青春不散场
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Mysql调优

Mysql调优

  • 注意1：互联网中的mysql查询，单表查询不超过100ms，大表查询不超过200ms,设置慢查询阈值一般是1000ms，即超过1000ms即需要慢查询优化
  • 注意2：单台mysql服务器的并发量最高QPS
  • 注意3：一般mysql服务器都需要限制连接个数，

面试真题：说一下Mysql如何做调优

  • 第一步：发现问题
    • 开启Mysql监控，运用普罗米修斯工具，监控生产运行时Mysql服务器的运行情况，内存，CPU，磁盘IO，请求超时等，并开启告警
    • 开启慢查询日志
    • 针对性分析：例如长事务导致锁表等待等。
  • 第二步：分析问题
    • 1、分析告警时内存，CPU，IO，超时等情况，检查当时运行时可能的定时任务，可能的长事务请求，并发请求量等
    • 2、运用explain分析慢查询日志中的SQL，分析扫描行数，关联表数量，运用索引情况，以及优化建议等
    • 3、根据运行时调用的SQL，找到可能的原因
    • 4、根据原因，分析验证最终原因，例如是查询大表没有使用索引，多表关联，不合理使用groupby,orderby等造成大量临时表等，使用函数造成大量运算
  • 第三步：解决问题
    • 根据分析结果，具体原因，优化代码，或者优化SQL，优化SQL配置，使用缓存等等方式
    • 提出解决方案，
  • 第四步：验证问题
    • 修改后在灰度环境或压测环境测试，查看并发时的响应时间，达到预期则上生产

常见解决方案落地

  • 使用mysql监控
    • show profile查询剖析工具
      • 语法 show profile all for query n
      • block io 显示IO次数
      • context switches 上下文切换次数
      • cpu 用户CPU时间
      • IPC 发送和接收的消息数量
      • page faults 显示页错误数量
      • source 源码中函数名称与位置
      • swaps 显示swaps次数
    • show processlist查看链接线程数
  • 分析慢SQL原因
    • 关键处没有索引
    • 索引不生效：使用了not in ,like/not like,in元素过多 ,<>,is null等
    • 深度分页，大表问题，宽表问题，
    • gourp by 使用临时表和文件排序：groupby元素加索引或调整排序
    • 网络问题，并发读写加锁问题，
  • 慢SQL优化
    • 使用explain分析慢SQL：主要分析扫描行数，联表，索引使用，优化建议等
      • 表的读取顺序, 小表驱动大表
      • 数据读取的操作类型
      • 索引的使用，以及实际使用索引
      • 表的引用
      • 扫描的行数
      • 实际返回的行数
      • 使用了哪些查询过滤优化器
    • 运用索引优化
      • where,order by ,group by的字段尽量使用索引，甚至索引下推，select字段尽量使用覆盖索引，避免回表
      • 读多写少字段加索引，字段顺序匹配索引字段顺序使用最左前缀匹配原则
      • 删除多余索引，对经常查询字段加索引
      • where后面尽可能多的过滤，不要再select中使用函数，尽量少使用函数
    • 深度分页优化
      • 使用标签记录法：上一次查询的最大ID做为标签
      • 延迟关联法，即先找到复核条件ID，在通过In查询获取数据
    • 大表优化
      • 运用ShardingJDBC分表，例如通过Hash取模
      • 分库分表
    • 宽表优化
      • 垂直分表
    • 大量联表优化
      • 最多不能超过三张表关联
  • 全局优化
    • 引擎优化
    • mysql配置优化
    • 索引文件结构优化
    • 代码优化-事务大改小，多联表改为小联表
    • 缓存优化-合理使用缓存
    • 集群优化-主从复制，读写分离
    • 替代优化：大内存字段改为文件服务器存储，全文索引改为ES
  • 表设计规范优化
    • 数据类型合理，数据长度合理，字段验证合理，避免null
    • 正确添加索引，适当冗余，适当的字段数量，适当的外键管理
    • 其他优化，例如大表ID为long，小表尾int,日期用datetime,Ip用int,
索引优化
  • 索引作用：大大减少服务器扫描的数据量，帮助服务器避免排序和临时表 将随机io变成顺序io
  • 主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
  • 聚簇索引，非聚簇索引
    • 跟引擎有关，跟索引和数据有关
  • 回表、覆盖索引、最左匹配、索引下推
    • 回表：selecct或where索引不足返回数据，需要从磁盘加载数据
    • 覆盖索引：select和where列完全可以使用索引
    • 最左匹配：select和where和和组合索引有匹配
    • 索引下推：在覆盖索引不足情况下，使用where条件过滤一部分
  • 哈希表(MyISAM)、B+树(Innodb)
    • Hash表适合于数字的等于查询，一般避免使用
  • 全值匹配，最左前缀，匹配列前缀，匹配范围值，精准匹配
  • 自增主键索引
  • 组合索引
  • 使用覆盖索引，索引下推
  • 隐藏索引 ：逐步让索引失效
    • create index 索引名 on 表名(列名) invisible
架构调优
  • 考虑业务实际情况把不适合数据库做的事情拆分出来
    • 大文件存储采用文件服务器
    • 高频全文索引采用ES
    • 字典查询等放到缓存
    • 某些复杂查询放到数据仓库
  • 读写压力过大，主从复制，读写分离
    • 运用ShardingJdbc结合主从同步
  • 数据库容量大，单表过大：分区分表
    • 运用Shardingjdbc分区分表
    • 运用Mycat作为底层代理

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