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问题描述

MySQL 的性能优化分为四个部分:

  • 硬件和操作系统层面的优化
  • 架构设计层面的优化
  • MySQL 程序配置优
  • SQL 优化

一、硬件及操作系统层面优化

        从硬件层面来说,影响 Mysql 性能的因素有,CPU、可用内存大小、磁盘读写速度、 网络带宽。

        从操作系层面来说,应用文件句柄数、操作系统网络的配置都会影响到 Mysql 性能。 这部分的优化一般由 DBA 或者运维工程师去完成。 在硬件基础资源的优化中,我们重点应该关注服务本身承载的体量,然后提出合理的指标要求,避免出现资源浪费!

补充: 

        在生产环境Linux系统中,基本上都需要解除文件句柄数的限制。原因是,Linux的系统默认值为1024,也就是说,一个进程最多可以接受1024个socket连接。这是远远不够的。

        文件句柄,也叫文件描述符。在Linux系统中,文件可分为:普通文件、目录文件、链接文件和设备文件。文件描述符(File Descriptor)是内核为了管理已被打开的文件所创建的索引,它是一个非负整数(通常是小整数),用于指代被打开的文件。所有的IO系统调用,包括socket的读写调用,都是通过文件描述符完成的。


二、架构设计层面的优化

        MySQL 是一个磁盘 IO 访问量非常频繁的关系型数据库。

        在高并发和高性能的场景中。MySQL 数据库必然会承受巨大的并发压力,而此时,我们的优化方式可以分为几个部分。

        1、搭建 Mysql 主从集群,单个 Mysql 服务容易单点故障,一旦服务器宕机,将会导致                依赖Mysql 数据库的应用全部无法响应。 主从集群或者主主集群可以保证服务的高                可用性。

        2、读写分离设计,在读多写少的场景中,通过读写分离的方案,可以避免读写冲突导                  致的性能影响

        3、引入分库分表机制,通过分库可以降低单个服务器节点的 IO 压力通过分表的方                  式可以降低单表数据量,从而提升SQL查询的效率。

        4、针对热点数据,可以引入更为高效的分布式数据库,比如 Redis、MongoDB 等,                  他们可以很好的缓解 Mysql 的访问压力,同时还能提升数据检索性能。


三、MySQL 程序配置优化

        MySQL 是一个经过互联网大厂验证过的生产级别的成熟数据库,对于 Mysql 数据库本身的优化,一般是通过 Mysql 中的配置文件 my.cnf 来完成的。

        比如。 Mysql5.7 版本默认的最大连接数是 151 个,这个值可以在 my.cnf 中修改。 binlog 日志,默认是不开启。缓存池 bufferpoll 的默认大小配置等。

         由于这些配置一般都和用户安装的硬件环境以及使用场景有关系,因此这些配置官方只会提供一个默认值,具体情况还得由使用者来修改。 关于配置项的修改,需要关注两个方面。

                1、配置的作用域,分为会话级别和全局

                2、是否支持热加载

        因此,针对这两个点,我们需要注意的是:

                1、全局参数的设定对于已经存在的会话无法生效

                2、会话参数的设定随着会话的销毁而失效

                3、全局类的统一配置建议配置在默认配置文件中,否则重启服务会导致配置失效


四、SQL 优化

         SQL 优化又能分为三步曲

        第一、慢 SQL 的定位和排查。我们可以通过慢查询日志和慢查询日志分析工具得到有问题的 SQL 列表。

        第二、执行计划分析。针对慢 SQL,我们可以使用关键字 explain 来查看当前 sql 的执行计划,可以重点关注 type key rows filterd 等字段 ,从而定位该 SQL 执行慢的根本原因。          第三、使用 show profile 工具 Show Profile 是 MySQL 提供的可以用来分析当前会话中,SQL 语句资源消耗情况的工具,可用于 SQL 调优的测量。在当前会话中,默认情况下处于 show profile 是关闭状 态,打开之后保存最近 15 次的运行结果。针对运行慢的 SQL,通过 profile 工具进行详细分析。可以得到 SQL 执行过程中所有的资源开销情况。 如 IO 开销,CPU 开销,内存开销等。


四、总结

        常见的 SQL 优化规则:

        1、SQL 的查询一定要基于索引来进行数据扫描

        2、避免索引列上使用函数或者运算,这样会导致索引失效

        3、where 字句中 like %号,尽量放置在右边

        4、使用索引扫描,联合索引中的列从左往右,命中越多越好。 

        5、尽可能使用 SQL 语句用到的索引完成排序,避免使用文件排序的方式

        6、查询有效的列信息即可,少用 * 代替列信息

        7、永远用小结果集驱动大结果集。 


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