除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索,没人会用 MYSQL 了),你应该默认选择 InnoDB 。
你自己在测试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快,这是因为: MyISAM 只缓存索引,而 InnoDB 缓存数据和索引,MyISAM 不支持事务。
但是 如果你使用 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 可以获得接近的读取性能 (相差百倍) 。
1.1 如何将现有的 MyISAM 数据库转换为 InnoDB:
mysql -u [USER_NAME] -p -e "SHOW TABLES IN [DATABASE_NAME];" | tail -n +2 | xargs -I '{}' echo "ALTER TABLE {} ENGINE=InnoDB;" > alter_table.sql perl -p -i -e 's/(search_[a-z_]+ ENGINE=)InnoDB//1MyISAM/g' alter_table.sql mysql -u [USER_NAME] -p [DATABASE_NAME] < alter_table.sql
1.2 为每个表分别创建 InnoDB FILE:
innodb_file_per_table=1
这样可以保证 ibdata1 文件不会过大,失去控制。尤其是在执行 mysqlcheck -o –all-databases 的时候。
2.1 足够大的 innodb_buffer_pool_size
推荐将数据完全保存在 innodb_buffer_pool_size ,即按存储量规划 innodb_buffer_pool_size 的容量。这样你可以完全从内存中读取数据,最大限度减少磁盘操作。
2.1.1 如何确定 innodb_buffer_pool_size 足够大,数据是从内存读取而不是硬盘?
方法 1
mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_buffer_pool_pages_%'; +----------------------------------+--------+ | Variable_name | Value | +----------------------------------+--------+ | Innodb_buffer_pool_pages_data | 129037 | | Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 362 | | Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 9998 | | Innodb_buffer_pool_pages_free | 0 | !!!!!!!! | Innodb_buffer_pool_pages_misc | 2035 | | Innodb_buffer_pool_pages_total | 131072 | +----------------------------------+--------+ 6 rows in set (0.00 sec)
发现 Innodb_buffer_pool_pages_free 为 0,则说明 buffer pool 已经被用光,需要增大 innodb_buffer_pool_size
InnoDB 的其他几个参数:
innodb_additional_mem_pool_size = 1/200 of buffer_pool innodb_max_dirty_pages_pct 80%
方法 2
或者用iostat -d -x -k 1 命令,查看硬盘的操作。
2.1.2 服务器上是否有足够内存用来规划
执行 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 清除操作系统的文件缓存,可以看到真正的内存使用量。
2.2 数据预热
默认情况,只有某条数据被读取一次,才会缓存在 innodb_buffer_pool。所以,数据库刚刚启动,需要进行数据预热,将磁盘上的所有数据缓存到内存中。数据预热可以提高读取速度。
对于 InnoDB 数据库,可以用以下方法,进行数据预热:
1. 将以下脚本保存为 MakeSelectQueriesToLoad.sql
SELECT DISTINCT CONCAT('SELECT ',ndxcollist,' FROM ',db,'.',tb, ' ORDER BY ',ndxcollist,';') SelectQueryToLoadCache FROM ( SELECT engine,table_schema db,table_name tb, index_name,GROUP_CONCAT(column_name ORDER BY seq_in_index) ndxcollist FROM ( SELECT B.engine,A.table_schema,A.table_name, A.index_name,A.column_name,A.seq_in_index FROM information_schema.statistics A INNER JOIN ( SELECT engine,table_schema,table_name FROM information_schema.tables WHERE engine='InnoDB' ) B USING (table_schema,table_name) WHERE B.table_schema NOT IN ('information_schema','mysql') ORDER BY table_schema,table_name,index_name,seq_in_index ) A GROUP BY table_schema,table_name,index_name ) AA ORDER BY db,tb ;
2. 执行
mysql -uroot -AN < /root/MakeSelectQueriesToLoad.sql > /root/SelectQueriesToLoad.sql
3. 每次重启数据库,或者整库备份前需要预热的时候执行:
mysql -uroot < /root/SelectQueriesToLoad.sql > /dev/null 2>&1
2.3 不要让数据存到 SWAP 中
如果是专用 MYSQL 服务器,可以禁用 SWAP,如果是共享服务器,确定 innodb_buffer_pool_size 足够大。或者使用固定的内存空间做缓存,使用 memlock 指令。
mysqlcheck -o –all-databases 会让 ibdata1 不断增大,真正的优化只有重建数据表结构:
CREATE TABLE mydb.mytablenew LIKE mydb.mytable; INSERT INTO mydb.mytablenew SELECT * FROM mydb.mytable; ALTER TABLE mydb.mytable RENAME mydb.mytablezap; ALTER TABLE mydb.mytablenew RENAME mydb.mytable; DROP TABLE mydb.mytablezap;
4.1 使用足够大的写入缓存 innodb_log_file_size
但是需要注意如果用 1G 的 innodb_log_file_size ,假如服务器当机,需要 10 分钟来恢复。
推荐 innodb_log_file_size 设置为 0.25 * innodb_buffer_pool_size
4.2 innodb_flush_log_at_trx_commit
这个选项和写磁盘操作密切相关:
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 则每次修改写入磁盘
innodb_flush_log_at_trx_commit = 0/2 每秒写入磁盘
如果你的应用不涉及很高的安全性 (金融系统),或者基础架构足够安全,或者 事务都很小,都可以用 0 或者 2 来降低磁盘操作。
4.3 避免双写入缓冲
innodb_flush_method=O_DIRECT
RAID0 尤其是在使用 EC2 这种虚拟磁盘 (EBS) 的时候,使用软 RAID0 非常重要。
6.1 查看现有表结构和索引
SHOW CREATE TABLE db1.tb1/G
6.2 添加必要的索引
索引是提高查询速度的唯一方法,比如搜索引擎用的倒排索引是一样的原理。
索引的添加需要根据查询来确定,比如通过慢查询日志或者查询日志,或者通过 EXPLAIN 命令分析查询。
ADD UNIQUE INDEX ADD INDEX
6.2.1 比如,优化用户验证表:
添加索引
ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_ndx (username); ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_password_ndx (username,password);
每次重启服务器进行数据预热
echo “select username,password from users;” > /var/lib/mysql/upcache.sql
添加启动脚本到 my.cnf
[mysqld] init-file=/var/lib/mysql/upcache.sql
6.2.2 使用自动加索引的框架或者自动拆分表结构的框架
比如,Rails 这样的框架,会自动添加索引,Drupal 这样的框架会自动拆分表结构。会在你开发的初期指明正确的方向。所以,经验不太丰富的人一开始就追求从 0 开始构建,实际是不好的做法。
记录所有查询,这在用 ORM 系统或者生成查询语句的系统很有用。
log=/var/log/mysql.log
注意不要在生产环境用,否则会占满你的磁盘空间。
记录执行时间超过 1 秒的查询:
long_query_time=1 log-slow-queries=/var/log/mysql/log-slow-queries.log
现在基础设施的可靠性已经非常高了,比如 EC2 几乎不用担心服务器硬件当机。而且内存实在是便宜,很容易买到几十G内存的服务器,可以用内存磁盘,定期备份到磁盘。
将 MYSQL 目录迁移到 4G 的内存磁盘
mkdir -p /mnt/ramdisk sudo mount -t tmpfs -o size=4000M tmpfs /mnt/ramdisk/ mv /var/lib/mysql /mnt/ramdisk/mysql ln -s /tmp/ramdisk/mysql /var/lib/mysql chown mysql:mysql mysql
B-TREE 仍然是最高效的索引之一,所有 MYSQL 仍然不会过时。
用 HandlerSocket 跳过 MYSQL 的 SQL 解析层,MYSQL 就真正变成了 NOSQL。
你会发现优化后,数据库的性能提高几倍到几百倍。所以 MYSQL 基本还是可以适用大部分场景的应用的。优化现有系统的成本比系统重构或者迁移到 NOSQL 低很多。
最后,附一张构建高性能MySQL体系的思维导图: