MySQL性能优化
这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL性能优化,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。
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1. 简介在Web应用程序体系架构中,数据持久层(通常是一个关系数据库)是关键的核心部分,它对系统的性能有非常重要的影响。MySQL是目前使用最多的开源数据库,但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差,仅仅是一个玩具数据库。因此在产品中使用MySQL数据库必须进行必要的优化。优化是一个复杂的任务,本文描述MySQL相关的数据库设计和查询优化,服务器端优化,存储引擎优化。
2. 数据库设计和查询优化 在MySQL Server性能调优中,首先要考虑的就是Database Schema设计,这一点是非常重要的。一个糟糕的Schema设计即使在性能调优的MySQL Server上运行,也会表现出很差的性能;和Schema相似,查询语句的设计也会影响MySQL的性能,应该避免写出低效的SQL查询。这一节将详细讨论这两方面的优化。
2.1 Schema DesignSchema的优化取决于将要运行什么样的query,不同的query会有不同的Schema优化方案。2.2节将介绍Query Design的优化。Schema设计同样受到预期数据集大小的影响。Schema设计时主要考虑:标准化,数据类型,索引。
2.1.1 标准化
标准化是在数据库中组织数据的过程。其中包括,根据设计规则创建表并在这些表间建立关系;通过取消冗余度与不一致相关性,该设计规则可以同时保护数据并提高数据的灵活性。通常数据库标准化是让数据库设计符合某一级别的范式,通常满足第三范式即可。也有第四范式(也称为 Boyce Codd范式,BCNF))与第五范式存在,但是在实际设计中很少考虑。忽视这些规则可能使得数据库的设计不太完美,但这不应影响功能。标准化的特点:
1) 所有的“对象”都在它自己的table中,没有冗余。2) 数据库通常由E-R图生成。3) 简洁,更新属性通常只需要更新很少的记录。4) Join操作比较耗时。5) Select,sort优化措施比较少。6) 适用于OLTP应用。
非标准化的特点:
1) 在一张表中存储很多数据,数据冗余。2) 更新数据开销很大,更新一个属性可能会更新很多表,很多记录。3) 在删除数据是有可能丢失数据。4) Select,order有很多优化的选择。5) 适用于DSS应用。
标准化和非标准化都有各自的优缺点,通常在一个数据库设计中可以混合使用,一部分表格标准化,一部分表格保留一些冗余数据:
1) 对OLTP使用标准化,对DSS使用非标准化2) 使用物化视图。MySQL不直接支持该数据库特性,但是可以用MyISAM表代替。3) 冗余一些数据在表格中,例如将ref_id和name存在同一张表中。但是要注意更新问题。4) 对于一些简单的对象,直接使用value作为建。例如IP address等5) Reference by PRIMARY/UNIQUE KEY。MySQL可以优化这种操作,例如:
java 代码select city_namefrom city,statewhere state_id=state.id and state.code=‘CA'” converted to “select city_name from city where state_id=12
2.1.2 数据类型最基本的优化之一就是使表在磁盘上占据的空间尽可能小。这能带来性能非常大的提升,因为数据小,磁盘读入较快,并且在查询过程中表内容被处理所占用的内存更少。同时,在更小的列上建索引,索引也会占用更少的资源。可以使用下面的技术可以使表的性能更好并且使存储空间最小:
1) 使用正确合适的类型,不要将数字存储为字符串。2) 尽可能地使用最有效(最小)的数据类型。MySQL有很多节省磁盘空间和内存的专业化类型。3) 尽可能使用较小的整数类型使表更小。例如,MEDIUMINT经常比INT好一些,因为MEDIUMINT列使用的空间要少25%。4) 如果可能,声明列为NOT NULL。它使任何事情更快而且每列可以节省一位。注意如果在应用程序中确实需要NULL,应该毫无疑问使用它,只是避免 默认地在所有列上有它。5) 对于MyISAM表,如果没有任何变长列(VARCHAR、TEXT或BLOB列),使用固定尺寸的记录格式。这比较快但是不幸地可能会浪费一些空间。即使你已经用CREATE选项让VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed,也可以提示想使用固定长度的行。6) 使用sample character set,例如latin1。尽量少使用utf-8,因为utf-8占用的空间是latin1的3倍。可以在不需要使用utf-8的字段上面使用latin1,例如mail,url等。
2.1.3 索引所有MySQL列类型可以被索引。对相关列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径。使用索引应该注意以下几点:
1) MySQL只会使用前缀,例如key(a, b) …where b=5 将使用不到索引。2) 要选择性的使用索引。在变化很少的列上使用索引并不是很好,例如性别列。3) 在Unique列上定义Unique index。4) 避免建立使用不到的索引。5) 在Btree index中(InnoDB使用Btree),可以在需要排序的列上建立索引。6) 避免重复的索引。7) 避免在已有索引的前缀上建立索引。例如:如果存在index(a,b)则去掉index(a)。8) 控制单个索引的长度。使用key(name(8))在数据的前面几个字符建立索引。9) 越是短的键值越好,最好使用integer。10) 在查询中要使用到索引(使用explain查看),可以减少读磁盘的次数,加速读取数据。11) 相近的键值比随机好。Auto_increment就比uuid好。12) Optimize table可以压缩和排序index,注意不要频繁运行。13) Analyze table可以更新数据。
2.2 Designing queries查询语句的优化是一个Case by case的问题,不同的sql有不同的优化方案,在这里我只列出一些通用的技巧。
1) 在有index的情况下,尽量保证查询使用了正确的index。可以使用EXPLAIN select …查看结果,分析查询。2) 查询时使用匹配的类型。例如select * from a where id=5, 如果这里id是字符类型,同时有index,这条查询则使用不到index,会做全表扫描,速度会很慢。正确的应该是 … where id=”5” ,加上引号表明类型是字符。3) 使用--log-slow-queries –long-query-time=2查看查询比较慢的语句。然后使用explain分析查询,做出优化。
3. 服务器端优化3.1 MySQL安装MySQL有很多发行版本,最好使用MySQL AB发布的二进制版本。也可以下载源代码进行编译安装,但是编译器和类库的一些bug可能会使编译完成的MySQL存在潜在的问题。如果安装MySQL的服务器使用的是Intel公司的处理器,可以使用intel c++编译的版本,在Linux World2005的一篇PPT中提到,使用intel C++编译器编译的MySQL查询速度比正常版本快30%左右。Intel c++编译版本可以在MySQL官方网站下载。
3.2 服务器设置优化MySQL默认的设置性能很差,所以要做一些参数的调整。这一节介绍一些通用的参数调整,不涉及具体的存储引擎(主要指MyISAM,InnoDB,相关优化在4中介绍)。
--character-set:如果是单一语言使用简单的character set例如latin1。尽量少用Utf-8,utf-8占用空间较多。--memlock:锁定MySQL只能运行在内存中,避免swapping,但是如果内存不够时有可能出现错误。--max_allowed_packet:要足够大,以适应比较大的SQL查询,对性能没有太大影响,主要是避免出现packet错误。--max_connections:server允许的最大连接。太大的话会出现out of memory。--table_cache:MySQL在同一时间保持打开的table的数量。打开table开销比较大。一般设置为512。--query_cache_size: 用于缓存查询的内存大小。--datadir:mysql存放数据的根目录,和安装文件分开在不同的磁盘可以提高一点性能。
4. 存储引擎优化MySQL支持不同的存储引擎,主要使用的有MyISAM和InnoDB。
4.1 MyISAMMyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索,以及全文搜索能力。MyISAM在所有MySQL配置里被支持,它是默认的存储引擎,除非配置MySQL默认使用另外一个引擎。
4.1.1 MyISAM特性4.1.1.1 MyISAM Properties
1) 不支持事务,宕机会破坏表2) 使用较小的内存和磁盘空间3) 基于表的锁,并发更新数据会出现严重性能问题4) MySQL只缓存Index,数据由OS缓存
4.1.1.2 Typical MyISAM usages
1) 日志系统2) 只读或者绝大部分是读操作的应用3) 全表扫描4) 批量导入数据5) 没有事务的低并发读/写
4.1.2 MyISAM优化要点
1) 声明列为NOT NULL,可以减少磁盘存储。2) 使用optimize table做碎片整理,回收空闲空间。注意仅仅在非常大的数据变化后运行。3) Deleting/updating/adding大量数据的时候禁止使用index。使用ALTER TABLE t DISABLE KEYS。4) 设置myisam_max_[extra]_sort_file_size足够大,可以显著提高repair table的速度。
4.1.3 MyISAM Table Locks
1) 避免并发insert,update。2) 可以使用insert delayed,但是有可能丢失数据。3) 优化查询语句。4) 水平分区。5) 垂直分区。6) 如果都不起作用,使用InnoDB。
4.1.4 MyISAM Key Cache
1) 设置key_buffer_size variable。MyISAN最主要的cache设置,用于缓存MyISAM表格的index数据,该参数只对MyISAM有影响。通常在只使用MyISAM的Server中设置25-33%的内存大小。2) 可以使用几个不同的Key Caches(对一些hot data)。
a) SET GLOBAL test.key_buffer_size=512*1024;b) CACHE INDEX t1.i1, t2.i1, t3 IN test;
2) Preload index到Cache中可以提高查询速度。因为preloading index是顺序的,所以非常快。
a) LOAD INDEX INTO CACHE t1, t2 IGNORE LEAVES;4.2 InnoDBInnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎。InnoDB提供row level lock,并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中row level lock适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY约束。在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合。InnoDB是为在处理巨大数据量时获得最大性能而设计的。它的CPU使用效率非常高。InnoDB存储引擎已经完全与MySQL服务器整合,InnoDB存储引擎为在内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。 InnoDB存储它的表&索引在一个表空间中,表空间可以包含数个文件(或原始磁盘分区)。这与MyISAM表不同,比如在MyISAM表中每个表被存在分离的文件中。InnoDB 表可以是任何大小,即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。许多需要高性能的大型数据库站点上使用了InnoDB引擎。著名的Internet新闻站点Slashdot.org运行在InnoDB上。 Mytrix, Inc.在InnoDB上存储超过1TB的数据,还有一些其它站点在InnoDB上处理平均每秒800次插入/更新的负荷。4.2.1 InnoDB特性4.2.1.1 InnoDB Properties
1) 支持事务,ACID,外键。2) Row level locks。3) 支持不同的隔离级别。4) 和MyISAM相比需要较多的内存和磁盘空间。5) 没有键压缩。6) 数据和索引都缓存在内存hash表中。
4.2.1.2 InnoDB Good For
1) 需要事务的应用。2) 高并发的应用。3) 自动恢复。4) 较快速的基于主键的操作。
4.2.2 InnoDB优化要点
1) 尽量使用short,integer的主键。2) Load/Insert数据时按主键顺序。如果数据没有按主键排序,先排序然后再进行数据库操作。3) 在Load数据是为设置SET UNIQUE_CHECKS=0,SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0,可以避免外键和唯一性约束检查的开销。4) 使用prefix keys。因为InnoDB没有key压缩功能。
4.2.3 InnoDB服务器端设定
innodb_buffer_pool_size:这是InnoDB最重要的设置,对InnoDB性能有决定性的影响。默认的设置只有8M,所以默认的数据库设置下面InnoDB性能很差。在只有InnoDB存储引擎的数据库服务器上面,可以设置60-80%的内存。更精确一点,在内存容量允许的情况下面设置比InnoDB tablespaces大10%的内存大小。
innodb_data_file_path:指定表数据和索引存储的空间,可以是一个或者多个文件。最后一个数据文件必须是自动扩充的,也只有最后一个文件允许自动扩充。这样,当空间用完后,自动扩充数据文件就会自动增长(以8MB为单位)以容纳额外的数据。例如: innodb_data_file_path=/disk1/ibdata1:900M;/disk2/ibdata2:50M:autoextend两个数据文件放在不同的磁盘上。数据首先放在ibdata1中,当达到900M以后,数据就放在ibdata2中。一旦达到50MB,ibdata2将以8MB为单位自动增长。如果磁盘满了,需要在另外的磁盘上面增加一个数据文件。innodb_autoextend_increment: 默认是8M, 如果一次insert数据量比较多的话, 可以适当增加.
innodb_data_home_dir:放置表空间数据的目录,默认在mysql的数据目录,设置到和MySQL安装文件不同的分区可以提高性能。
innodb_log_file_size:该参数决定了recovery speed。太大的话recovery就会比较慢,太小了影响查询性能,一般取256M可以兼顾性能和recovery的速度。innodb_log_buffer_size:磁盘速度是很慢的,直接将log写道磁盘会影响InnoDB的性能,该参数设定了log buffer的大小,一般4M。如果有大的blob操作,可以适当增大。
innodb_flush_logs_at_trx_commit=2: 该参数设定了事务提交时内存中log信息的处理。
1) =1时,在每个事务提交时,日志缓冲被写到日志文件,对日志文件做到磁盘操作的刷新。Truly ACID。速度慢。2) =2时,在每个事务提交时,日志缓冲被写到文件,但不对日志文件做到磁盘操作的刷新。只有操作系统崩溃或掉电才会删除最后一秒的事务,不然不会丢失事务。3) =0时, 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新。任何mysqld进程的崩溃会删除崩溃前最后一秒的事务
innodb_file_per_table:可以存储每个InnoDB表和它的索引在它自己的文件中。
transaction-isolation=READ-COMITTED: 如果应用程序可以运行在READ-COMMITED隔离级别,做此设定会有一定的性能提升。
innodb_flush_method: 设置InnoDB同步IO的方式:
1) Default – 使用fsync()。2) O_SYNC 以sync模式打开文件,通常比较慢。3) O_DIRECT,在Linux上使用Direct IO。可以显著提高速度,特别是在RAID系统上。避免额外的数据复制和double buffering(mysql buffering 和OS buffering)。
innodb_thread_concurrency: InnoDB kernel最大的线程数。
1) 最少设置为(num_disks+num_cpus)*2。2) 可以通过设置成1000来禁止这个限制
5. 缓存缓存有很多种,为应用程序加上适当的缓存策略会显著提高应用程序的性能。由于应用缓存是一个比较大的话题,所以这一部分还需要进一步调研。
6. Reference1) http://www.mysqlperformanceblog.com/2) Advanced MySQL Performance Optimization, Peter Zaitsev, Tobias Asplund, MySQL Users Conference 20053) Improving MySQL Server Performance with Intel C++ Compiler,Peter Zaitsev,Linux World 20054) MySQL Performance Optimization, Peter Zaitsev, Percona Ltd, OPEN SOURCE DATABASE CONFERENCE 20065) MySQL Server Settings Tuning, Peter Zaitsev, co-founder, Percona Ltd, 20076) MySQL Reference Manual
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