Linux基础服务 ·

MYSQL 调优和使用必读

选择合适的存储引擎: InnoDB

除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索,没人会用 MYSQL 了),你应该默认选择 InnoDB 。

你自己在测试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快,这是因为: MyISAM 只缓存索引,而 InnoDB 缓存数据和索引,MyISAM 不支持事务。但是 如果你使用 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 可以获得接近的读取性能 (相差百倍) 。

如何将现有的 MyISAM 数据库转换为 InnoDB:

为每个表分别创建 InnoDB FILE:

这样可以保证 ibdata1 文件不会过大,失去控制。尤其是在执行 mysqlcheck -o –all-databases 的时候。

保证从内存中读取数据,讲数据保存在内存中

足够大的 innodb_buffer_pool_size

推荐将数据完全保存在 innodb_buffer_pool_size ,即按存储量规划 innodb_buffer_pool_size 的容量。这样你可以完全从内存中读取数据,最大限度减少磁盘操作。

如何确定 innodb_buffer_pool_size 足够大,数据是从内存读取而不是硬盘?

方法 1

发现 Innodb_buffer_pool_pages_free 为 0,则说明 buffer pool 已经被用光,需要增大 innodb_buffer_pool_size

InnoDB 的其他几个参数:

方法 2

或者用iostat -d -x -k 1 命令,查看硬盘的操作。

服务器上是否有足够内存用来规划

执行 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 清除操作系统的文件缓存,可以看到真正的内存使用量。

数据预热

默认情况,只有某条数据被读取一次,才会缓存在 innodb_buffer_pool。所以,数据库刚刚启动,需要进行数据预热,将磁盘上的所有数据缓存到内存中。数据预热可以提高读取速度。

对于 InnoDB 数据库,可以用以下方法,进行数据预热:

1. 将以下脚本保存为 MakeSelectQueriesToLoad.sql

2. 执行(注意备份)

3. 每次重启数据库,或者整库备份前需要预热的时候执行:

不要让数据存到 SWAP 中

如果是专用 MYSQL 服务器,可以禁用 SWAP,如果是共享服务器,确定 innodb_buffer_pool_size 足够大。或者使用固定的内存空间做缓存,使用 memlock 指令。

定期优化重建数据库

mysqlcheck -o –all-databases 会让 ibdata1 不断增大,真正的优化只有重建数据表结构:

减少磁盘写入操作

使用足够大的写入缓存 innodb_log_file_size

但是需要注意如果用 1G 的 innodb_log_file_size ,假如服务器当机,需要 10 分钟来恢复。

推荐 innodb_log_file_size 设置为 0.25 * innodb_buffer_pool_size

innodb_flush_log_at_trx_commit

这个选项和写磁盘操作密切相关:

innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 则每次修改写入磁盘

innodb_flush_log_at_trx_commit = 0/2 每秒写入磁盘

如果你的应用不涉及很高的安全性 (金融系统),或者基础架构足够安全,或者 事务都很小,都可以用 0 或者 2 来降低磁盘操作。

避免双写入缓冲

提高磁盘读写速度

RAID0 尤其是在使用 EC2 这种虚拟磁盘 (EBS) 的时候,使用软 RAID0 非常重要。

充分使用索引

查看现有表结构和索引

添加必要的索引

索引是提高查询速度的唯一方法,比如搜索引擎用的倒排索引是一样的原理。

索引的添加需要根据查询来确定,比如通过慢查询日志或者查询日志,或者通过 EXPLAIN 命令分析查询。

优化用户验证表:

添加索引

每次重启服务器进行数据预热

添加启动脚本到 my.cnf

使用自动加索引的框架或者自动拆分表结构的框架

比如,Rails 这样的框架,会自动添加索引,Drupal 这样的框架会自动拆分表结构。会在你开发的初期指明正确的方向。所以,经验不太丰富的人一开始就追求从 0 开始构建,实际是不好的做法。

分析查询日志和慢查询日志

记录所有查询,这在用 ORM 系统或者生成查询语句的系统很有用。

注意不要在生产环境用,否则会占满你的磁盘空间。

记录执行时间超过 1 秒的查询:

激进的方法,使用内存磁盘

现在基础设施的可靠性已经非常高了,比如 EC2 几乎不用担心服务器硬件当机。而且内存实在是便宜,很容易买到几十G内存的服务器,可以用内存磁盘,定期备份到磁盘。

将 MYSQL 目录迁移到 4G 的内存磁盘

用 NOSQL 的方式使用 MYSQL

B-TREE 仍然是最高效的索引之一,所有 MYSQL 仍然不会过时。

用 HandlerSocket 跳过 MYSQL 的 SQL 解析层,MYSQL 就真正变成了 NOSQL。

其他

  • 单条查询最后增加 LIMIT 1,停止全表扫描。
  • 将非”索引”数据分离,比如将大篇文章分离存储,不影响其他自动查询。
  • 不用 MYSQL 内置的函数,因为内置函数不会建立查询缓存。
  • PHP 的建立连接速度非常快,所有可以不用连接池,否则可能会造成超过连接数。当然不用连接池 PHP 程序也可能将
  • 连接数占满比如用了 @ignore_user_abort(TRUE);
  • 使用 IP 而不是域名做数据库路径,避免 DNS 解析问题

结束

你会发现优化后,数据库的性能提高几倍到几百倍。所以 MYSQL 基本还是可以适用大部分场景的应用的。优化现有系统的成本比系统重构或者迁移到 NOSQL 低很多。

参与评论