MySQL5.1性能优化方案
数据库性能优化方法
数据库性能优化方法
1. 使用索引：使用合适的索引可以提高数据库的查询速度。
根据查询的字段和查询条件来选择合适的索引类型和列，可以有效减少数据的读取和过滤时间。
2. 避免全表扫描：尽量避免对整个表进行扫描，可以通过使用索引、加入合适的查询条件和优化查询语句等方法来避免。
3. 正确使用事务：事务的正确使用可以提高数据库的并发处理能力，避免锁的竞争和冲突。
4. 分区和分表：对于大型数据库或者数据量较大的表，可以考虑进行分区或者分表，将数据存储在多个物理文件中，提高查询和插入的效率。
5. 数据库缓存：使用缓存技术可以将常用的数据存储在内存中，避免频繁的磁盘读写，提高访问速度。
6. 优化查询语句：对于复杂的查询语句，可以通过优化语句的结构、使用合适的操作符和函数等方法，减少查询的时间和资源消耗。
7. 避免多次连接和断开连接：数据库连接是一种资源消耗较大的操作，应尽量避免频繁的连接和断开操作。
8. 合理设计数据库结构：合理设计数据库表的结构和关系，尽量避免冗余和重复数据的存储，可以节省存储空间和提高查询效率。
9. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以节省存储空间，减少磁盘读写的时间。
10. 定期清理和优化数据库：定期清理无用的数据和优化数据库的结构可以提高数据库的性能，减少查询和写入的时间。
如何优化MySQL运行时的内存占用
如何优化MySQL运行时的内存占用在当今的互联网时代，MySQL作为一种使用广泛的关系型数据库管理系统，在各种应用场景中扮演着重要的角色。
然而，MySQL在处理大规模数据和高并发访问时，常常面临内存占用过高的问题，这会导致系统性能下降、响应时间延长等不良影响。
因此，对MySQL运行时的内存占用进行优化，对于提升数据库性能至关重要。
接下来，本文将从优化查询、调整缓冲池、优化索引等方面介绍如何有效减少MySQL的内存占用。
1. 优化查询查询是MySQL的核心操作，也是导致内存占用过高的一个常见原因。
在实际应用中，可以通过以下几种方式来优化查询操作，从而减少内存的使用量：1.1 控制返回结果集的大小：合理使用LIMIT和OFFSET关键字，减少一次查询返回的记录数量，从而减少内存的占用。
1.2 设置合适的索引：索引是提高查询效率的重要手段。
通过在适当的列上创建索引，可以减少MySQL扫描整个表的开销，从而减少内存占用。
1.3 避免频繁的子查询：子查询是耗费内存的操作，尽可能地避免在查询过程中频繁使用子查询。
2. 调整缓冲池MySQL的缓冲池是用于缓存数据库中的数据和索引的关键组件，对于减少I/O 操作、提高查询效率非常重要。
合理地调整缓冲池的大小，可以减少MySQL的内存占用。
2.1 InnoDB的缓冲池：对于使用InnoDB作为存储引擎的数据库，可以通过调整innodb_buffer_pool_size参数来控制缓冲池的大小。
一般来说，将缓冲池的大小设置为系统可用内存的70-80%是比较合理的选择。
2.2 MyISAM的缓冲池：对于使用MyISAM作为存储引擎的数据库，可以通过调整key_buffer_size参数来控制缓冲池的大小。
同样地，将缓冲池的大小设置为系统可用内存的70-80%是比较合理的选择。
3. 优化索引索引是提高查询性能的重要手段，同时也会占用一定的内存空间。
如果索引设计不合理或者过多，将导致内存占用过高。
MySQL中的参数配置及调优方法
MySQL中的参数配置及调优方法MySQL是当前最流行的开源关系型数据库管理系统之一。
它的广泛应用和可灵活配置的特点使得它成为许多企业和个人的首选。
然而，未经优化的MySQL可能会面临性能下降、资源浪费等问题，因此正确配置和调优MySQL参数是至关重要的。
本文将介绍MySQL中的参数配置及调优方法，帮助读者解决数据库性能问题。
一、参数配置在MySQL中，有许多参数可以配置，以满足不同应用的需求。
以下是一些重要参数的简要介绍：1. 缓冲区参数- innodb_buffer_pool_size：InnoDB存储引擎使用的缓冲池大小。
增大该值可以提高读写性能，但会占用更多内存。
- key_buffer_size：MyISAM存储引擎使用的键缓冲区大小。
同样，增大该值可以提高性能，但会占用更多内存。
2. 连接参数- max_connections：允许的最大连接数。
该值应根据应用的并发连接数进行适当调整，以避免资源浪费和连接超时问题。
- wait_timeout：连接空闲后等待关闭的时间。
默认值为28800秒，可以根据具体需求进行调整。
3. 查询缓存参数- query_cache_type：查询缓存类型。
0表示禁用查询缓存，1表示启用，2表示只缓存SQL_NO_CACHE标记的查询结果。
- query_cache_size：查询缓存大小。
指定用于存储查询缓存的内存大小。
二、调优方法在配置参数之前，我们需要先了解数据库当前的性能瓶颈。
可以通过以下几种方式进行分析：1. 使用MySQL自带的性能监控工具MySQL提供了一系列的性能监控工具，如：MySQL Performance Schema、MySQL Enterprise Monitor等。
通过这些工具，可以实时监控MySQL的运行状态，获得性能数据。
2. 使用开源的性能监控工具除了MySQL自带的工具，还有一些开源的性能监控工具可以用于MySQL性能分析。
数据库性能优化方案
数据库性能优化方案
一、设计优化
1、分析应用程序对数据库的访问模式，确定查询需要优化的优先级；
2、设计数据库的索引结构；
3、记录查询执行的过程，通过查看查询分析器来发现瓶颈；
4、减少或者消除不必要的连接；
5、优化存储结构；
6、增加视图、函数、触发器等概念，使系统模块得以更加细粒度的
划分；
8、精简SQL语句，比如使用更有效的 Join 方式；
9、使用合理的数据类型，比如 varchar 改为 char等，也可以为相
同结构内的表单施加一定的压缩技术；
10、设置合理的缓存；
11、避免使用排序操作，或者尝试使用外部排序；
二、数据库工具优化
1、使用数据库工具来实现备份与恢复，并定期备份数据；
2、使用SQL分析器及数据库工具，检查索引是否被合理的使用；
3、使用数据库工具来诊断存储过程性能，并优化其执行计划；
4、使用数据库管理软件来分析系统表空间的使用，自动扩展表空间；
5、使用管理工具来控制系统资源，来优化系统性能。
三、系统配置优化
1、尽可能减少系统中的等待和锁定操作，优化排序，减少全表扫描；。
MySQL性能优化Workshop -性能测试工具
Benchmarks
实用于
> > > > > > > >
验证应用的性能 度量调优后性能的改变 验证扩展性 容量规划 尽可能模拟关键特性 注入典型数据 真实数据库大小,连接数,输入值 类似的系统,网络,硬件
计划:
8
Sun 开源技术高级研讨班
测试工具
9
Sun 开源技术高级研讨班
记录执行时间过长 SQL 语句
> 确定 gcc 正确安装 > /configure –with-mysql-includes=
/usr/local/mysql/include –with-mysql-libs= /usr/local/mysql/lib && make && make install
测试 CPU
> sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=20000 run
MySQL 性能优化 Workshop - 性能测试工具
樊荣
Sun 大中华区开源推广中心 2009 年 1 月 3 日
Sun 开源技术高级研讨班
内容
Perfoห้องสมุดไป่ตู้ance 与 Benchmark 概念 测试工具
> > > > >
showslowquerylog MySQL Benchmark() 函数 MySQLslap Super smack Sysbench
24
Sun 开源技术高级研讨班
MyBench
模拟客户端执行操作,并且可以搜集数 据,并做统计计算 基于 perl 的系统
> DBI > DBI:mysql > Time:HiRes
MySQL数据库中写入性能优化的方法与技巧
MySQL数据库中写入性能优化的方法与技巧一、简介MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种大型应用中。
而对于很多应用程序来说，数据库的写入性能至关重要。
本文将介绍一些优化MySQL数据库写入性能的方法与技巧。
二、选择合适的存储引擎MySQL提供了多个存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。
每个存储引擎都有其特点和适用场景。
在写入密集型的场景下，InnoDB存储引擎通常表现更好。
因为它支持行级锁和事务，可以提供更好的并发性能和数据的一致性。
而对于读多写少的场景，MyISAM存储引擎可能会更适合。
三、使用批量操作在插入大量数据时，采用批量操作比逐条插入更高效。
可以使用LOAD DATA INFILE语句导入CSV或TXT格式的文件，或者使用多值插入语法INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value1, value2)等。
这样可以减少网络开销和连接开销，提升写入性能。
四、合理设计表结构良好的表结构设计也能提升MySQL数据库的写入性能。
避免使用过多的索引和约束，因为这会增加写入操作的时间。
可以根据具体需求，选择合适的数据类型和字段大小。
此外，将常用的查询字段放在一起，可以减少硬盘I/O，提高查询效率。
五、调整缓存大小MySQL使用了多级缓存来加速查询和写入操作。
其中，InnoDB存储引擎的主要缓存是缓冲池。
通过适当地设置innodb_buffer_pool_size参数，可以调整缓冲池的大小，提升写入性能。
但是也不能设置得过大，因为这会导致内存不足，引发其他性能问题。
六、合理配置日志刷新机制MySQL使用了日志刷新来保证数据的持久性。
但是频繁的日志刷新操作会降低写入性能。
可以通过修改innodb_flush_log_at_trx_commit参数的值，将其设置为合适的数值，来平衡数据安全性和写入性能。
MySQL中的多线程与并行查询优化技巧
MySQL中的多线程与并行查询优化技巧MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种规模的应用程序中。
在处理大规模数据时，MySQL的性能往往成为一个关键问题。
多线程和并行查询是两个常见的优化技巧，可用于提升MySQL的性能和吞吐量。
本文将深入探讨MySQL中的多线程与并行查询优化技巧。
一、多线程优化多线程是一种通过同时执行多个线程来提高系统性能的技术。
在MySQL中，多线程技术可以用于提高并发查询和处理能力，从而提升整体性能。
以下是一些常见的多线程优化技巧。
1. 使用线程池线程池是一种管理和复用线程的技术，它可以避免频繁创建和销毁线程的开销。
在MySQL中，使用线程池可以降低线程创建和销毁的成本，并且可以根据系统负载动态调整线程池大小以适应不同的并发需求。
2. 合理配置并发连接数在MySQL中，连接数是指同时允许的客户端连接数量。
合理配置并发连接数可以充分利用多线程，并避免过多的连接导致系统性能下降。
过高的并发连接数可能会导致线程竞争和锁争用，而过低的并发连接数则可能导致系统无法满足用户需求。
因此，需要根据应用程序的需求和硬件资源来配置合适的并发连接数。
3. 使用并行复制并行复制是指在主从复制过程中允许并行执行多个复制线程。
通过使用并行复制，可以将复制过程中的计算任务分摊到多个线程上，从而提高整体复制性能。
在MySQL 5.7及更高版本中，可以通过配置参数来启用并行复制功能。
二、并行查询优化并行查询是指将单个查询任务拆分成多个子任务，并通过同时执行这些子任务来提高查询性能。
在MySQL中，可以通过以下方式来实现并行查询优化。
1. 分区表分区表是将大表拆分成多个小表的技术。
通过将数据按照某种规则（如范围、列表等）进行分区，可以将查询任务分配到不同的分区上并行执行，从而提高查询性能。
2. 并行查询在MySQL 5.7及更高版本中，引入了并行查询功能。
通过将查询任务拆分成多个并行执行的子任务，可以利用多核处理器的优势并发执行查询操作，从而提高整体查询性能。
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MySQL优化方式
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系统优化：硬件、架构 服务优化 应用优化
系统优化
使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核CPU，专业的存 储服务器（NAS、SAN）
设计合理架构，如果 MySQL 访问频繁，考虑 Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分布式），也考虑使 用相应缓存服务帮助 MySQL 缓解访问压力
选项
max_connections query_cache_size sort_buffer_size
record_buffer table_cache
缺省值
100 0 (不打开）M 16M
16M 512
说明
MySQL服务器同时处理的数据库连接的最大数量
查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一倍一倍 增加，本选项比较重要
每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可以设置 为2M以上，推荐是16M，该选项对排序order by， group by起作用
每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分 配这个大小的一个缓冲区，可以设置为2M以上
为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld 要求的文件描述符的数量。MySQL对每个唯一打开 的表需要2个文件描述符。
8M
128M 0 256M
innodb_log_buffer_size
128K
8M
说明
InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 这 里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘 I/O越少，一般是内存的一半，不超过2G，否则系 统会崩溃，这个参数非常重要
InnoDB用来保存 metadata 信息, 如果内存是4G， 最好本值超过200M
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MySQL5.1性能优化方案1.平台数据库1.1.操作系统Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga)ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), for GNU/Linux 2.6.9, dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.9, stripped32位Linux服务器，单独作为MySQL服务器使用。
1.2.M ySQL系统使用的是MySQL5.1，最新的MySQL5.5较之老版本有了大幅改进。
主要体现在以下几个方面：1）默认存储引擎更改为InnoDBInnoDB作为成熟、高效的事务引擎，目前已经广泛使用，但MySQL5.1之前的版本默认引擎均为MyISAM，此次MySQL5.5终于将默认数据库存储引擎改为InnoDB，并且引进了Innodb plugin 1.0.7。
此次更新对数据库的好处是显而易见的：InnoDB的数据恢复时间从过去的一个甚至几个小时，缩短到几分钟(InnoDB plugin 1.0.7，InnoDB plugin 1.1，恢复时采用红-黑树)。
InnoDB Plugin 支持数据压缩存储，节约存储，提高内存命中率，并且支持adaptive flush checkpoint, 可以在某些场合避免数据库出现突发性能瓶颈。
Multi Rollback Segments：原来InnoDB只有一个Segment，同时只支持1023的并发。
现已扩充到128个Segments，从而解决了高并发的限制。
2）多核性能提升Metadata Locking (MDL) Framework替换LOCK_open mutex (lock)，使得MySQL5.1及过去版本在多核心处理器上的性能瓶颈得到解决。
3）制功能(Replication)加强过去的异步复制方式意味着极端情况下的数据风险，MySQL5.5将首次支持半同步(semi-sync replication)在MySQL的高可用方案中将产生更多更加可靠的方案。
4）增强表分区功能MySQL 5.5的分区更易于使用的增强功能，以及TRUNCATE PARTITION命令都可以为管理和维护数据库节省大量的时间，并且具有更加灵活高效的分区方式。
1.3.C PU系统所用CPU是单个4核CPU。
对于CPU密集的负载，MySQL通常从更快的CPU中获益，而不是更多CPU。
MySQL5.1的架构对多CPU的扩展性不好，并且MySQL不能在多个CPU上并行地运行某个查询，因此在对于单个CPU进行密集的查询时，CPU速度限制了响应时间。
为了实现低延迟，即快速响应时间，需要快速的CPU，因为单个查询只能使用一个CPU。
值得注意的是，MySQL5.5在多核心处理器上的性能有了很大的提升。
另外，MySQL在64位架构上工作得更好，比32位架构更能有效地使用大量内存。
尽管本系统使用的是32位操作系统，CPU运行在32位模式下，但它仍支持64位计算。
（cat /proc/cpuinfo | grep flags | grep ' lm ' | wc -l）1.4.磁盘空间系统的磁盘空间目前没有压力。
1.5.内存内存总大小为4G，只供操作系统和数据库使用。
1.6.数据库的表和文件数据库addb共有339张表：其中InnoDB表303张，MyISAM表34张，MEMORY表2张。
InnoDB数据文件ibdata1大小为30138MB，一周后ibdata1大小为30234MB，MyISAM数据文件（包括表结构、索引及数据）总大小约为1642MB，一周后约为1639MB。
可以看出，数据库的数据量较稳定，InnoDB数据文件增加了约106MB，总大小一周内没有大的变化。
MyISAM表中，值得注意的是表terminalalarm_bak，该表总大小约为1623MB，占整个MyISAM 表总大小比重近99%。
二进制日志单个文件大小为1GB，二进制日志文件总大小接近20GB。
1.7.数据分布情况服务器某时间点非精确值：1< rows<1万136张（MyISAM表9张，MEMORY表2张）rows=0（无数据）140张观察系统中数据量很大且未进行表分区的InnoDB表adrotateresultdetail_fail的数据量达到4千万，createTime列是datatime类型，且有索引，意味着存在以该列为查询条件或关联条件查询的需求，因此可以在该列上以自然月份进行表分区。
terminalalarm的数据量也突破千万，AlarmTime列是datatime类型，且有索引，意味着存在以该列为查询条件或关联条件查询的需求，因此可以在该列上以自然月份进行表分区。
在事件ev_terminalalarm中会查询该表，若进行表分区，也能一定程度上提高事件的执行效率。
terminalalarminfo表仅自增列有索引，主要用于存储数据，可不用分区。
Terminallogin表的loginTime列是datatime类型，且有索引，意味着存在以该列为查询条件或关联条件查询的需求，因此可以在该列上以自然月份进行表分区。
adplayinfo_bak表存在多个以INT类型为索引的列，根据实际业务情况选择查询频率高且能以范围值来分区的整型列对该表进行分区。
adrotateresultdetail的createTime列是datatime类型，且有索引，意味着存在以该列为查询条件或关联条件查询的需求，因此可以在该列上以自然月份进行表分区。
upfile_bak表仅自增列有索引，若存在查询或者统计业务则可以createTime列进行分区，若该表没有查询方面业务可不必进行分区。
除去配置参数等属性表，对于数据量大且不断递增的业务数据表，最直接的办法可以按照时间字段进行分区，或是根据查询业务来选择合适的列进行表分区和创建索引，这样能够有效提高存储和查询效率。
1.8.服务器配置参数记录查询：普通日志log、慢速日志log_slow_queriesMySQL有两种查询日志：普通日志和慢速日志，它们都会记录查询。
普通日志记录了服务器接收到的每一个查询，也包含了没有被执行的查询，比如因为错误而未被执行的查询，还有一些非查询事件，比如连接和断开连接，普通日志不包含执行时间或其他只有在查询结束之后才能得到的信息。
相反，慢速日志只包含了已经执行过的查询，如果是启动状态，它记录了执行时间超过了特定长度的查询。
两种日志都有助于分析，但是慢速日志更有利找到性能较慢的查询。
一个相关配置是log_queries_not_using_indexes，它使服务器把没有使用索引的查询记录到慢速查询日志中，无论它们执行速度有多快。
尽管打开慢速日志相对于执行慢速查询来说，通常只增加了很少的时间，但是如果没有使用索引的查询非常快，例如从小数据量表中查询，这样就会记录它们可能导致服务器变慢，甚至还会使用大量的磁盘空间，慢速日志也许就会被那些快速高效的查询塞满。
慢查询日志可以用来找到执行时间长的查询，可以用于优化。
慢日志打开后，通过设置long_query_time来配置记录查询超过的指定时间，默认值为10秒，根据系统的负载和性能要求进行设置(SET GLOBAL long_query_time = …)。
检查又长又慢的查询日志会很麻烦，可以使用MySQLdumpslow命令获得日志中显示的查询摘要来处理慢查询日志。
系统两种日志都没有开启，可以在需要的时候打开慢速日志来帮助分析性能较慢的查询。
具体实施参考MySQL手册。
需要注意的是查询在日志中只出现一次并不意味着它是一个不好的查询，也不意味将来也会慢，查询时快是慢有多种原因：1）表也许被锁定，导致查询处于等待状态；2）数据或索引也许没有被缓存在内存中；3）或者正在进行批处理大量的数据，使得磁盘I/O变慢；4）服务器可能同时在运行其他的查询，影响了当前查询的效率。
因此，只能把慢速查询日志看成调优工作的一部分，可以用它来找到可疑的查询，但需要对它们进行仔细地排查和分析。
启用系统慢速日志，分析查询性能慢的时候可以观察该日志信息。
Qcache_hitsCom_selectQcache_inserts检查是否从查询缓存中受益的最直接办法就是检查缓存命中率。
它是提供缓存提供的查询结果的数量，而不是服务器执行的数量。
当服务器收到select语句的时候，Qcache_hits和Com_select这两个变量会根据查询缓存的情况进行递增。
查询缓存命中率的计算公式：Qcache_hits/(Qcache_hits+Com_select)，根据公式计算得出查询缓存命中率为7%。
初看上去该命中率很低，但注意到com_select等于qcache_inserts + qcache_not_cache + 权限检查错误的总和，即这个比率中包含了缓存失效的因素，而对于数据变更频繁的系统来说，缓存是及其容易失效的，表的任何时刻的数据插入或更新都会使该表的缓存失效，所以本系统缓存的插入率很低，抛开失效的缓存因素，用如下公式计算缓存命中率：Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)= 84.87%，该比值要好得多，意味着大部分的查询都命中了缓存，换一种说法就是仍有一小部分查询没有被缓存。
没被缓存和缓存失效是两个概念，分别计数，但都会引起com_select的值增加。
命中率要多少才好，这视情况而定，因为对于每一个查询，不执行它所节约的资源远大于缓存中保存结果以及让查询失效的开销，如果缓存命中代表了开销最大的查询，那么即使很低的命中率也是有好处的。
缓存可能会因为碎片、内存不足或数据改变而失效。
如果已经给缓存分配了足够的内存，并且把Query_cache_min_res_unit调整到了合适的值，那么大部分缓存失效都应该是由数据改变而引起的。
Com_update, Com_delete等的值知道有多少查询修改了数据，也可以通过检查Qcache_lowmen_prunes的值了解有多少查询因为内存不足而失效。
接近85%的命中率可以满足系统要求，如果该命中率持续降低则需要对系统进行性能分析并调整。
系统表数据变更频繁，查询缓存的失效率较高，如果对变更频繁大表的查询频率较高，则使用SQL_NO_CACHE 和SQL_CACHE来控制是否需要使用查询缓存。
Query_cache_size分配给查询的总内存必须是1024的倍数，系统设置为128MB。