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MySQL性能优化总结(一)

作者:admin来源:网络浏览:时间:2015-08-01 21:29:51我要评论
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一、MySQL的主要适用场景

1、Web网站系统

2、日志记录系统

3、数据仓库系统

4、嵌入式系统

二、MySQL架构图:

MySQL性能优化总结(一)

 

三、MySQL存储引擎概述

1MyISAM存储引擎

MyISAM存储引擎的表在数据库中,每一个表都被存放为三个以表名命名的物理文件。首先肯定会有任何存储引擎都不可缺少的存放表结构定义信息的.frm文件,另外还有.MYD和.MYI文件,分别存放了表的数据(.MYD)和索引数据(.MYI)。每个表都有且仅有这样三个文件做为MyISAM存储类型的表的存储,也就是说不管这个表有多少个索引,都是存放在同一个.MYI文件中。

MyISAM支持以下三种类型的索引:

1、B-Tree索引

B-Tree索引,顾名思义,就是所有的索引节点都按照balancetree的数据结构来存储,所有的索引数据节点都在叶节点。

2、R-Tree索引

R-Tree索引的存储方式和b-tree索引有一些区别,主要设计用于为存储空间和多维数据的字段做索引,所以目前的MySQL版本来说,也仅支持geometry类型的字段作索引。

3、Full-text索引

Full-text索引就是我们长说的全文索引,他的存储结构也是b-tree。主要是为了解决在我们需要用like查询的低效问题。

2Innodb 存储引擎

1、支持事务安装

2、数据多版本读取

3、锁定机制的改进

4、实现外键

3NDBCluster存储引擎

NDB存储引擎也叫NDBCluster存储引擎,主要用于MySQLCluster分布式集群环境,Cluster是MySQL从5.0版本才开始提供的新功能。

4Merge存储引擎

MERGE存储引擎,在MySQL用户手册中也提到了,也被大家认识为MRG_MyISAM引擎。Why?因为MERGE存储引擎可以简单的理解为其功能就是实现了对结构相同的MyISAM表,通过一些特殊的包装对外提供一个单一的访问入口,以达到减小应用的复杂度的目的。要创建MERGE表,不仅仅基表的结构要完全一致,包括字段的顺序,基表的索引也必须完全一致。

5Memory存储引擎

Memory存储引擎,通过名字就很容易让人知道,他是一个将数据存储在内存中的存储引擎。Memory存储引擎不会将任何数据存放到磁盘上,仅仅存放了一个表结构相关信息的.frm文件在磁盘上面。所以一旦MySQLCrash或者主机Crash之后,Memory的表就只剩下一个结构了。Memory表支持索引,并且同时支持Hash和B-Tree两种格式的索引。由于是存放在内存中,所以Memory都是按照定长的空间来存储数据的,而且不支持BLOB和TEXT类型的字段。Memory存储引擎实现页级锁定。

6BDB存储引擎

BDB存储引擎全称为BerkeleyDB存储引擎,和Innodb一样,也不是MySQL自己开发实现的一个存储引擎,而是由SleepycatSoftware所提供,当然,也是开源存储引擎,同样支持事务安全。

7FEDERATED存储引擎

FEDERATED存储引擎所实现的功能,和Oracle的DBLINK基本相似,主要用来提供对远程MySQL服务器上面的数据的访问接口。如果我们使用源码编译来安装MySQL,那么必须手工指定启用FEDERATED存储引擎才行,因为MySQL默认是不起用该存储引擎的。

8ARCHIVE存储引擎

ARCHIVE存储引擎主要用于通过较小的存储空间来存放过期的很少访问的历史数据。ARCHIVE表不支持索引,通过一个.frm的结构定义文件,一个.ARZ的数据压缩文件还有一个.ARM的meta信息文件。由于其所存放的数据的特殊性,ARCHIVE表不支持删除,修改操

作,仅支持插入和查询操作。锁定机制为行级锁定。

9BLACKHOLE存储引擎

BLACKHOLE存储引擎是一个非常有意思的存储引擎,功能恰如其名,就是一个“黑洞”。就像我们unix系统下面的“/dev/null”设备一样,不管我们写入任何信息,都是有去无回。

10CSV存储引擎

CSV存储引擎实际上操作的就是一个标准的CSV文件,他不支持索引。起主要用途就是大家有些时候可能会需要通过数据库中的数据导出成一份报表文件,而CSV文件是很多软件都支持的一种较为标准的格式,所以我们可以通过先在数据库中建立一张CVS表,然后将生成的报表信息插入到该表,即可得到一份CSV报表文件了。

四、影响MySQLServer性能的相关因素

1商业需求对性能的影响

典型需求:一个论坛帖子总量的统计,要求:实时更新。

2系统架构及实现对性能的影响

以下几类数据都是不适合在数据库中存放的:

二进制多媒体数据

流水队列数据

超大文本数据

通过Cache技术来提高系统性能:

系统各种配置及规则数据;

活跃用户的基本信息数据;

活跃用户的个性化定制信息数据;

准实时的统计信息数据;

其他一些访问频繁但变更较少的数据;

3 Query语句对系统性能的影响

需求:取出某个group(假设id为1)下的用户编号(id),用户昵称(nick_name),并按照加入组的时间(user_group.gmt_create)来进行倒序排列,取出前20个。

解决方案一:

SELECT id,nick_name FROM user,user_group WHERE user_group.group_id=1 and user_group.user_id=user.id ORDER BY user_group.gmt_create desc limit 100,20;

解决方案二:

MySQL性能优化总结(一)
SELECT user.id,user.nick_name FROM(
SELECT user_id
FROM user_group
WHERE user_group.group_id=1
ORDER BY gmt_create desc
limit 100,20)t,user
WHERE t.user_id=user.id;
MySQL性能优化总结(一)

通过比较两个解决方案的执行计划,我们可以看到第一中解决方案中需要和user表参与Join的记录数MySQL通过统计数据估算出来是31156,也就是通过user_group表返回的所有满足group_id=1的记录数(系统中的实际数据是20000)。而第二种解决方案的执行计划中,user表参与Join的数据就只有20条,两者相差很大,我们认为第二中解决方案应该明显优于第一种解决方案。

4 Schema设计对系统的性能影响

尽量减少对数据库访问的请求。

尽量减少无用数据的查询请求。

5硬件环境对系统性能的影响

1、典型OLTP应用系统

对于各种数据库系统环境中大家最常见的OLTP系统,其特点是并发量大,整体数据量比较多,但每次访问的数据比较少,且访问的数据比较离散,活跃数据占总体数据的比例不是太大。对于这类系统的数据库实际上是最难维护,最难以优化的,对主机整体性能要求也是最高的。因为不仅访问量很高,数据量也不小。

针对上面的这些特点和分析,我们可以对OLTP的得出一个大致的方向。

虽然系统总体数据量较大,但是系统活跃数据在数据总量中所占的比例不大,那么我们可以通过扩大内存容量来尽可能多的将活跃数据cache到内存中;

虽然IO访问非常频繁,但是每次访问的数据量较少且很离散,那么我们对磁盘存储的要求是IOPS表现要很好,吞吐量是次要因素;

并发量很高,CPU每秒所要处理的请求自然也就很多,所以CPU处理能力需要比较强劲;

虽然与客户端的每次交互的数据量并不是特别大,但是网络交互非常频繁,所以主机与客户端交互的网络设备对流量能力也要求不能太弱。

2、典型OLAP应用系统

用于数据分析的OLAP系统的主要特点就是数据量非常大,并发访问不多,但每次访问所需要检索的数据量都比较多,而且数据访问相对较为集中,没有太明显的活跃数据概念。

基于OLAP系统的各种特点和相应的分析,针对OLAP系统硬件优化的大致策略如下:

数据量非常大,所以磁盘存储系统的单位容量需要尽量大一些;

单次访问数据量较大,而且访问数据比较集中,那么对IO系统的性能要求是需要有尽可能大的每秒IO吞吐量,所以应该选用每秒吞吐量尽可能大的磁盘;

虽然IO性能要求也比较高,但是并发请求较少,所以CPU处理能力较难成为性能瓶颈,所以CPU处理能力没有太苛刻的要求;

虽然每次请求的访问量很大,但是执行过程中的数据大都不会返回给客户端,最终返回给客户端的数据量都较小,所以和客户端交互的网络设备要求并不是太高;

此外,由于OLAP系统由于其每次运算过程较长,可以很好的并行化,所以一般的OLAP系统都是由多台主机构成的一个集群,而集群中主机与主机之间的数据交互量一般来说都是非常大的,所以在集群中主机之间的网络设备要求很高。

3、除了以上两个典型应用之外,还有一类比较特殊的应用系统,他们的数据量不是特别大,但是访问请求及其频繁,而且大部分是读请求。可能每秒需要提供上万甚至几万次请求,每次请求都非常简单,可能大部分都只有一条或者几条比较小的记录返回,就比如基于数据库的DNS服务就是这样类型的服务。

虽然数据量小,但是访问极其频繁,所以可以通过较大的内存来cache住大部分的数据,这能够保证非常高的命中率,磁盘IO量比较小,所以磁盘也不需要特别高性能的;

并发请求非常频繁,比需要较强的CPU处理能力才能处理;

虽然应用与数据库交互量非常大,但是每次交互数据较少,总体流量虽然也会较大,但是一般来说普通的千兆网卡已经足够了。

五、MySQL 锁定机制简介

行级锁定(row-level)

表级锁定(table-level)

页级锁定(page-level)

在MySQL数据库中,使用表级锁定的主要是MyISAM,Memory,CSV等一些非事务性存储引擎,而使用行级锁定的主要是Innodb存储引擎和NDBCluster存储引擎,页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎的锁定方式。

六、MySQL Query的优化

Query语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面:

1. 优化更需要优化的Query;

2. 定位优化对象的性能瓶颈;

3. 明确的优化目标;

4. 从Explain入手;

5. 多使用profile

6. 永远用小结果集驱动大的结果集;

7. 尽可能在索引中完成排序;

8. 只取出自己需要的Columns;

9. 仅仅使用最有效的过滤条件;

10.尽可能避免复杂的Join和子查询;

合理设计并利用索引

1)B-Tree索引

一般来说,MySQL中的B-Tree索引的物理文件大多都是以BalanceTree的结构来存储的,也就是所有实际需要的数据都存放于Tree的LeafNode,而且到任何一个LeafNode的最短路径的长度都是完全相同的,所以我们大家都称之为B-Tree索引当然,可能各种数据库(或MySQL的各种存储引擎)在存放自己的B-Tree索引的时候会对存储结构稍作改造。如Innodb存储引擎的B-Tree索引实际使用的存储结构实际上是B+Tree,也就是在B-Tree数据结构的基础上做了很小的改造,在每一个LeafNode上面出了存放索引键的相关信息之外,还存储了指向与该LeafNode相邻的后一个LeafNode的指针信息,这主要是为了加快检索多个相邻LeafNode的效率考虑。

2)Hash索引

Hash索引在MySQL中使用的并不是很多,目前主要是Memory存储引擎使用,而且在Memory存储引擎中将Hash索引作为默认的索引类型。所谓Hash索引,实际上就是通过一定的Hash算法,将需要索引的键值进行Hash运算,然后将得到的Hash值存入一个Hash表中。然后每次需要检索的时候,都会将检索条件进行相同算法的Hash运算,然后再和Hash表中的Hash值进行比较并得出相应的信息。

Hash索引仅仅只能满足“=”,“IN”和“<=>”查询,不能使用范围查询;

Hash索引无法被利用来避免数据的排序操作;

Hash索引不能利用部分索引键查询;

Hash索引在任何时候都不能避免表扫面;

Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高;

3)Full-text索引

Full-text索引也就是我们常说的全文索引,目前在MySQL中仅有MyISAM存储引擎支持,而且也并不是所有的数据类型都支持全文索引。目前来说,仅有CHAR,VARCHAR和TEXT这三种数据类型的列可以建Full-text索引。

索引能够极大的提高数据检索效率,也能够改善排序分组操作的性能,但是我们不能忽略的一个问题就是索引是完全独立于基础数据之外的一部分数据,更新数据会带来的IO量和调整索引所致的计算量的资源消耗。

是否需要创建索引,几点原则:较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引;唯一性太差的字段不适合单独创建索引,即使频繁作为查询条件;更新非常频繁的字段不适合创建索引;

不会出现在WHERE子句中的字段不该创建索引;

Join语句的优化

尽可能减少Join语句中的NestedLoop的循环总次数;“永远用小结果集驱动大的结果集”。

优先优化NestedLoop的内层循环;

保证Join语句中被驱动表上Join条件字段已经被索引;

当无法保证被驱动表的Join条件字段被索引且内存资源充足的前提下,不要太吝惜JoinBuffer的设置;

ORDER BYGROUP BYDISTINCT优化

1)ORDER BY的实现与优化

优化Query语句中的ORDER BY的时候,尽可能利用已有的索引来避免实际的排序计算,可以很大幅度的提升ORDER BY操作的性能。

优化排序:

1.加大max_length_for_sort_data参数的设置;

2.去掉不必要的返回字段;

3.增大sort_buffer_size参数设置;

2)GROUP BY的实现与优化

由于GROUP BY实际上也同样需要进行排序操作,而且与ORDER BY相比,GROUP BY主要只是多了排序之后的分组操作。当然,如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数,那么还需要一些聚合函数的计算。所以,在GROUP BY的实现过程中,与ORDER BY一样也可以利用到索引。

3)DISTINCT的实现与优化

DISTINCT实际上和GROUP BY的操作非常相似,只不过是在GROUP BY之后的每组中只取出一条记录而已。所以,DISTINCT的实现和GROUP BY的实现也基本差不多,没有太大的区别。同样可以通过松散索引扫描或者是紧凑索引扫描来实现,当然,在无法仅仅使用索引即能完成DISTINCT的时候,MySQL只能通过临时表来完成。但是,和GROUP BY有一点差别的是,DISTINCT并不需要进行排序。也就是说,在仅仅只是DISTINCT操作的Query如果无法仅仅利用索引完成操作的时候,MySQL会利用临时表来做一次数据的“缓存”,但是不会对临时表中的数据进行filesort操作。

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