mysql性能优化

服务器层面优化

1.服务器硬件优化

提升硬件设备，例如选择尽量高频率的内存（频率不能高于主板的支持）、提升网络带宽、使用SSD高速磁盘、提升CPU性能等。
CPU的选择:

• 对于数据库并发比较高的场景，CPU的数量比频率重要。
• 对于CPU密集型场景和频繁执行复杂SQL的场景，CPU的频率越高越好。

2.CentOS系统针对mysql的参数优化

内核相关参数(/etc/sysctl.conf)
以下参数可以直接放到sysctl.conf文件的末尾。

1.增加监听队列上限：
net.core.somaxconn = 65535
net.core.netdev_max_backlog = 65535
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535

2.加快TCP连接的回收：
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

3.TCP连接接收和发送缓冲区大小的默认值和最大值:
net.core.wmem_default = 87380
net.core.wmem_max = 16777216
net.core.rmem_default = 87380
net.core.rmem_max = 16777216

4.减少失效连接所占用的TCP资源的数量，加快资源回收的效率：
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 120
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 30
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3

5.单个共享内存段的最大值：
kernel.shmmax = 4294967295

1. 这个参数应该设置的足够大，以便能在一个共享内存段下容纳整个的Innodb缓冲池的大小。
2. 这个值的大小对于64位linux系统，可取的最大值为(物理内存值-1)byte，建议值为大于物理内存的一半，一般取值大于Innodb缓冲池的大小即可。

6.控制换出运行时内存的相对权重：
vm.swappiness = 0
这个参数当内存不足时会对性能产生比较明显的影响。（设置为0，表示Linux内核虚拟内存完全被占用，才会要使用交换区。）

Linux系统内存交换区：
在Linux系统安装时都会有一个特殊的磁盘分区，称之为系统交换分区。
使用 free -m 命令可以看到swap就是内存交换区。
作用：当操作系统没有足够的内存时，就会将部分虚拟内存写到磁盘的交换区中，这样就会发生
内存交换。

如果Linux系统上完全禁用交换分区，带来的风险：

1. 降低操作系统的性能
2. 容易造成内存溢出，崩溃，或都被操作系统kill掉

3.增加资源限制(/etc/security/limit.conf)

打开文件数的限制(以下参数可以直接放到limit.conf文件的末尾)：
*soft nofile 65535
*hard nofile 65535

*：表示对所有用户有效
soft：表示当前系统生效的设置（soft不能大于hard ）
hard：表明系统中所能设定的最大值
nofile：表示所限制的资源是打开文件的最大数目
65535：限制的数量

以上两行配置将可打开的文件数量增加到65535个，以保证可以打开足够多的文件句柄。

注意：这个文件的修改需要重启系统才能生效。

4.磁盘调度策略

1.cfq (完全公平队列策略，Linux2.6.18之后内核的系统默认策略)
该模式按进程创建多个队列，各个进程发来的IO请求会被cfq以轮循方式处理，对每个IO请求都是公平的。该策略适合离散读的应用。

2.deadline (截止时间调度策略)
deadline，包含读和写两个队列，确保在一个截止时间内服务请求（截止时间是可调整的），而默认读期限短于写期限。这样就防止了写操作因为不能被读取而饿死的现象，deadline对数据库类应用是最好的选择。

3.noop (电梯式调度策略)
noop只实现一个简单的FIFO队列，倾向饿死读而利于写，因此noop对于闪存设备、RAM及嵌入式系统是最好的选择。

4.anticipatory (预料I/O调度策略)
本质上与deadline策略一样，但在最后一次读操作之后，要等待6ms，才能继续进行对其它I/O请求进行调度。它会在每个6ms中插入新的I/O操作，合并写入流，用写入延时换取最大的写入吞吐量。
anticipatory适合于写入较多的环境，比如文件服务器。该策略对数据库环境表现很差。

查看调度策略的方法：

cat /sys/block/devname/queue/scheduler

修改调度策略的方法：

echo > /sys/block/devname/queue/scheduler

MySQL数据库配置优化

vim /etc/my.cnf

innodb_buffer_pool_size

表示缓冲池字节大小。（InnoDB的内存越大，会减少磁盘交互）
推荐值为物理内存的50%~80%。默认128M。

innodb_flush_log_at_trx_commit=1

用来控制redo log刷新到磁盘的策略。（0性能最好，主从机制的机器，从机器是不负责写操作，所以不牵扯事务提交，所以为了从数据库的性能提升，需要将此参数设置为0）

sync_binlog=1

每提交1次事务同步写到磁盘中，可以设置为n。（主从机制的机器，从机器是不负责写操作，所以不牵扯事务提交，也不需要再重复写binlog，所以将此处设置为0）

innodb_max_dirty_pages_pct=30

脏页占innodb_buffer_pool_size的比例时，触发刷脏页到磁盘。 推荐值为25%~50%。

innodb_io_capacity=200

后台进程最大IO性能指标。
默认200，如果SSD，调整为5000~20000

innodb_data_file_path

指定innodb共享表空间文件的大小。（分磁盘，这样可以减轻磁盘的IO操作性能压力）

long_qurey_time=0.3

慢查询日志的阈值设置，单位秒。(慢查询日志，不要随意开启，开启的时候，要合理设置阈值)

binlog_format=row

mysql复制的形式，row为MySQL8.0的默认形式。(statement，row，mixed)

max_connections=200

调高该参数则应降低interactive_timeout、wait_timeout的值。

innodb_log_file_size

过大，实例恢复时间长；过小，造成日志切换频繁。

general_log=0

全量日志建议关闭。(默认关闭)

数据库设计层面优化

主要面对数据库表设计人员

• 设计中间表，一般针对于统计分析功能，或者实时性不高的需求（OLTP、OLAP）
• 为减少关联查询，创建合理的冗余字段（考虑数据库的三范式和查询性能的取舍，创建冗余字段还需要注意数据一致性问题）逆范式
• 对于字段太多的大表，考虑拆表（比如一个表有100多个字段）(查询的时候，是以整行为单位去加载的。)
• Blob Clob Text类型的字段，建议拆到另一张表中。（商品表10-15列，商品详情介绍[text]—建议将商品详情介绍拆成单独的表）
• 对于表中经常不被使用的字段或者存储数据比较多的字段，考虑拆表（比如商品表中会存储商品介绍，此时可以将商品介绍字段单独拆解到另一个表中，使用商品ID关联）
• 每张表建议都要有一个主键（主键索引），而且主键类型最好是int类型，建议自增主键（不考虑分布式系统的情况下）。

SQL语句优化

1.索引优化

• 为搜索字段（where中的条件）、排序字段、select查询列，创建合适的索引，不过要考虑数据的业务场景：查询多还是增删多？
• 尽量建立组合索引并注意组合索引的创建顺序，按照顺序组织查询条件、尽量将筛选粒度大的查询条件放到最左边。
• 尽量使用覆盖索引，SELECT语句中尽量不要使用*。
• order by、group by语句要尽量使用到索引

name,age—组合索引
select * from user where name = “james” order by age ---- 使用到索引
select * from user order by name,age ---- 使用到索引

• 索引长度尽量短，短索引可以节省索引空间，使查找的速度得到提升，同时内存中也可以装载更多的索引键值。太长的列，可以选择建立前缀索引

比如给name列加索引，但是name列长度为300。其实最多在使用索引搜索的时候，使用到前10个字节长度。
这个时候建议建立前缀索引

• 索引更新不能频繁，更新非常频繁的数据不适宜建索引，因为维护索引的成本。
• order by的索引生效，order by排序应该遵循最佳左前缀查询，如果是使用多个索引字段进行排序，那么排序的规则必须相同（同是升序或者降序），否则索引同样会失效。

2.其他查询优化

• 小表驱动大表，建议使用left join时，以小表关联大表，因为使用join的话，第一张表是必须全扫描的，以少关联多就可以减少这个扫描次数。
  explain—select列的信息，显示查询顺序。
  A表10万条记录
  B表一千万条记录
  需求：关联A表和B表去查询数据。比如结果能匹配的也就10条记录
• 避免全表扫描，mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描。在查询的时候，如果对索引使用不等于的操作将会导致索引失效，进行全表扫描
• 避免mysql放弃索引查询，如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。（最典型的场景就是数据量少的时候）
• 尽量不使用count(*)、尽量使用count（主键）

COUNT()\COUNT(1)\COUNT(列)，从索引使用情况来说，是一样的。如果COUNT(非索引列)， 那么MySQL会选择该表中，最小的那颗索引树，去进行统计。
COUNT()以行为统计，最终的结果是包含null值
COUNT(1)，会过滤NULL值
COUNT(列)，会过滤NULL

• JOIN两张表的关联字段最好都建立索引，而且最好字段类型是一样的。

SELECT * FROM orders o LEFT JOIN user u on o.user_id = u.id orders表中的user_id和user表中的id，类型要一致

• WHERE条件中尽量不要使用1=1、not in语句（建议使用not exists）、
• 不用 MYSQL 内置的函数，因为内置函数不会建立查询缓存。

SQL查询语句和查询结果都会在第一次查询时存储到MySQL的查询缓存中，如果需要获取到查询缓存中的查询结果，查询的SQL语句必须和第一次的查询SQL语句一致。
SELECT * FROM user where birthday = now();

合理利用慢查询日志、explain执行计划查询、show profile查看SQL执行时的资源使用情况。