原文链接：http://www.zhenganwen.top/articles/2018/12/25/1565048860202.html
作者：Anwen~
链接：https://www.nowcoder.com/discuss/150059?type=0&order=0&pos=8&page=0
来源：牛客网
概述
为什么要优化
- 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上
- 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢
- 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比
如何优化
- 设计数据库时：数据库表、字段的设计，存储引擎
- 利用好MySQL自身提供的功能，如索引等
- 横向扩展：MySQL集群、负载均衡、读写分离
- SQL语句的优化（收效甚微）
字段设计
字段类型的选择，设计规范，范式，常见设计案例
原则：尽量使用整型表示字符串
存储IP
INET_ATON(str)，address to number
INET_NTOA(number)，number to address
MySQL内部的枚举类型（单选）和集合（多选）类型
但是因为维护成本较高因此不常使用，使用关联表的方式来替代enum
原则：定长和非定长数据类型的选择
decimal不会损失精度，存储空间会随数据的增大而增大。double占用固定空间，较大数的存储会损失精度。非定长的还有varchar、text
金额
对数据的精度要求较高，小数的运算和存储存在精度问题（不能将所有小数转换成二进制）
定点数decimal
price decimal(8,2)有2位小数的定点数，定点数支持很大的数（甚至是超过int,bigint存储范围的数）
小单位大数额避免出现小数
元->分
字符串存储
定长char，非定长varchar、text（上限65535，其中varchar还会消耗1-3字节记录长度，而text使用额外空间记录长度）
原则：尽可能选择小的数据类型和指定短的长度
原则：尽可能使用 not null
非null字段的处理要比null字段的处理高效些！且不需要判断是否为null。
null在MySQL中，不好处理，存储需要额外空间，运算也需要特殊的运算符。如select null = null和select null <> null（<>为不等号）有着同样的结果，只能通过is null和is not null来判断字段是否为null。
如何存储？MySQL中每条记录都需要额外的存储空间，表示每个字段是否为null。因此通常使用特殊的数据进行占位，比如int not null default 0、string not null default ‘’
原则：字段注释要完整，见名知意
原则：单表字段不宜过多
二三十个就极限了
原则：可以预留字段
在使用以上原则之前首先要满足业务需求
关联表的设计
外键foreign key只能实现一对一或一对多的映射
一对多
使用外键
多对多
单独新建一张表将多对多拆分成两个一对多
一对一
如商品的基本信息（item）和商品的详细信息（item_intro），通常使用相同的主键或者增加一个外键字段（item_id）
范式 Normal Format
数据表的设计规范，一套越来越严格的规范体系（如果需要满足N范式，首先要满足N-1范式）。N
第一范式1NF：字段原子性
字段原子性，字段不可再分割。
关系型数据库，默认满足第一范式
注意比较容易出错的一点，在一对多的设计中使用逗号分隔多个外键，这种方法虽然存储方便，但不利于维护和索引（比如查找带标签java的文章）
第二范式：消除对主键的部分依赖
即在表中加上一个与业务逻辑无关的字段作为主键
主键：可以唯一标识记录的字段或者字段集合。
| course_name | course_class | weekday（周几） | course_teacher |
|---|---|---|---|
| MySQL | 教育大楼1525 | 周一 | 张三 |
| Java | 教育大楼1521 | 周三 | 李四 |
| MySQL | 教育大楼1521 | 周五 | 张三 |
依赖：A字段可以确定B字段，则B字段依赖A字段。比如知道了下一节课是数学课，就能确定任课老师是谁。于是周几和下一节课和就能构成复合主键，能够确定去哪个教室上课，任课老师是谁等。但我们常常增加一个id作为主键，而消除对主键的部分依赖。
对主键的部分依赖：某个字段依赖复合主键中的一部分。
解决方案：新增一个独立字段作为主键。
第三范式：消除对主键的传递依赖
传递依赖：B字段依赖于A，C字段又依赖于B。比如上例中，任课老师是谁取决于是什么课，是什么课又取决于主键id。因此需要将此表拆分为两张表日程表和课程表（独立数据独立建表）：
| id | weekday | course_class | course_id |
|---|---|---|---|
| 1001 | 周一 | 教育大楼1521 | 3546 |
| course_id | course_name | course_teacher |
|---|---|---|
| 3546 | Java | 张三 |
这样就减少了数据的冗余（即使周一至周日每天都有Java课，也只是course_id:3546出现了7次）
存储引擎选择
早期问题：如何选择MyISAM和Innodb？
现在不存在这个问题了，Innodb不断完善，从各个方面赶超MyISAM，也是MySQL默认使用的。
存储引擎Storage engine：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
功能差异
show engines
| Engine | Support | Comment |
|---|---|---|
| InnoDB | DEFAULT | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys |
| MyISAM | YES | MyISAM storage engine |
存储差异
| MyISAM | Innodb | |
|---|---|---|
| 文件格式 | 数据和索引是分别存储的，数据.MYD，索引.MYI | 数据和索引是集中存储的，.ibd |
| 文件能否移动 | 能，一张表就对应.frm、MYD、MYI3个文件 | 否，因为关联的还有data下的其它文件 |
| 记录存储顺序 | 按记录插入顺序保存 | 按主键大小有序插入 |
| 空间碎片（删除记录并flush table 表名之后，表文件大小不变） | 产生。定时整理：使用命令optimize table 表名实现 | 不产生 |
| 事务 | 不支持 | 支持 |
| 外键 | 不支持 | 支持 |
| 锁支持（锁是避免资源争用的一个机制，MySQL锁对用户几乎是透明的） | 表级锁定 | 行级锁定、表级锁定，锁定力度小并发能力高 |
锁扩展
表级锁（table-level lock）：lock tables
, ... read/write，unlock tables , ...。其中read是共享锁，一旦锁定任何客户端都不可读；write是独占/写锁，只有加锁的客户端可读可写，其他客户端既不可读也不可写。锁定的是一张表或几张表。 行级锁（row-level lock）：锁定的是一行或几行记录。共享锁：select * from
where <条件> LOCK IN SHARE MODE;，对查询的记录增加共享锁；select * from where <条件> FOR UPDATE;，对查询的记录增加排他锁。这里值得注意的是：innodb的行锁，其实是一个子范围锁，依据条件锁定部分范围，而不是就映射到具体的行上，因此还有一个学名：间隙锁。比如select * from stu where id < 20 LOCK IN SHARE MODE会锁定id在20左右以下的范围，你可能无法插入id为18或22的一条新纪录。
选择依据
如果没有特别的需求，使用默认的Innodb即可。
MyISAM：以读写插入为主的应用程序，比如博客系统、新闻门户网站。
Innodb：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键保证数据完整性。比如OA自动化办公系统。
索引
关键字与数据的映射关系称为索引（==包含关键字和对应的记录在磁盘中的地址==）。关键字是从数据当中提取的用于标识、检索数据的特定内容。
索引检索为什么快？
- 关键字相对于数据本身，==数据量小==
- 关键字是==有序==的，二分查找可快速确定位置
图书馆为每本书都加了索引号（类别-楼层-书架）、字典为词语解释按字母顺序编写目录等都用到了索引。
MySQL中索引类型
普通索引（key），唯一索引（unique key），主键索引（primary key），全文索引（fulltext key）
三种索引的索引方式是一样的，只不过对索引的关键字有不同的限制：
- 普通索引：对关键字没有限制
- 唯一索引：要求记录提供的关键字不能重复
- 主键索引：要求关键字唯一且不为null
索引管理语法
查看索引
show create table 表名：
desc 表名
创建索引
创建表之后建立索引
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create TABLE user_index(
id
int
auto_increment primary key,
first_name varchar(
16
),
last_name VARCHAR(
16
),
id_card VARCHAR(
18
),
information text
);
-- 更改表结构
alter table user_index
-- 创建一个first_name和last_name的复合索引，并命名为name
add key name (first_name,last_name),
-- 创建一个id_card的唯一索引，默认以字段名作为索引名
add UNIQUE KEY (id_card),
-- 鸡肋，全文索引不支持中文
add FULLTEXT KEY (information);
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show create table user_index：
创建表时指定索引
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CREATE TABLE user_index2 (
id INT auto_increment PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR (
16
),
last_name VARCHAR (
16
),
id_card VARCHAR (
18
),
information text,
KEY name (first_name, last_name),
FULLTEXT KEY (information),
UNIQUE KEY (id_card)
);
|
删除索引
根据索引名删除普通索引、唯一索引、全文索引：alter table 表名 drop KEY 索引名
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alter table user_index drop KEY name;
alter table user_index drop KEY id_card;
alter table user_index drop KEY information;
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删除主键索引：alter table 表名 drop primary key（因为主键只有一个）。这里值得注意的是，如果主键自增长，那么不能直接执行此操作（自增长依赖于主键索引）：
需要取消自增长再行删除：
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alter table user_index
-- 重新定义字段
MODIFY id
int
,
drop PRIMARY KEY
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但通常不会删除主键，因为设计主键一定与业务逻辑无关。
执行计划explain
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CREATE TABLE innodb1 (
id INT auto_increment PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR (
16
),
last_name VARCHAR (
16
),
id_card VARCHAR (
18
),
information text,
KEY name (first_name, last_name),
FULLTEXT KEY (information),
UNIQUE KEY (id_card)
);
insert into innodb1 (first_name,last_name,id_card,information) values (
'张'
,
'三'
,
'1001'
,
'华山派'
);
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我们可以通过explain selelct来分析SQL语句执行前的执行计划：
由上图可看出此SQL语句是按照主键索引来检索的。
执行计划是：当执行SQL语句时，首先会分析、优化，形成执行计划，在按照执行计划执行。
索引使用场景（重点）
where
上图中，根据id查询记录，因为id字段仅建立了主键索引，因此此SQL执行可选的索引只有主键索引，如果有多个，最终会选一个较优的作为检索的依据。
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-- 增加一个没有建立索引的字段
alter table innodb1 add sex
char
(
1
);
-- 按sex检索时可选的索引为
null
EXPLAIN SELECT * from innodb1 where sex=
'男'
;
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可以尝试在一个字段未建立索引时，根据该字段查询的效率，然后对该字段建立索引（alter table 表名 add index(字段名)），同样的SQL执行的效率，你会发现查询效率会有明显的提升（数据量越大越明显）。
order by
当我们使用order by将查询结果按照某个字段排序时，如果该字段没有建立索引，那么执行计划会将查询出的所有数据使用外部排序（将数据从硬盘分批读取到内存使用内部排序，最后合并排序结果），这个操作是很影响性能的，因为需要将查询涉及到的所有数据从磁盘中读到内存（如果单条数据过大或者数据量过多都会降低效率），更无论读到内存之后的排序了。
但是如果我们对该字段建立索引alter table 表名 add index(字段名)，那么由于索引本身是有序的，因此直接按照索引的顺序和映射关系逐条取出数据即可。而且如果分页的，那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据，而不用像上述那取出所有数据进行排序再返回某个范围内的数据。（从磁盘取数据是最影响性能的）
join
对join语句匹配关系（on）涉及的字段建立索引能够提高效率
索引覆盖
如果要查询的字段都建立过索引，那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始数据（否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描），这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后==只写必要的查询字段==，以增加索引覆盖的几率。
这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引，因为优先使用索引的优势就在于其体积小。
语法细节（要点）
在满足索引使用的场景下（where/order by/join on或索引覆盖），索引也不一定被使用
字段要独立出现
比如下面两条SQL语句在语义上相同，但是第一条会使用主键索引而第二条不会。
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select * from user where id =
20
-
1
;
select * from user where id+
1
=
20
;
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like查询，不能以通配符开头
比如搜索标题包含mysql的文章：
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select * from article where title like
'%mysql%'
;
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这种SQL的执行计划用不了索引（like语句匹配表达式以通配符开头），因此只能做全表扫描，效率极低，在实际工程中几乎不被采用。而一般会使用第三方提供的支持中文的全文索引来做。
但是 关键字查询 热搜提醒功能还是可以做的，比如键入mysql之后提醒mysql 教程、mysql 下载、mysql 安装步骤等。用到的语句是：
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select * from article where title like
'mysql%'
;
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这种like是可以利用索引的（当然前提是title字段建立过索引）。
复合索引只对第一个字段有效
建立复合索引：
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alter table person add index(first_name,last_name);
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其原理就是将索引先按照从first_name中提取的关键字排序，如果无法确定先后再按照从last_name提取的关键字排序，也就是说该索引表只是按照记录的first_name字段值有序。
因此select * from person where first_name = ?是可以利用索引的，而select * from person where last_name = ?无法利用索引。
那么该复合索引的应用场景是什么？==组合查询==
比如对于select * person from first_name = ? and last_name = ?，复合索引就比对first_name和last_name单独建立索引要高效些。很好理解，复合索引首先二分查找与first_name = ?匹配的记录，再在这些记录中二分查找与last_name匹配的记录，只涉及到一张索引表。而分别单独建立索引则是在first_name索引表中二分找出与first_name = ?匹配的记录，再在last_name索引表中二分找出与last_name = ?的记录，两者取交集。
or，两边条件都有索引可用
一但有一边无索引可用就会导致整个SQL语句的全表扫描
状态值，不容易使用到索引
如性别、支付状态等状态值字段往往只有极少的几种取值可能，这种字段即使建立索引，也往往利用不上。这是因为，一个状态值可能匹配大量的记录，这种情况MySQL会认为利用索引比全表扫描的效率低，从而弃用索引。索引是随机访问磁盘，而全表扫描是顺序访问磁盘，这就好比有一栋20层楼的写字楼，楼底下的索引牌上写着某个公司对应不相邻的几层楼，你去公司找人，与其按照索引牌的提示去其中一层楼没找到再下来看索引牌再上楼，不如从1楼挨个往上找到顶楼。
如何创建索引
- 建立基础索引：在where、order by、join字段上建立索引。
- 优化，组合索引：基于业务逻辑
- 如果条件经常性出现在一起，那么可以考虑将多字段索引升级为==复合索引==
- 如果通过增加个别字段的索引，就可以出现==索引覆盖==，那么可以考虑为该字段建立索引
- 查询时，不常用到的索引，应该删除掉
前缀索引
语法：index(field(10))，使用字段值的前10个字符建立索引，默认是使用字段的全部内容建立索引。
前提：前缀的标识度高。比如密码就适合建立前缀索引，因为密码几乎各不相同。
==实操的难度==：在于前缀截取的长度。
我们可以利用select count(*)/count(distinct left(password,prefixLen));，通过从调整prefixLen的值（从1自增）查看不同前缀长度的一个平均匹配度，接近1时就可以了（表示一个密码的前prefixLen个字符几乎能确定唯一一条记录）
索引的存储结构
BTree
btree（多路平衡查找树）是一种广泛应用于==磁盘上实现索引功能==的一种数据结构，也是大多数数据库索引表的实现。
以add index(first_name,last_name)为例：
BTree的一个node可以存储多个关键字，node的大小取决于计算机的文件系统，因此我们可以通过减小索引字段的长度使结点存储更多的关键字。如果node中的关键字已满，那么可以通过每个关键字之间的子节点指针来拓展索引表，但是不能破坏结构的有序性，比如按照first_name第一有序、last_name第二有序的规则，新添加的韩香就可以插到韩康之后。白起 < 韩飞 < 韩康 < 李世民 < 赵奢 < 李寻欢 < 王语嫣 < 杨不悔。这与二叉搜索树的思想是一样的，只不过二叉搜索树的查找效率是log(2,N)（以2为底N的对数），而BTree的查找效率是log(x,N)（其中x为node的关键字数量，可以达到1000以上）。
从log(1000+,N)可以看出，少量的磁盘读取即可做到大量数据的遍历，这也是btree的设计目的。
B+Tree聚簇结构
聚簇结构（也是在BTree上升级改造的）中，关键字和记录是存放在一起的。
在MySQL中，仅仅只有Innodb的==主键索引为聚簇结构==，其它的索引包括Innodb的非主键索引都是典型的BTree结构。
哈希索引
在索引被载入内存时，使用哈希结构来存储。
查询缓存
缓存select语句的查询结果
在配置文件中开启缓存
windows上是my.ini，linux上是my.cnf
在[mysqld]段中配置query_***_type：
- 0：不开启
- 1：开启，默认缓存所有，需要在SQL语句中增加select sql-no-***提示来放弃缓存
- 2：开启，默认都不缓存，需要在SQL语句中增加select sql-***来主动缓存（==常用==）
更改配置后需要重启以使配置生效，重启后可通过show variables like ‘query_***_type’;来查看：
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show variables like
'query_***_type'
;
query_***_type DEMAND
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在客户端设置缓存大小
通过配置项query_***_size来设置：
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show variables like
'query_***_size'
;
query_***_size
0
set global query_***_size=
64
*
1024
*
1024
;
show variables like
'query_***_size'
;
query_***_size
67108864
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将查询结果缓存
select sql_*** * from user;
重置缓存
reset query ***;
缓存失效问题（大问题）
当数据表改动时，基于该数据表的任何缓存都会被删除。（表层面的管理，不是记录层面的管理，因此失效率较高）
注意事项
- 应用程序，不应该关心query ***的使用情况。可以尝试使用，但不能由query ***决定业务逻辑，因为query ***由DBA来管理。
- 缓存是以SQL语句为key存储的，因此即使SQL语句功能相同，但如果多了一个空格或者大小写有差异都会导致匹配不到缓存。
分区
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
当数据量较大时（一般千万条记录级别以上），MySQL的性能就会开始下降，这时我们就需要将数据分散到多组存储文件，==保证其单个文件的执行效率==。
最常见的分区方案是按id分区，如下将id的哈希值对10取模将数据均匀分散到10个.ibd存储文件中：
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create table article(
id
int
auto_increment PRIMARY KEY,
title varchar(
64
),
content text
)PARTITION by HASH(id) PARTITIONS
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查看data目录：
==服务端的表分区对于客户端是透明的==，客户端还是照常插入数据，但服务端会按照分区算法分散存储数据。
MySQL提供的分区算法
==分区依据的字段必须是主键的一部分==，分区是为了快速定位数据，因此该字段的搜索频次较高应作为强检索字段，否则依照该字段分区毫无意义
hash(field)
相同的输入得到相同的输出。输出的结果跟输入是否具有规律无关。==仅适用于整型字段==
key(field)
和hash(field)的性质一样，只不过key是==处理字符串==的，比hash()多了一步从字符串中计算出一个整型在做取模操作。
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create table article_key(
id
int
auto_increment,
title varchar(
64
),
content text,
PRIMARY KEY (id,title) -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分
)PARTITION by KEY(title) PARTITIONS
10
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range算法
是一种==条件分区==算法，按照数据大小范围分区（将数据使用某种条件，分散到不同的分区中）。
如下，按文章的发布时间将数据按照2018年8月、9月、10月分区存放：
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create table article_range(
id
int
auto_increment,
title varchar(
64
),
content text,
created_time
int
, -- 发布时间到
1970
-
1
-
1
的毫秒数
PRIMARY KEY (id,created_time) -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分
)charset=utf8
PARTITION BY RANGE(created_time)(
PARTITION p201808 VALUES less than (
1535731199
), -- select UNIX_TIMESTAMP(
'2018-8-31 23:59:59'
)
PARTITION p201809 VALUES less than (
1538323199
), --
2018
-
9
-
30
23
:
59
:
59
PARTITION p201810 VALUES less than (
1541001599
) --
2018
-
10
-
31
23
:
59
:
59
);
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注意：条件运算符只能使用==less than==，这以为着较小的范围要放在前面，比如上述p201808,p201819,p201810分区的定义顺序依照created_time数值范围从小到大，不能颠倒。
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insert into article_range values(
null
,
'MySQL优化'
,
'内容示例'
,
1535731180
);
flush tables; -- 使操作立即刷新到磁盘文件
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由于插入的文章的发布时间1535731180小于1535731199（2018-8-31 23:59:59），因此被存储到p201808分区中，这种算法的存储到哪个分区取决于数据状况。
list算法
也是一种条件分区，按照列表值分区（in (值列表)）。
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create table article_list(
id
int
auto_increment,
title varchar(
64
),
content text,
status TINYINT(
1
), -- 文章状态：
0
-草稿，
1
-完成但未发布，
2
-已发布
PRIMARY KEY (id,status) -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分
)charset=utf8
PARTITION BY list(status)(
PARTITION writing values in(
0
,
1
), -- 未发布的放在一个分区
PARTITION published values in (
2
) -- 已发布的放在一个分区
);
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insert into article_list values(
null
,
'mysql优化'
,
'内容示例'
,
0
);
flush tables;
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分区管理语法
range/list
增加分区
前文中我们尝试使用range对文章按照月份归档，随着时间的增加，我们需要增加一个月份：
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alter table article_range add partition(
partition p201811 values less than (
1543593599
) -- select UNIX_TIMESTAMP(
'2018-11-30 23:59:59'
)
-- more
);
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删除分区
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1
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alter table article_range drop PARTITION p201808
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注意：==删除分区后，分区中原有的数据也会随之删除！==
key/hash
新增分区
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1
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alter table article_key add partition partitions
4
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销毁分区
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1
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alter table article_key coalesce partition
6
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key/hash分区的管理不会删除数据，但是每一次调整（新增或销毁分区）都会将所有的数据重写分配到新的分区上。==效率极低==，最好在设计阶段就考虑好分区策略。
分区的使用
当数据表中的数据量很大时，分区带来的效率提升才会显现出来。
只有检索字段为分区字段时，分区带来的效率提升才会比较明显。因此，==分区字段的选择很重要==，并且==业务逻辑要尽可能地根据分区字段做相应调整==（尽量使用分区字段作为查询条件）。
水平分割和垂直分割
水平分割：通过建立结构相同的几张表分别存储数据
垂直分割：将经常一起使用的字段放在一个单独的表中，分割后的表记录之间是一一对应关系。
分表原因
- 为数据库减压
- 分区算法局限
- 数据库支持不完善（5.1之后mysql才支持分区操作）
id重复的解决方案
- 借用第三方应用如mem***、redis的id自增器
- 单独建一张只包含id一个字段的表，每次自增该字段作为数据记录的id
集群
横向扩展：从根本上（单机的硬件处理能力有限）提升数据库性能 。由此而生的相关技术：==读写分离、负载均衡==
安装和配置主从复制
环境
- Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo)（虚拟机）
- mysql5.7（下载地址）
安装和配置
解压到对外提供的服务的目录（我自己专门创建了一个/export/server来存放）
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tar xzvf mysql-
5.7
.
23
-linux-glibc2.
12
-x86_64.tar.gz -C /export/server
cd /export/server
mv mysql-
5.7
.
23
-linux-glibc2.
12
-x86_64 mysql
|
添加mysql目录的所属组和所属者：
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1
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5
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groupadd mysql
useradd -r -g mysql mysql
cd /export/server
chown -R mysql:mysql mysql/
chmod -R
755
mysql/
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创建mysql数据存放目录（其中/export/data是我创建专门用来为各种服务存放数据的目录）
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1
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mkdir /export/data/mysql
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初始化mysql服务
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2
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cd /export/server/mysql
./bin/mysqld --basedir=/export/server/mysql --datadir=/export/data/mysql --user=mysql --pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid --initialize
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如果成功会显示mysql的root账户的初始密码，记下来以备后续登录。如果报错缺少依赖，则使用yum instally依次安装即可
配置my.cnf
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vim /etc/my.cnf
[mysqld]
basedir=/export/server/mysql
datadir=/export/data/mysql
socket=/tmp/mysql.sock
user=mysql
server-id=
10
# 服务id，在集群时必须唯一，建议设置为IP的第四段
port=
3306
# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks
symbolic-links=
0
# Settings user and group are ignored when systemd is used.
# If you need to run mysqld under a different user or group,
# customize your systemd unit file
for
mariadb according to the
# instructions in http:
//fedoraproject.org/wiki/Systemd
[mysqld_safe]
log-error=/export/data/mysql/error.log
pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid
#
# include all files from the config directory
#
!includedir /etc/my.cnf.d
|
将服务添加到开机自动启动
|
1
|
cp /export/server/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld
|
启动服务
|
1
|
service mysqld start
|
配置环境变量，在/etc/profile中添加如下内容
|
1
2
3
4
5
|
# mysql env
MYSQL_HOME=/export/server/mysql
MYSQL_PATH=$MYSQL_HOME/bin
PATH=$PATH:$MYSQL_PATH
export PATH
|
使配置即可生效
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1
|
source /etc/profile
|
使用root登录
|
1
2
|
mysql -uroot -p
# 这里填写之前初始化服务时提供的密码
|
登录上去之后，更改root账户密码（我为了方便将密码改为root），否则操作数据库会报错
|
1
2
|
set password=password(
'root'
);
flush privileges;
|
设置服务可被所有远程客户端访问
|
1
2
3
|
use mysql;
update user set host=
'%'
where user=
'root'
;
flush privileges;
|
这样就可以在宿主机使用navicat远程连接虚拟机linux上的mysql了
配置主从节点
配置master
以linux（192.168.10.10）上的mysql为master，宿主机（192.168.10.1）上的mysql为slave配置主从复制。
修改master的my.cnf如下
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30
|
[mysqld]
basedir=/export/server/mysql
datadir=/export/data/mysql
socket=/tmp/mysql.sock
user=mysql
server-id=
10
port=
3306
# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks
symbolic-links=
0
# Settings user and group are ignored when systemd is used.
# If you need to run mysqld under a different user or group,
# customize your systemd unit file
for
mariadb according to the
# instructions in http:
//fedoraproject.org/wiki/Systemd
log-bin=mysql-bin # 开启二进制日志
expire-logs-days=
7
# 设置日志过期时间，避免占满磁盘
binlog-ignore-db=mysql # 不使用主从复制的数据库
binlog-ignore-db=information_schema
binlog-ignore-db=performation_schema
binlog-ignore-db=sys
binlog-
do
-db=test #使用主从复制的数据库
[mysqld_safe]
log-error=/export/data/mysql/error.log
pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid
#
# include all files from the config directory
#
!includedir /etc/my.cnf.d
|
重启master
|
1
|
service mysqld restart
|
登录master查看配置是否生效（ON即为开启，默认为OFF）：
|
1
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4
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6
|
mysql> show variables like
'log_bin'
;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin | ON |
+---------------+-------+
|
在master的数据库中建立备份账号：backup为用户名，%表示任何远程地址，用户back可以使用密码1234通过任何远程客户端连接master
|
1
|
grant replication slave on *.* to
'backup'
@
'%'
identified by
'1234'
|
查看user表可以看到我们刚创建的用户：
|
1
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9
10
|
mysql> use mysql
mysql> select user,authentication_string,host from user;
+---------------+-------------------------------------------+-----------+
| user | authentication_string | host |
+---------------+-------------------------------------------+-----------+
| root | *81F5E21E35407D884A6CD4A731AEBFB6AF209E1B | % |
| mysql.session | *TH***NOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost |
| mysql.sys | *TH***NOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost |
| backup | *A4B6157319038724E3560894F7F932C8886EBFCF | % |
+---------------+-------------------------------------------+-----------+
|
新建test数据库，创建一个article表以备后续测试
|
1
2
3
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5
6
|
CREATE TABLE `article` (
`id`
int
(
11
) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(
64
) DEFAULT NULL,
`content` text,
PRIMARY KEY (`id`)
) CHARSET=utf8;
|
重启服务并刷新数据库状态到存储文件中（with read lock表示在此过程中，客户端只能读数据，以便获得一个一致性的快照）
|
1
2
3
4
5
6
|
[root
@zhenganwen
~]# service mysqld restart
Shutting down MySQL.... SUCCESS!
Starting MySQL. SUCCESS!
[root
@zhenganwen
mysql]# mysql -uroot -proot
mysql> flush tables with read lock;
Query OK,
0
rows affected (
0.00
sec)
|
查看master上当前的二进制日志和偏移量（记一下其中的File和Position）
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
mysql> show master status \G
***************************
1
. row ***************************
File: mysql-bin.
000002
Position:
154
Binlog_Do_DB: test
Binlog_Ignore_DB: mysql,information_schema,performation_schema,sys
Executed_Gtid_Set:
1
row in set (
0.00
sec)
|
File表示实现复制功能的日志，即上图中的Binary log；Position则表示Binary log日志文件的偏移量之后的都会同步到slave中，那么在偏移量之前的则需要我们手动导入。
主服务器上面的任何修改都会保存在二进制日志Binary log里面，从服务器上面启动一个I/O thread（实际上就是一个主服务器的客户端进程），连接到主服务器上面请求读取二进制日志，然后把读取到的二进制日志写到本地的一个Realy log里面。从服务器上面开启一个SQL thread定时检查Realy log，如果发现有更改立即把更改的内容在本机上面执行一遍。
如果一主多从的话，这时主库既要负责写又要负责为几个从库提供二进制日志。此时可以稍做调整，将二进制日志只给某一从，这一从再开启二进制日志并将自己的二进制日志再发给其它从。或者是干脆这个从不记录只负责将二进制日志转发给其它从，这样架构起来性能可能要好得多，而且数据之间的延时应该也稍微要好一些
手动导入，从master中导出数据
|
1
|
mysqldump -uroot -proot -hlocalhost test > /export/data/test.sql
|
将test.sql中的内容在slave上执行一遍。
配置slave
修改slave的my.ini文件中的[mysqld]部分
|
1
2
|
log-bin=mysql
server-id=
1
#
192.168
.
10.1
|
保存修改后重启slave，WIN+R->services.msc->MySQL5.7->重新启动
登录slave检查log_bin是否以被开启：
|
1
|
show VARIABLES like
'log_bin'
;
|
配置与master的同步复制：
|
1
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6
7
|
stop slave;
change master to
master_host=
'192.168.10.10'
, -- master的IP
master_user=
'backup'
, -- 之前在master上创建的用户
master_password=
'1234'
,
master_log_file=
'mysql-bin.000002'
, -- master上 show master status \G 提供的信息
master_log_pos=
154
;
|
启用slave节点并查看状态
|
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61
|
mysql> start slave;
mysql> show slave status \G
***************************
1
. row ***************************
Slave_IO_State: Waiting
for
master to send event
Master_Host:
192.168
.
10.10
Master_User: backup
Master_Port:
3306
Connect_Retry:
60
Master_Log_File: mysql-bin.
000002
Read_Master_Log_Pos:
154
Relay_Log_File: DESKTOP-KUBSPE0-relay-bin.
000002
Relay_Log_Pos:
320
Relay_Master_Log_File: mysql-bin.
000002
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes
Replicate_Do_DB:
Replicate_Ignore_DB:
Replicate_Do_Table:
Replicate_Ignore_Table:
Replicate_Wild_Do_Table:
Replicate_Wild_Ignore_Table:
Last_Errno:
0
Last_Error:
Skip_Counter:
0
Exec_Master_Log_Pos:
154
Relay_Log_Space:
537
Until_Condition: None
Until_Log_File:
Until_Log_Pos:
0
Master_SSL_Allowed: No
Master_SSL_CA_File:
Master_SSL_CA_Path:
Master_SSL_Cert:
Master_SSL_Cipher:
Master_SSL_Key:
Seconds_Behind_Master:
0
Master_SSL_Verify_Server_Cert: No
Last_IO_Errno:
0
Last_IO_Error:
Last_SQL_Errno:
0
Last_SQL_Error:
Replicate_Ignore_Server_Ids:
Master_Server_Id:
10
Master_UUID: f68774b7-0b28-11e9-a925-000c290abe05
Master_Info_File: C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server
5.7
\Data\master.info
SQL_Delay:
0
SQL_Remaining_Delay: NULL
Slave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting
for
more updates
Master_Retry_Count:
86400
Master_Bind:
Last_IO_Error_Timestamp:
Last_SQL_Error_Timestamp:
Master_SSL_Crl:
Master_SSL_Crlpath:
Retrieved_Gtid_Set:
Executed_Gtid_Set:
Auto_Position:
0
Replicate_Rewrite_DB:
Channel_Name:
Master_TLS_Version:
1
row in set (
0.00
sec)
|
注意查看第4、14、15三行，若与我一致，表示slave配置成功
测试
关闭master的读取锁定
|
1
2
|
mysql> unlock tables;
Query OK,
0
rows affected (
0.00
sec)
|
向master中插入一条数据
|
1
2
3
|
mysql> use test
mysql> insert into article (title,content) values (
'mysql master and slave'
,
'record the cluster building succeed!:)'
);
Query OK,
1
row affected (
0.00
sec)
|
查看slave是否自动同步了数据
|
1
2
|
mysql> insert into article (title,content) values (
'mysql master and slave'
,
'record the cluster building succeed!:)'
);
Query OK,
1
row affected (
0.00
sec)
|
至此，主从复制的配置成功！：)
使用mysqlreplicate命令快速搭建 Mysql 主从复制
读写分离
读写分离是依赖于主从复制，而主从复制又是为读写分离服务的。因为主从复制要求slave不能写只能读（如果对slave执行写操作，那么show slave status将会呈现Slave_SQL_Running=NO，此时你需要按照前面提到的手动同步一下slave）。
方案一、定义两种连接
就像我们在学JDBC时定义的DataBase一样，我们可以抽取出ReadDataBase,WriteDataBase implements DataBase，但是这种方式无法利用优秀的线程池技术如DruidDataSource帮我们管理连接，也无法利用Spring AOP让连接对DAO层透明。
方案二、使用Spring AOP
如果能够使用Spring AOP解决数据源切换的问题，那么就可以和Mybatis、Druid整合到一起了。
我们在整合Spring1和Mybatis时，我们只需写DAO接口和对应的SQL语句，那么DAO实例是由谁创建的呢？实际上就是Spring帮我们创建的，它通过我们注入的数据源，帮我们完成从中获取数据库连接、使用连接执行SQL语句的过程以及最后归还连接给数据源的过程。
如果我们能在调用DAO接口时根据接口方法命名规范（增addXXX/createXXX、删deleteXX/removeXXX、改updateXXXX、查selectXX/findXXX/getXX/queryXXX）动态地选择数据源（读数据源对应连接master而写数据源对应连接slave），那么就可以做到读写分离了。
项目结构
引入依赖
其中，为了方便访问数据库引入了mybatis和druid，实现数据源动态切换主要依赖spring-aop和spring-aspects
|
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64
65
|
1.3
.
2
3.4
.
6
5.0
.
8
.RELEASE
5.0
.
8
.RELEASE
5.0
.
8
.RELEASE
1.1
.
6
6.0
.
2
5.0
.
8
.RELEASE
5.0
.
8
.RELEASE
1.16
.
22
5.0
.
8
.RELEASE
4.12
|
数据类
|
1
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4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
package
top.zhenganwen.mysqloptimize.entity;
import
lombok.AllArgsConstructor;
import
lombok.Data;
import
lombok.NoArgsConstructor;
@NoArgsConstructor
public
class
Article {
private
int
id;
private
String title;
private
String content;
}
|
spring配置文件
其中RoutingDataSourceImpl是实现动态切换功能的核心类，稍后介绍。
|
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|
xmlns:xsi=
"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context=
"http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation=
"http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd"
>
|
dp.properties
|
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7
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9
|
master.db.url=jdbc:mysql:
//localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC
master.db.username=root
master.db.password=root
slave.db.url=jdbc:mysql:
//192.168.10.10:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC
slave.db.username=root
slave.db.password=root
db.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
|
mybatis-config.xml
|
1
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6
7
8
9
|
PUBLIC
"-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"
>
|
mapper接口和配置文件
ArticleMapper.java
|
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|
package
top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper;
import
org.springframework.stereotype.Repository;
import
top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;
import
java.util.List;
@Repository
public
interface
ArticleMapper {
List
void
add(Article article);
void
delete(
int
id);
}
|
ArticleMapper.xml
|
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|
select * from article
insert into article (title,content) values (#{title},#{content})
delete from article where id=#{id}
|
核心类
RoutingDataSourceImpl
|
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39
|
package
top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;
import
org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import
java.util.*;
/**
* RoutingDataSourceImpl class
* 数据源路由
*
* @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top
* @date 2018/12/29
*/
public
class
RoutingDataSourceImpl
extends
AbstractRoutingDataSource {
/**
* key为read或write
* value为DAO方法的前缀
* 什么前缀开头的方法使用读数据员，什么开头的方法使用写数据源
*/
public
static
final
Map
new
HashMap
/**
* 由我们指定数据源的id，由Spring切换数据源
*
* @return */
System.out.println(
"数据源为："
+DataSourceHandler.getDataSource());
return
DataSourceHandler.getDataSource();
}
public
void
setMethodType(Map
for
(String type : map.keySet()) {
String methodPrefixList = map.get(type);
if
(methodPrefixList !=
null
) {
METHOD_TYPE_MAP.put(type, Arrays.asList(methodPrefixList.split(
","
)));
}
}
}
}
|
它的主要功能是，本来我们只配置一个数据源，因此Spring动态***DAO接口时直接使用该数据源，现在我们有了读、写两个数据源，我们需要加入一些自己的逻辑来告诉调用哪个接口使用哪个数据源（读数据的接口使用slave，写数据的接口使用master。这个告诉Spring该使用哪个数据源的类就是AbstractRoutingDataSource，必须重写的方法determineCurrentLookupKey返回数据源的标识，结合spring配置文件（下段代码的5，6两行）
|
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|
如果determineCurrentLookupKey返回read那么使用slaveDataSource，如果返回write就使用masterDataSource。
DataSourceHandler
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|
package
top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;
/**
* DataSourceHandler class
*
* 将数据源与线程绑定，需要时根据线程获取
*
* @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top
* @date 2018/12/29
*/
public
class
DataSourceHandler {
/**
* 绑定的是read或write，表示使用读或写数据源
*/
private
static
final
ThreadLocal
new
ThreadLocal
public
static
void
setDataSource(String dataSource) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+
"设置了数据源类型"
);
holder.set(dataSource);
}
public
static
String getDataSource() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+
"获取了数据源类型"
);
return
holder.get();
}
}
|
DataSourceAspect
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|
package
top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;
import
org.aspectj.lang.JoinPoint;
import
org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import
org.aspectj.lang.annotation.Before;
import
org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import
org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;
import
org.springframework.stereotype.Component;
import
java.util.List;
import
java.util.Set;
import
static
top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl.METHOD_TYPE_MAP;
/**
* DataSourceAspect class
*
* 配置切面，根据方法前缀设置读、写数据源
* 项目启动时会加载该bean，并按照配置的切面（哪些切入点、如何增强）确定动态***逻辑
* @author zhenganwen,blog:zhenganwen.top
* @date 2018/12/29
@Aspect
@EnableAspectJAutoProxy
public
class
DataSourceAspect {
/**
* 配置切入点：DAO包下的所有类的所有方法
*/
@Pointcut
(
"execution(* top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.*.*(..))"
)
public
void
aspect() {
}
/**
* 配置前置增强，对象是aspect()方法上配置的切入点
*/
@Before
(
"aspect()"
)
public
void
before(JoinPoint point) {
String className = point.getTarget().getClass().getName();
String invokedMethod = point.getSignature().getName();
System.out.println(
"对 "
+className+
"$"
+invokedMethod+
" 做了前置增强，确定了要使用的数据源类型"
);
Set
for
(String type : dataSourceType) {
List
for
(String prefix : prefixList) {
if
(invokedMethod.startsWith(prefix)) {
DataSourceHandler.setDataSource(type);
System.out.println(
"数据源为："
+type);
return
;
}
}
}
}
}
|
测试读写分离
如何测试读是从slave中读的呢？可以将写后复制到slave中的数据更改，再读该数据就知道是从slave中读了。==注意==，一但对slave做了写操作就要重新手动将slave与master同步一下，否则主从复制就会失效。
|
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package
top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;
import
org.junit.Test;
import
org.junit.runner.RunWith;
import
org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import
org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import
org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import
top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;
import
top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.ArticleMapper;
@RunWith
(SpringJUnit4ClassRunner.
class
)
@ContextConfiguration
(locations =
"classpath:spring-mybatis.xml"
)
public
class
RoutingDataSourceTest {
@Autowired
ArticleMapper articleMapper;
@Test
public
void
testRead() {
System.out.println(articleMapper.findAll());
}
@Test
public
void
testAdd() {
Article article =
new
Article(
0
,
"我是新插入的文章"
,
"测试是否能够写到master并且复制到slave中"
);
articleMapper.add(article);
}
@Test
public
void
testDelete() {
articleMapper.delete(
2
);
}
}
|
负载均衡
负载均衡算法
- 轮询
- 加权轮询：按照处理能力来加权
- 负载分配：依据当前的空闲状态（但是测试每个节点的内存使用率、CPU利用率等，再做比较选出最闲的那个，效率太低）
高可用
在服务器架构时，为了保证服务器7x24不宕机在线状态，需要为每台单点服务器（由一台服务器提供服务的服务器，如写服务器、数据库中间件）提供冗余机。
对于写服务器来说，需要提供一台同样的写-冗余服务器，当写服务器健康时（写-冗余通过心跳检测），写-冗余作为一个从机的角色复制写服务器的内容与其做一个同步；当写服务器宕机时，写-冗余服务器便顶上来作为写服务器继续提供服务。对外界来说这个处理过程是透明的，即外界仅通过一个IP访问服务。
典型SQL
线上DDL
DDL(Database Definition Language)是指数据库表结构的定义（create table）和维护（alter table）的语言。在线上执行DDL，在低于MySQL5.6版本时会导致全表被独占锁定，此时表处于维护、不可操作状态，这会导致该期间对该表的所有访问无法响应。但是在MySQL5.6之后，支持Online DDL，大大缩短了锁定时间。
优化技巧是采用的维护表结构的DDL（比如增加一列，或者增加一个索引），是==copy==策略。思路：创建一个满足新结构的新表，将旧表数据==逐条==导入（复制）到新表中，以保证==一次性锁定的内容少==（锁定的是正在导入的数据），同时旧表上可以执行其他任务。导入的过程中，将对旧表的所有操作以日志的形式记录下来，导入完毕后，将更新日志在新表上再执行一遍（确保一致性）。最后，新表替换旧表（在应用程序中完成，或者是数据库的rename，视图完成）。
但随着MySQL的升级，这个问题几乎淡化了。
数据库导入语句
在恢复数据时，可能会导入大量的数据。此时为了快速导入，需要掌握一些技巧：
- 导入时==先禁用索引和约束==：
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1
|
alter table table-name disable keys
|
待数据导入完成之后，再开启索引和约束，一次性创建索引
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1
|
alter table table-name enable keys
|
- 数据库如果使用的引擎是Innodb，那么它==默认会给每条写指令加上事务==（这也会消耗一定的时间），因此建议先手动开启事务，再执行一定量的批量导入，最后手动提交事务。
- 如果批量导入的SQL指令格式相同只是数据不同，那么你应该先prepare==预编译==一下，这样也能节省很多重复编译的时间。
limit offset,rows
尽量保证不要出现大的offset，比如limit 10000,10相当于对已查询出来的行数弃掉前10000行后再取10行，完全可以加一些条件过滤一下（完成筛选），而不应该使用limit跳过已查询到的数据。这是一个==offset做无用功==的问题。对应实际工程中，要避免出现大页码的情况，尽量引导用户做条件过滤。
select * 要少用
即尽量选择自己需要的字段select，但这个影响不是很大，因为网络传输多了几十上百字节也没多少延时，并且现在流行的ORM框架都是用的select *，只是我们在设计表的时候注意将大数据量的字段分离，比如商品详情可以单独抽离出一张商品详情表，这样在查看商品简略页面时的加载速度就不会有影响了。
order by rand()不要用
它的逻辑就是随机排序（为每条数据生成一个随机数，然后根据随机数大小进行排序）。如select * from student order by rand() limit 5的执行效率就很低，因为它为表中的每条数据都生成随机数并进行排序，而我们只要前5条。
解决思路：在应用程序中，将随机的主键生成好，去数据库中利用主键检索。
单表和多表查询
多表查询：join、子查询都是涉及到多表的查询。如果你使用explain分析执行计划你会发现多表查询也是一个表一个表的处理，最后合并结果。因此可以说单表查询将计算压力放在了应用程序上，而多表查询将计算压力放在了数据库上。
现在有ORM框架帮我们解决了单表查询带来的对象映射问题（查询单表时，如果发现有外键自动再去查询关联表，是一个表一个表查的）。
count(*)
在MyISAM存储引擎中，会自动记录表的行数，因此使用count(*)能够快速返回。而Innodb内部没有这样一个计数器，需要我们手动统计记录数量，解决思路就是单独使用一张表：
| id | table | count |
|---|---|---|
| 1 | student | 100 |
limit 1
如果可以确定仅仅检索一条，建议加上limit 1，其实ORM框架帮我们做到了这一点（查询单条的操作都会自动加上limit 1）。
慢查询日志
用于记录执行时间超过某个临界值的SQL日志，用于快速定位慢查询，为我们的优化做参考。
开启慢查询日志
配置项：slow_query_log
可以使用show variables like ‘slov_query_log’查看是否开启，如果状态值为OFF，可以使用set GLOBAL slow_query_log = on来开启，它会在datadir下产生一个xxx-slow.log的文件。
设置临界时间
配置项：long_query_time
查看：show VARIABLES like 'long_query_time'，单位秒
设置：set long_query_time=0.5
实操时应该从长时间设置到短的时间，即将最慢的SQL优化掉
查看日志
一旦SQL超过了我们设置的临界时间就会被记录到xxx-slow.log中
profile信息
配置项：profiling
开启profile
set profiling=on
开启后，所有的SQL执行的详细信息都会被自动记录下来
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mysql> show variables like
'profiling'
;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| profiling | OFF |
+---------------+-------+
1
row in set,
1
warning (
0.00
sec)
mysql> set profiling=on;
Query OK,
0
rows affected,
1
warning (
0.00
sec)
|
查看profile信息
show profiles
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|
mysql> show variables like
'profiling'
;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| profiling | ON |
+---------------+-------+
1
row in set,
1
warning (
0.00
sec)
mysql> insert into article values (
null
,
'test profile'
,
':)'
);
Query OK,
1
row affected (
0.15
sec)
mysql> show profiles;
+----------+------------+-------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+-------------------------------------------------------+
|
1
|
0.00086150
| show variables like
'profiling'
|
|
2
|
0.15027550
| insert into article values (
null
,
'test profile'
,
':)'
) |
+----------+------------+-------------------------------------------------------+
|
通过Query_ID查看某条SQL所有详细步骤的时间
show profile for query Query_ID
上面show profiles的结果中，每个SQL有一个Query_ID，可以通过它查看执行该SQL经过了哪些步骤，各消耗了多场时间
典型的服务器配置
以下的配置全都取决于实际的运行环境
-
max_connections，最大客户端连接数
123456mysql> show variables like'max_connections';+-----------------+-------+| Variable_name | Value |+-----------------+-------+| max_connections |151|+-----------------+-------+ -
table_open_***，表文件句柄缓存（表数据是存储在磁盘上的，缓存磁盘文件的句柄方便打开文件读取数据）
123456mysql> show variables like'table_open_***';+------------------+-------+| Variable_name | Value |+------------------+-------+| table_open_*** |2000|+------------------+-------+ -
key_buffer_size，索引缓存大小（将从磁盘上读取的索引缓存到内存，可以设置大一些，有利于快速检索）
123456mysql> show variables like'key_buffer_size';+-----------------+---------+| Variable_name | Value |+-----------------+---------+| key_buffer_size |8388608|+-----------------+---------+ -
innodb_buffer_pool_size，Innodb存储引擎缓存池大小（对于Innodb来说最重要的一个配置，如果所有的表用的都是Innodb，那么甚至建议将该值设置到物理内存的80%，Innodb的很多性能提升如索引都是依靠这个）
123456mysql> show variables like'innodb_buffer_pool_size';+-------------------------+---------+| Variable_name | Value |+-------------------------+---------+| innodb_buffer_pool_size |8388608|+-------------------------+---------+ -
innodb_file_per_table（innodb中，表数据存放在.ibd文件中，如果将该配置项设置为ON，那么一个表对应一个ibd文件，否则所有innodb共享表空间）
压测工具mysqlslap
安装MySQL时附带了一个压力测试工具mysqlslap（位于bin目录下）
自动生成sql测试
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C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql -uroot -proot
mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line
interface
can be insecure.
Benchmark
Average number of seconds to run all queries:
1.219
seconds
Minimum number of seconds to run all queries:
1.219
seconds
Maximum number of seconds to run all queries:
1.219
seconds
Number of clients running queries:
1
Average number of queries per client:
0
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并发测试
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C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=
100
-uroot -proot
mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line
interface
can be insecure.
Benchmark
Average number of seconds to run all queries:
3.578
seconds
Minimum number of seconds to run all queries:
3.578
seconds
Maximum number of seconds to run all queries:
3.578
seconds
Number of clients running queries:
100
Average number of queries per client:
0
C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=
150
-uroot -proot
mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line
interface
can be insecure.
Benchmark
Average number of seconds to run all queries:
5.718
seconds
Minimum number of seconds to run all queries:
5.718
seconds
Maximum number of seconds to run all queries:
5.718
seconds
Number of clients running queries:
150
Average number of queries per client:
0
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多轮测试
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C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=
150
--iterations=
10
-uroot -proot
mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line
interface
can be insecure.
Benchmark
Average number of seconds to run all queries:
5.398
seconds
Minimum number of seconds to run all queries:
4.313
seconds
Maximum number of seconds to run all queries:
6.265
seconds
Number of clients running queries:
150
Average number of queries per client:
0
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存储引擎测试
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C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=
150
--iterations=
3
--engine=innodb -uroot -proot
mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line
interface
can be insecure.
Benchmark
Running
for
engine innodb
Average number of seconds to run all queries:
5.911
seconds
Minimum number of seconds to run all queries:
5.485
seconds
Maximum number of seconds to run all queries:
6.703
seconds
Number of clients running queries:
150
Average number of queries per client:
0
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C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=
150
--iterations=
3
--engine=myisam -uroot -proot
mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line
interface
can be insecure.
Benchmark
Running
for
engine myisam
Average number of seconds to run all queries:
53.104
seconds
Minimum number of seconds to run all queries:
46.843
seconds
Maximum number of seconds to run all queries:
60.781
seconds
Number of clients running queries:
150
Average number of queries per client:
0
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