
Aborted_connects | Global | 试图连接到MySQL服务器而失败的连接数 |
Handler_read_prev | Both | 按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化ORDER BY … DESC。 |
Handler_read_rnd | Both | 根据固定位置读一行的请求数。如果你正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。你可能使用了大量需要MySQL扫描整个表的查询或你的连接没有正确使用键。 |
Handler_read_rnd_next | Both | 在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描,该值较高。通常说明你的表索引不正确或写入的查询没有利用索引。 |
Handler_rollback | Both | 内部ROLLBACK语句的数量。 |
Handler_savepoint | Both | 在一个存储引擎放置一个保存点的请求数量。 |
Handler_savepoint_rollback | Both | 在一个存储引擎的要求回滚到一个保存点数目。 |
Handler_update | Both | 在表内更新一行的请求数。 |
Handler_write | Both | 在表内插入一行的请求数。 |
Last_query_cost | Session | 用查询优化器计算的最后编译的查询的总成本。用于对比同一查询的不同查询方案的成本。默认值0表示还没有编译查询。 默认值是0。Last_query_cost具有会话范围。 |
Max_used_connections | Global | 服务器启动后已经同时使用的连接的最大数量。 |
Open_tables | Both | 当前打开的表的数量。 |
Qcache_free_memory | Global | 用于查询缓存的自由内存的数量。 |
Qcache_hits | Global | 查询缓存被访问的次数。 |
Qcache_inserts | Global | 加入到缓存的查询数量。 |
Qcache_total_blocks | Global | 查询缓存内的总块数。 |
Queries | Both | 服务器执行的请求个数,包含存储过程中的请求。 |
Questions | Both | 已经发送给服务器的查询的个数。 |
Select_full_join | Both | 没有使用索引的联接的数量。如果该值不为0,你应仔细检查表的索引 |
Select_full_range_join | Both | 在引用的表中使用范围搜索的联接的数量。 |
Select_range | Both | 在第一个表中使用范围的联接的数量。一般情况不是关键问题,即使该值相当大。 |
Select_range_check | Both | 在每一行数据后对键值进行检查的不带键值的联接的数量。如果不为0,你应仔细检查表的索引。 |
Select_scan | Both | 对第一个表进行完全扫描的联接的数量。 |
Slave_running | Global | 如果该服务器是连接到主服务器的从服务器,则该值为ON。 |
Slow_queries | Both | 查询时间超过long_query_time秒的查询的个数。 |
Sort_range | Both | 在范围内执行的排序的数量。 |
Sort_rows | Both | 已经排序的行数。 |
Sort_scan | Both | 通过扫描表完成的排序的数量。 |
Table_locks_immediate | Global | 立即获得的表的锁的次数。 |
Table_locks_waited | Global | 不能立即获得的表的锁的次数。如果该值较高,并且有性能问题,你应首先优化查询,然后拆分表或使用复制。 |
Threads_cached | Global | 线程缓存内的线程的数量。 |
Threads_connected | Global | 当前打开的连接的数量。 |
Threads_created | Global | 创建用来处理连接的线程数。如果Threads_created较大,你可能要增加thread_cache_size值。缓存访问率的计算方法Threads_created/Connections。 |
Threads_running | Global | 激活的(非睡眠状态)线程数。 |
Uptime | Global | 服务器已经运行的时间(以秒为单位)。 |
查询是数据库中最频繁的操作,优化查询可以很有效的提高MySQL的数据库性能。
我们可以使用explain
或者describe
关键字来分析查询语句,语法如下:
explain [extended] SELECT SelectOptions
describe [extended] SELECT SelectOptions
desc [extended] SELECT SelectOptions
mysql> explain extended SELECT id, name, ip_address, action
, create_time FROM t_user_action_log where id=11;
±—±------------±------------------±-----------±------±--------------±--------±--------±------±-----±---------±------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
±—±------------±------------------±-----------±------±--------------±--------±--------±------±-----±---------±------+
| 1 | SIMPLE | t_user_action_log | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 8 | const | 1 | 100.00 | NULL |
±—±------------±------------------±-----------±------±--------------±--------±--------±------±-----±---------±------+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
mysql> describe extended SELECT id, name, ip_address, action
, create_time FROM t_user_action_log where id=11;
±—±------------±------------------±-----------±------±--------------±--------±--------±------±-----±---------±------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
±—±------------±------------------±-----------±------±--------------±--------±--------±------±-----±---------±------+
| 1 | SIMPLE | t_user_action_log | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 8 | const | 1 | 100.00 | NULL |
±—±------------±------------------±-----------±------±--------------±--------±--------±------±-----±---------±------+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
id :id是select标识符,查询的序列号。
select_type :select_type表示查询语句的类型。例如SIMPLE表示不包括连接查询和子查询的的简单查询。
table : table表示查询的表。
type: 表示连接的类型
possible_keys:表示可能使用到的索引。
rows:表示进行查询需要检查的行数。
Extra:表示进行查询的详细信息。
之前在MySQL索引与查询优化一文中详细讲解了使用索引的优点和注意事项。这里再补充几个注意点。
如果在like语句中,匹配字符串的第一个字符是%不会走索引,只有%不在第一个位置索引才会起作用。
因此对于MySQL中的字符串,建议使用统一的前缀而不是后缀。
mysql> explain SELECT id, ip_address FROM t_user_action_log where ip_address like '7%';
+----+-------------+-------------------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------------------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_user_action_log | NULL | range | ip_address_idx | ip_address_idx | 51 | NULL | 2 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+-------------------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain SELECT id, ip_address FROM t_user_action_log where ip_address like '%0';
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_user_action_log | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 41 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
如果查询条件中使用了or关键字,那么只有or前后的条件都加了索引,索引才会生效。
MySQL通过子查询实现了嵌套查询,即一个查询的结果可以作为另一个查询的条件。子查询可以让一条SQL语句实现逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL条件。
子查询虽然很灵活,但是执行效率不高。原因是子查询需要为内层的查询建立一个临时表,然后外层查询再从临时表中查询结果。查询完毕以后,再撤销这张临时表。
在MySQL中可以通过JOIN查询来代替子查询。因为连接查询不需要建立临时表,而且如果查询中使用索引的话,效率将会更高。
一个优秀的数据库结构设计,不仅可以让数据库占用更小的磁盘空间,而且能够使查询速度更快。
数据库结构的设计要考虑:
下面提供几个数据库结构设计的优化策略。
一个字段很多的表,其中很多字段的使用频率很低,因为这些不常用的字段会降低数据库的查询和更新速度,所以可以考虑将这些字段分离出来形成新的表。
例如商品表,可以将商品不常用的相关属性和分类信息,独立成其他的表。这样在查询商品的主要信息的时候,只需要查询必要的字段即可。如果需要商品的详细信息,可以使用连接查询,将商品的详细信息汇总在一起返回。
通常我们设计一张表,是基于某种逻辑与业务上的隔离原则进行的。例如用户表里面是用户的信息,订单表是用户的交易信息,商品表中是商品的信息,促销表是商品可以参与的打折和优惠活动的信息。
但有时候我们需要经常将一些表的信息连接起来查询,这个时候,为了提高查询效率,可以将这些经常需要连接查询的字段组成一张新的中间表,每次查询只需要查一张表,从而提高查询效率。
但需要注意的是,当更新主表的时候,中间表必须同时更新,即两个动作必须在一个事务里。
在设计数据库表时应该尽量遵循范式理论的规约,尽可能减少冗余字段,让数据库的设计更加精简。
但是,合理的增加冗余字段,可以提高查询速度。
比如表的规范化程度越高,表与表之间需要连接查询的情况就越多,因此合理地增加冗余字段,可以减少连接查询,提高查询速度。
跟增加中间表一样,冗余字段是为了减少连接查询,同样也需要注意数据库记录一致性的问题。
在插入数据的时候,影响插入速度的主要是索引、唯一性校验、一次插入的条数等因素。
基于这几个维度,下面提供几个优化策略。
对于MyISAM引擎的非空表,在插入数据的时候,MySQL会根据表的索引对插入的数据建立索引,如果插入大量数据会降低插入的效率。
因此可以在插入记录前关闭索引,在插入结束以后再建立索引。
alter table t_user_action_log_oneline disable keys;
alter table t_user_action_log_oneline enable keys;
插入数据的时候MySQL会进行唯一性检查,降低插入的速度,因此可以在数据保证唯一性的前提下,在插入之前关闭唯一性检查,插入以后再打开唯一性检查。
set unique_checks=0;
set unique_checks=1;
使用批量插入
使用一条insert语句插入多条记录,比使用多条插入语句插入多条记录效率更高。
使用load data infile
load data infile可以更加高效地实现数据的导入。
原始数据可以手动写入,可以通过 outfile 语句导出,但是使用outfile语句要注意,可能出现如下错误:
mysql> select * from t_user_action_log into outfile "/data/mysql/t_user_action_log.sql";
ERROR 1290 (HY000): The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement
这个时候要找到secure-file-priv指定的目录进行导出:
mysql> show global variables like '%secure%';
+--------------------------+------------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+------------------------------------------------+
| require_secure_transport | OFF |
| secure_auth | ON |
| secure_file_priv | C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Uploads\ |
+--------------------------+------------------------------------------------+
3 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
指定导出的数据使用逗号分隔结果:
select * from t_user_action_log into outfile "C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/t_user_action_log.sql" fields terminated by ',';
t_user_action_log.sql文件的内容如下:
50,LiSi,9.8.8.2,0,2019-06-30 20:46:21
51,LiSi,7.8.8.2,5,2019-06-30 11:56:43
使用load data infile进行批量插入数据:
load data infile "C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/t_user_action_log.sql" into table t_user_action_log fields terminated by ',';
这个和前面MyISAM引擎表一样。
插入之前关闭外键检查:
set foreign_key_checks=0;
插入以后开启外键检查:
set foreign_key_checks=1;
插入之前关闭自动提交:
set autocommit=0;
插入以后开启自动提交:
set autocommit=1;
1.分析表
MySQL中使用ANALYZE TABLE
语句来分析表,该语句的基本语法如下: ANALYZE TABLE
表名1 [,表名2…] ;
使用ANALYZE TABLE
分析表的过程中,数据库系统会对表加一个只读锁。在分析期间,只能读取表中的记录,不能更新和插入记录。
ANALYZE TABLE语句能够分析 InnoDB 和 MyISAM 类型的表。
mysql> analyze table t_user_action_log;
+--------------------------------------------+---------+----------+----------+
| Table | Op | Msg_type | Msg_text |
+--------------------------------------------+---------+----------+----------+
| ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log | analyze | status | OK |
+--------------------------------------------+---------+----------+----------+
1 row in set (0.02 sec)
2.检查表
MySQL中使用CHECK TABLE语句来检查表。CHECK TABLE语句能够检查InnoDB和MyISAM类型的表是否存在错误。而且该语句还可以检查视图是否存在错误。
该语句的基本语法如下: CHECK TABLE 表名1 [,表名2…] [option] ;
其中,option参数有5个参数,分别是QUICK、FAST、CHANGED、MEDIUM和EXTENDED。这5个参数的执行效率依次降低。
option选项只对MyISAM类型的表有效,对InnoDB类型的表无效。CHECK TABLE语句在执行过程中也会给表加上只读锁。
mysql> check table t_user_action_log;
+--------------------------------------------+-------+----------+----------+
| Table | Op | Msg_type | Msg_text |
+--------------------------------------------+-------+----------+----------+
| ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log | check | status | OK |
+--------------------------------------------+-------+----------+----------+
1 row in set (0.01 sec)
3.优化表
MySQL中使用OPTIMIZE TABLE语句来优化表。该语句对InnoDB和MyISAM类型的表都有效。但是,OPTILMIZE TABLE语句只能优化表中的VARCHAR、BLOB或TEXT类型的字段。
OPTILMIZE TABLE语句的基本语法如下: OPTIMIZE TABLE 表名1 [,表名2…] ;
通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除删除和更新造成的磁盘碎片,从而减少空间的浪费。OPTIMIZE TABLE语句在执行过程中也会给表加上只读锁。
如果一个表使用了TEXT或者BLOB这样的数据类型,那么更新、删除等操作就会造成磁盘空间的浪费。因为,更新和删除操作后,以前分配的磁盘空间不会自动收回。使用OPTIMIZE TABLE语句就可以将这些磁盘碎片整理出来,以便以后再利用。
优化表有很多方式实现: OPTIMIZE TABLE语句、mysqlcheck工具(服务器要运行)或myisamchk(服务器没有运行或表中没有交互)
随着MySQL的使用,包括BLOB和VARCHAR字节的表将变得比较繁冗,因为这些字段长度不同,对记录进行插入、更新或删除时,会占有不同大小的空间,记录就会变成碎片,且留下空闲的空间。像具有碎片的磁盘,会降低性能,需要整理,因此要优化。
mysql> optimize table t_user_action_log;
+--------------------------------------------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+
| Table | Op | Msg_type | Msg_text |
+--------------------------------------------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+
| ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log | optimize | note | Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead |
| ijiangtao_local_db_mysql.t_user_action_log | optimize | status | OK |
+--------------------------------------------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.11 sec)
优化MySQL服务器性能,主要从以下几个方面进行考虑:
本文从多个方面介绍了使用MySQL数据库的优化方案,但具体实践还需要对每个优化方案的利弊进行深入了解,并结合具体情况分析,从而设计出适合自己的最优方案。