译者 | 崔皓
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审校 | 孙淑娟
模式设计、索引、查询、配置、I/O......还会出错?遵循这10个提示,保证让你的MySQL服务器流畅到飞起。
MySQL是世界上使用最广泛的开源数据库,它在业界的受欢迎程度让其他数据库望尘莫及。它是一个关系型数据库管理系统,多年来都作为流行应用程序的核心。然而,在使用上可能会遇到挑战,因此在性能提高上存在很多机会。
在过去的几年里,MySQL也有一些重要的新发展。本文更新了Baron Schwartz之前提供的一套MySQL性能调整技巧。
下面是10个MySQL性能调优技巧。
目录
模式设计是在数据库中最应该重视的事情之一。这一数据库设计原则,早在20世纪70年代就被引入。自MySQL从5.6版本中转移到InnoDB作为默认存储引擎后,模式设计变得更加重要。
为什么会这样呢?在InnoDB中,所有的东西都是主键!这与InnoDB组织数据的方式有关。在InnoDB中,主键(Primary Key)是集群的,每一个辅助索引(Secondary Key)都会为主键增加一个入口指针。如果你在设计模式时没有考虑到这一点,那么性能将受到负面影响。
数据是使用B树索引存储的,因此以有序的方式插入数据(即使用准序列值)可以防止主键碎片化,从而减少寻找叶节点所需的I/O操作。
在一些用例中,顺序主键不是正确的选择--这里的一个很好的例子是通用唯一标识符或UUID。
辅助索引(Secondary Key)是由一个后台进程更新的。因此,对性能的影响并不像你所期望的那样严重。相反,问题是围绕着磁盘占用的,因为增加辅助索引(Secondary Key)会增加存储需求。
对一个没有索引的字段进行过滤,可能会导致每次查询运行时都要进行全表扫描。当然,这可能会导致巨大的性能影响。因此,有一个辅助索引(Secondary Key)比没有要好。
也就是说,不应该过度添加索引,因为增加过多的索引可能不会实现性能改进。同时,这些额外的索引可能会增加你的存储成本,而且InnoDB必须执行许多后台操作来保持索引的更新。
InnoDB可以直接从索引中找到并实际服务于行记录,而辅助索引(Secondary Key)则指向主键,主键则包含行记录本身。如果InnoDB缓冲池足够大,它也可以在内存中容纳大多数数据。你甚至可以使用复合键,这对查询来说通常比单独的每列键更有效。MySQL可以在每个表的访问中使用一个索引,所以如果你正在运行带有WHERE x=1和y=2这样的子句的查询,那么在x,y上建立联合索引比在每个列上有单独的索引要好。
此外,对x,y的联合索引也可以提高以下查询的性能。
SELECT y FROM table WHERE x=1
MySQL将使用覆盖索引,并从内存中的索引中提供Y。
在实践中,当你有机会的时候,你可以通过使用联合索引来提高性能。无论何时,当你设计联合索引时,可以通过从左到右的方式读取索引,所以给定一个这样的查询。
SELECT a,b,c FROM table WHERE a=1 and b=2
那么,一个关于a,b的联合索引将有助于查询。但是如果查询是下面这个格式。
SELECT a,b,c FROM table WHERE b=2
那么,这个a,b的联合索引就是无效的,因为违反的最左原则,也就是从左往右读取索引,因此会导致全表扫描。总是从左边读取索引的想法也适用于其他一些情况。例如,给定以下查询。
SELECT a,b,c FROM table WHERE a=1 and c=2
那么在a,b,c上的联合索引将只读取第一列,因为没有通过列b过滤的WHERE子句。所以在这种情况下,MySQL可以部分地读取索引,这比全表扫描要好,但仍然不足以获得查询的最佳性能。
另一个与查询设计有关的元素是最左边的索引方法,因为这是MySQL中常用的优化。例如,一个关于a,b,c的索引将不包括像select a,c where c=x这样的查询,因为该查询不能跳过索引的第一部分,即a,b。然而,如果你有一个类似select c,count(c) where a=x and b=y group by c的查询,它对a,b进行过滤并对c进行分组,那么a,b,c上的一个索引可以帮助进行过滤和分组。
仅仅拥有一辆一级方程式赛车并不能赢得比赛。如果你把一个没有经验的司机放在方向盘后面,而他们在第一个弯道就撞车了,那就不会赢。同样地,你可能有地球上调整得最好的MySQL服务器,但如果你有糟糕的查询,你的数据库就会比它应该的慢。
你应该随着时间的推移定期审查你的查询设计,因为你的应用程序会随着新功能和错误的修复而改变。应用程序的数据集和使用模式也可能随着时间的推移而改变,所有这些都会影响查询的性能。
留出时间进行查询审查和监控查询,执行时间是非常重要的。你可以为此使用慢速查询日志或性能模式,但实施监控工具将帮助你获得更好的数据。
请记住,并不总是最慢的查询才是最需要解决的问题。例如,你可能有一个耗时30秒但每天运行两次的查询,与一个耗时1秒但每分钟运行100次的查询并存。为了取得大的胜利,你应该开始优化第二个查询,因为从长远来看,改进这个查询可以节省大量的时间和资源。
监测是性能调整的关键因素之一。如果不了解当前的工作负载和模式,就很难给出任何具体的建议。近年来,MySQL改进了对低级别的MySQL/InnoDB指标的暴露,这有助于了解工作负载。
例如,在早期版本中,性能模式是一个瓶颈,有相当大的影响,特别是如果你有许多表。在最近的MySQL版本中,就存在许多变化,如新的数据字典,已经改善了性能,现在的版本可以有很多表,但并不会对性能造成大的影响。
大多数现代监控工具都以某种方式使用性能模式,所以一个很好的建议是查看这些工具并选择最适合你的工具。对性能数据的可见性可能是一笔巨大的财富。
调优工具给出的建议在大多数情况下是有效的。然而,每个工作负载和每个模式有所不同。在某些情况下,调优工具的建议并不奏效,在相信这些建议时,谨慎行事是明智的选择。对于MySQL而言,可以对配置进行如下更改。
例如,将innodb_buffer_pool_size设置为总内存的75%是好的经验法则。然而,现在在数百GB的内存服务器的情况下,如果你有512GB的内存,那就会留下128GB的自由空间,而不是专门用于缓冲池,这是一种很大的浪费。
innodb_log_file_size和innodb_log_files_in_group也是根据RAM的数量来定义。在内存超过128GB的服务器上,这个设置没有什么意义,因为它将创建64个重做日志文件(Redo log),每个2GB。这将导致128GB的重做日志(Redo log)存储在磁盘上。在大多数情况下,不需要大的重做日志文件(Redo log),即使在最繁忙的环境中。因此,这并不是一个好的建议。
innodb_flushing_method是启用自动配置时唯一正确配置的值。这个变量将flushing 方法设置为O_DIRECT_NO_FSYNC,这是使用Ext4或XFS文件系统时推荐的方法,因为它避免了数据的双重缓冲。
一个好的建议是,在专用服务器上将innodb_buffer_pool_size设置为75%或80%。在拥有大量内存的服务器上,即超过128GB的服务器,在对内存消耗进行适当的分析后,将其增加到90%甚至更多。同样,对于innodb_log_file_size和innodb_log_files_in_group 来说大多数情况下,从2GB的文件开始,监测写日志操作。通常情况下,在确定重做日志(Redo log)的大小时,建议覆盖大约一个小时的写入量。
关于innodb_flush_method,对于Ext4或XFS等现代Linux文件系统,这个选项应该被设置为O_DIRECT或O_DIRECT_NO_FSYNC。
MySQL和InnoDB试图最小化它们进行的I/O操作的数量,因为访问存储层在应用性能方面是昂贵的。有一些设置可以影响InnoDB执行的I/O操作的数量。其中有两个设置经常被误解,而改变它们往往会导致性能问题。
innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max是与后台Flushing的I/O操作数量有关的变量。许多客户增加这些设置的值,以利用现代固态硬盘的优势,它可以在相对较低的延迟下提供非常高的I/O容量。虽然这个想法看上去很合理,但增加I/O容量设置会导致一些问题。
第一个问题是通过使InnoDB过快地刷新脏页而导致性能下降,从而减少了“被刷新前多次修改一个页面的机会”。将脏页保留在内存中可以大大减少将数据写入存储的I/O操作。
其次,固态硬盘在出现性能下降之前有一个预期的写入次数。因此,增加写操作的数量会影响你的固态硬盘的寿命,即使你使用的是高端硬盘。
虽说云主机最近很流行,在云中运行MySQL服务实例也是可行的。然而,云中的服务器往往会有I/O限制,或者会对使用更多的I/O收取更多的费用。通过了解这些限制,你可以仔细配置这些参数,以确保不达到这些限制,并使I/O操作最小化。
提到innodb_lru_scan_depth也很重要,因为这个设置控制了缓冲池LRU页面列表中,页面清洁器线程在多远的位置扫描脏页。如果你有一个大的缓冲池和许多缓冲池实例的重写工作负载,你可以通过减少这个变量来减少I/O的操作。
一个好的建议是保持默认值,除非你知道你需要改变它们。
还值得一提的是,最新的固态硬盘是专门为交易型数据库而优化的。西部数据就是一个例子,该公司寻求专家的帮助,以帮助他们满足正在创建的新一轮应用的要求。
MySQL 8.0引入了通用表的表达式(CTE),这可以避免创建派生表的嵌套查询。这个功能允许创建一个自定义查询并引用结果,就好像是一个临时表或一个视图一样。不同的是,CTEs可以在一个事务中被多次引用,而不需要明确地创建和删除它们。
鉴于CTEs只被实例化一次,它们在运行多个查询的复杂事务中往往更快。另外,支持CTE递归,可以在SQL语言中轻松创建复杂的结构,如分层模型和系列。
对于MySQL部署,有许多不同的云选项值得考虑,从在虚拟机中实施MySQL服务器实例,到使用数据库即服务(DBaaS)解决方案,选择的范围很广。
许多这样的服务承诺提供显著的性能提升。在一些简单的用例中,这种做法是可行的。然而,即使是在云端,也必须理解数据库的基本原理,否则成本将大大增加。这种成本增加往往是通过增加更多的硬件来解决问题,而并没有从设计上找问题。
近年来,围绕着MySQL Replication进行了许多改进,在许多情况下,它无法及时同步主服务器写入操作。在最新的MySQL主要版本中,Replication默认是并行的,这意味着多个Replication线程正在运行并试图同时应用事务。
当然,执行效率在很大程度上取决于应用程序写入的工作量,在大多数情况下,并行复制可以帮助复制体跟上写入操作。你可以用replica_parallel_type和replica_parallel_workers这两个变量来控制。使用LOGICAL_CLOCK类型,事务被并行应用,并根据时间戳追踪依赖关系。
总的来说,MySQL是数百万开发者的领先开源数据库,它将继续成为世界范围内创建应用程序的选择平台。通过研究围绕模式设计、索引、调整和I/O的问题,可以极大地提高应用程序的性能。不要忘了,像转移到云端这样的部署方法也会有性能影响,因此要谨慎考虑。
崔皓,社区编辑,资深架构师,拥有18年的软件开发和架构经验,10年分布式架构经验。
原文标题:10 more essential MySQL performance tuning tips,作者:Tibor Köröcz
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