摘要:實際應用中,查詢的返回結果會有條記錄。修改保存文件后,重啟服務。通常優化至少到級別,最好能優化到指出使用哪個索引在該表找到行記錄。如果該值為,說明沒有使用索引,可以建立索引提高性能顯示實際使用的索引。
最近公司項目添加新功能,上線后發現有些功能的列表查詢時間很久。原因是新功能用到舊功能的接口,而這些舊接口的 SQL 查詢語句關聯5,6張表且編寫不夠規范,導致 MySQL 在執行 SQL 語句時索引失效,進行全表掃描。原本負責優化的同事有事請假回家,因此優化查詢數據的問題落在筆者手中。筆者在查閱網上 SQL 優化的資料后成功解決了問題,在此從全局角度記錄和總結 MySQL 查詢優化相關技巧。
數據查詢慢,不代表 SQL 語句寫法有問題。?首先,我們需要找到問題的源頭才能“對癥下藥”。筆者用一張流程圖展示 MySQL 優化的思路:
無需更多言語,從圖中可以清楚地看出,導致數據查詢慢的原因有多種,如:緩存失效,在此一段時間內由于高并發訪問導致 MySQL 服務器崩潰;SQL 語句編寫問題;MySQL 服務器參數問題;硬件配置限制 MySQL 服務性能問題等。
如果系統的并發請求數不高,且查詢速度慢,可以忽略該步驟直接進行 SQL 語句調優步驟。
執行命令:
show status
由于返回結果太多,此處不貼出結果。其中,再返回的結果中,我們主要關注 “Queries”、“Threads_connected” 和 “Threads_running” 的值,即查詢次數、線程連接數和線程運行數。
我們可以通過執行如下腳本監控 MySQL 服務器運行的狀態值
#!/bin/bashwhile truedomysqladmin -uroot -p"密碼" ext | awk "/Queries/{q=$4}/Threads_connected/{c=$4}/Threads_running/{r=$4}END{printf("%d %d %d/n",q,c,r)}" >> status.txtsleep 1done
執行該腳本 24 小時,獲取 status.txt 里的內容,再次通過 awk 計算每秒請求 MySQL 服務的次數
awk "{q=$1-last;last=$1}{printf("%d %d %d/n",q,$2,$3)}" status.txt
復制計算好的內容到 Excel 中生成圖表觀察數據周期性。
如果觀察的數據有周期性的變化,如上圖的解釋,需要修改緩存失效策略。
例如:
通過隨機數在[3,6,9] 區間獲取其中一個值作為緩存失效時間,這樣分散了緩存失效時間,從而節省了一部分內存的消耗。
當訪問高峰期時,一部分請求分流到未失效的緩存,另一部分則訪問 MySQL 數據庫,這樣減少了 MySQL 服務器的壓力。
###?4.1 方式一:查看運行的線程
執行命令:
show processlist
返回結果:
mysql> show processlist;+----+------+-----------+------+---------+------+----------+------------------+| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info |+----+------+-----------+------+---------+------+----------+------------------+| 9 | root | localhost | test | Query | 0 | starting | show processlist |+----+------+-----------+------+---------+------+----------+------------------+1 row in set (0.00 sec)
從返回結果中我們可以了解該線程執行了什么命令/SQL 語句以及執行的時間。實際應用中,查詢的返回結果會有 N 條記錄。
其中,返回的 State 的值是我們判斷性能好壞的關鍵,其值出現如下內容,則該行記錄的 SQL 語句需要優化:
Converting HEAP to MyISAM # 查詢結果太大時,把結果放到磁盤,嚴重Create tmp table #創建臨時表,嚴重Copying to tmp table on disk #把內存臨時表復制到磁盤,嚴重locked #被其他查詢鎖住,嚴重loggin slow query #記錄慢查詢Sorting result #排序
State 字段有很多值,如需了解更多,可以參看文章末尾提供的鏈接。
###?4.2 方式二:開啟慢查詢日志
在配置文件 my.cnf 中的 [mysqld] 一行下邊添加兩個參數:
slow_query_log = 1slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow-query.loglong_query_time = 2log_queries_not_using_indexes = 1
其中,slow_query_log = 1 表示開啟慢查詢;
slow_query_log_file 表示慢查詢日志存放的位置;
long_query_time = 2 表示查詢 >=2 秒才記錄日志;
log_queries_not_using_indexes = 1 記錄沒有使用索引的 SQL 語句。
注意:slow_query_log_file 的路徑不能隨便寫,否則 MySQL 服務器可能沒有權限將日志文件寫到指定的目錄中。建議直接復制上文的路徑。
修改保存文件后,重啟 MySQL 服務。在 /var/lib/mysql/ 目錄下會創建 slow-query.log 日志文件。連接 MySQL 服務端執行如下命令可以查看配置情況。
show variables like "slow_query%";show variables like "long_query_time";
測試慢查詢日志:
mysql> select sleep(2);+----------+| sleep(2) |+----------+| 0 |+----------+1 row in set (2.00 sec)
打開慢查詢日志文件
[root@localhost mysql]# vim /var/lib/mysql/slow-query.log/usr/sbin/mysqld, Version: 5.7.19-log (MySQL Community Server (GPL)). started with:Tcp port: 0 Unix socket: /var/lib/mysql/mysql.sockTime Id Command Argument# Time: 2017-10-05T04:39:11.408964Z# User@Host: root[root] @ localhost [] Id: 3# Query_time: 2.001395 Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1 Rows_examined: 0use test;SET timestamp=1507178351;select sleep(2);
我們可以看到剛才執行了 2 秒的 SQL 語句被記錄下來了。
雖然在慢查詢日志中記錄查詢慢的 SQL 信息,但是日志記錄的內容密集且不易查閱。因此,我們需要通過工具將 SQL 篩選出來。
MySQL 提供 mysqldumpslow 工具對日志進行分析。我們可以使用 mysqldumpslow --help 查看命令相關用法。
常用參數如下:
-s:排序方式,后邊接著如下參數 c:訪問次數 l:鎖定時間 r:返回記錄 t:查詢時間 al:平均鎖定時間 ar:平均返回記錄書 at:平均查詢時間 -t:返回前面多少條的數據 -g:翻遍搭配一個正則表達式,大小寫不敏感
案例:
獲取返回記錄集最多的10個sqlmysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/slow-query.log獲取訪問次數最多的10個sqlmysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/slow-query.log獲取按照時間排序的前10條里面含有左連接的查詢語句mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/slow-query.log
篩選出有問題的 SQL,我們可以使用 MySQL 提供的 explain 查看 SQL 執行計劃情況(關聯表,表查詢順序、索引使用情況等)。
用法:
explain select * from category;
返回結果:
mysql> explain select * from category;+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | category | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | NULL |+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
字段解釋:
1. id:select 查詢序列號。id相同,執行順序由上至下;id不同,id值越大優先級越高,越先被執行
2. select_type:查詢數據的操作類型,其值如下:
simple:簡單查詢,不包含子查詢或 unionprimary:包含復雜的子查詢,最外層查詢標記為該值subquery:在 select 或 where 包含子查詢,被標記為該值derived:在 from 列表中包含的子查詢被標記為該值,MySQL 會遞歸執行這些子查詢,把結果放在臨時表union:若第二個 select 出現在 union 之后,則被標記為該值。若 union 包含在 from 的子查詢中,外層 select 被標記為 derived union result:從 union 表獲取結果的 select
3. table:顯示該行數據是關于哪張表
4. partitions:匹配的分區
5. type:表的連接類型,其值,性能由高到底排列如下:
system:表只有一行記錄,相當于系統表const:通過索引一次就找到,只匹配一行數據eq_ref:唯一性索引掃描,對于每個索引鍵,表中只有一條記錄與之匹配。常用于主鍵或唯一索引掃描ref:非唯一性索引掃描,返回匹配某個多帶帶值的所有行。用于=、< 或 > 操作符帶索引的列range:只檢索給定范圍的行,使用一個索引來選擇行。一般使用between、>、<情況index:只遍歷索引樹ALL:全表掃描,性能最差
注:前5種情況都是理想情況的索引使用情況。通常優化至少到range級別,最好能優化到 ref
6. possible_keys:指出 MySQL 使用哪個索引在該表找到行記錄。如果該值為 NULL,說明沒有使用索引,可以建立索引提高性能
7. key:顯示 MySQL 實際使用的索引。如果為 NULL,則沒有使用索引查詢
8. key_len:表示索引中使用的字節數,通過該列計算查詢中使用的索引的長度。在不損失精確性的情況下,長度越短越好 顯示的是索引字段的最大長度,并非實際使用長度
9. ref:顯示該表的索引字段關聯了哪張表的哪個字段
10. rows:根據表統計信息及選用情況,大致估算出找到所需的記錄或所需讀取的行數,數值越小越好
11. filtered:返回結果的行數占讀取行數的百分比,值越大越好
12. extra: 包含不合適在其他列中顯示但十分重要的額外信息,常見的值如下:
using filesort:說明 MySQL 會對數據使用一個外部的索引排序,而不是按照表內的索引順序進行讀取。出現該值,應該優化 SQLusing temporary:使用了臨時表保存中間結果,MySQL 在對查詢結果排序時使用臨時表。常見于排序 order by 和分組查詢 group by。出現該值,應該優化 SQL using index:表示相應的 select 操作使用了覆蓋索引,避免了訪問表的數據行,效率不錯using where:where 子句用于限制哪一行using join buffer:使用連接緩存distinct:發現第一個匹配后,停止為當前的行組合搜索更多的行
注意:出現前 2 個值,SQL 語句必須要優化。
使用 profiling 命令可以了解 SQL 語句消耗資源的詳細信息(每個執行步驟的開銷)。
select @@profiling;
返回結果:
mysql> select @@profiling;+-------------+| @@profiling |+-------------+| 0 |+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
0 表示關閉狀態,1 表示開啟
set profiling = 1;
返回結果:
mysql> set profiling = 1; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)mysql> select @@profiling;+-------------+| @@profiling |+-------------+| 1 |+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在連接關閉后,profiling 狀態自動設置為關閉狀態。
show profiles;
返回結果:
mysql> show profiles;+----------+------------+------------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+------------------------------+| 1 | 0.00062925 | select @@profiling || 2 | 0.00094150 | show tables || 3 | 0.00119125 | show databases || 4 | 0.00029750 | SELECT DATABASE() || 5 | 0.00025975 | show databases || 6 | 0.00023050 | show tables || 7 | 0.00042000 | show tables || 8 | 0.00260675 | desc role || 9 | 0.00074900 | select name,is_key from role |+----------+------------+------------------------------+9 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
該命令執行之前,需要執行其他 SQL 語句才有記錄。
show profile for query Query_ID;
返回結果:
mysql> show profile for query 9;+----------------------+----------+| Status | Duration |+----------------------+----------+| starting | 0.000207 || checking permissions | 0.000010 || Opening tables | 0.000042 || init | 0.000050 || System lock | 0.000012 || optimizing | 0.000003 || statistics | 0.000011 || preparing | 0.000011 || executing | 0.000002 || Sending data | 0.000362 || end | 0.000006 || query end | 0.000006 || closing tables | 0.000006 || freeing items | 0.000011 || cleaning up | 0.000013 |+----------------------+----------+15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
每行都是狀態變化的過程以及它們持續的時間。Status 這一列和 show processlist 的 State 是一致的。因此,需要優化的注意點與上文描述的一樣。
其中,Status 字段的值同樣可以參考末尾鏈接。
show profile block io,cpu for query Query_ID;show profile cpu,block io,memory,swaps,context switches,source for query Query_ID;show profile all for query Query_ID;
主要以查詢優化、索引使用和表結構設計方面進行講解。
避免 SELECT *,需要什么數據,就查詢對應的字段。
小表驅動大表,即小的數據集驅動大的數據集。如:以 A,B 兩表為例,兩表通過 id 字段進行關聯。
當 B 表的數據集小于 A 表時,用 in 優化 exist;使用 in ,兩表執行順序是先查 B 表,再查 A 表select * from A where id in (select id from B)當 A 表的數據集小于 B 表時,用 exist 優化 in;使用 exists,兩表執行順序是先查 A 表,再查 B 表select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
一些情況下,可以使用連接代替子查詢,因為使用 join,MySQL 不會在內存中創建臨時表。
適當添加冗余字段,減少表關聯。
合理使用索引(下文介紹)。如:為排序、分組字段建立索引,避免 filesort 的出現。
主鍵自動創建唯一索引
頻繁作為查詢條件的字段
查詢中與其他表關聯的字段
查詢中排序的字段
查詢中統計或分組字段
頻繁更新的字段
where 條件中用不到的字段
表記錄太少
經常增刪改的表
字段的值的差異性不大或重復性高
單表查詢:哪個列作查詢條件,就在該列創建索引
多表查詢:left join 時,索引添加到右表關聯字段;right join 時,索引添加到左表關聯字段
不要對索引列進行任何操作(計算、函數、類型轉換)
索引列中不要使用 !=,<> 非等于
索引列不要為空,且不要使用 is null 或 is not null 判斷
索引字段是字符串類型,查詢條件的值要加’"單引號,避免底層類型自動轉換
違背上述原則可能會導致索引失效,具體情況需要使用 explain 命令進行查看
除了違背索引創建和使用原則外,如下情況也會導致索引失效:
模糊查詢時,以 % 開頭
使用 or 時,如:字段1(非索引)or 字段2(索引)會導致索引失效。
使用復合索引時,不使用第一個索引列。
index(a,b,c) ,以字段 a,b,c 作為復合索引為例:
語句 | 索引是否生效 |
---|---|
where a = 1 | 是,字段 a 索引生效 |
where a = 1 and b = 2 | 是,字段 a 和 b 索引生效 |
where a = 1 and b = 2 and c = 3 | 是,全部生效 |
where b = 2 或 where c = 3 | 否 |
where a = 1 and c = 3 | 字段 a 生效,字段 c 失效 |
where a = 1 and b > 2 and c = 3 | 字段 a,b 生效,字段 c 失效 |
where a = 1 and b like ‘xxx%’ and c = 3 | 字段 a,b 生效,字段 c 失效 |
使用可以存下數據最小的數據類型
使用簡單的數據類型。int 要比 varchar 類型在mysql處理簡單
盡量使用 tinyint、smallint、mediumint 作為整數類型而非 int
盡可能使用 not null 定義字段,因為 null 占用4字節空間
盡量少用 text 類型,非用不可時最好考慮分表
盡量使用 timestamp 而非 datetime
單表不要有太多字段,建議在 20 以內
當數據庫中的數據非常大時,查詢優化方案也不能解決查詢速度慢的問題時,我們可以考慮拆分表,讓每張表的數據量變小,從而提高查詢效率。
1. 垂直拆分:將表中多個列分開放到不同的表中。例如用戶表中一些字段經常被訪問,將這些字段放在一張表中,另外一些不常用的字段放在另一張表中。 插入數據時,使用事務確保兩張表的數據一致性。
2. 水平拆分:按照行進行拆分。例如用戶表中,使用用戶ID,對用戶ID取10的余數,將用戶數據均勻的分配到0~9的10個用戶表中。查找時也按照這個規則查詢數據。
一般情況下對數據庫而言都是“讀多寫少”。換言之,數據庫的壓力多數是因為大量的讀取數據的操作造成的。我們可以采用數據庫集群的方案,使用一個庫作為主庫,負責寫入數據;其他庫為從庫,負責讀取數據。這樣可以緩解對數據庫的訪問壓力。
sort_buffer_size 排序緩沖區內存大小
join_buffer_size 使用連接緩沖區大小
read_buffer_size 全表掃描時分配的緩沖區大小
Innodb_log_file_size 事務日志大小
Innodb_log_files_in_group 事務日志個數
Innodb_log_buffer_size 事務日志緩沖區大小
Innodb_flush_log_at_trx_commit 事務日志刷新策略,其值如下:
0:每秒進行一次 log 寫入 cache,并 flush log 到磁盤
1:在每次事務提交執行 log 寫入 cache,并 flush log 到磁盤
2:每次事務提交,執行 log 數據寫到 cache,每秒執行一次 flush log 到磁盤
expire_logs_days 指定自動清理 binlog 的天數
max_allowed_packet 控制 MySQL 可以接收的包的大小
skip_name_resolve 禁用 DNS 查找
read_only 禁止非 super 權限用戶寫權限
skip_slave_start 級你用 slave 自動恢復
###?7.4 其他
max_connections 控制允許的最大連接數
tmp_table_size 臨時表大小
max_heap_table_size 最大內存表大小
筆者并沒有使用這些參數對 MySQL 服務器進行調優,具體詳情介紹和性能效果請參考文章末尾的資料或另行百度。
硬件的性能直接決定 MySQL 數據庫的性能瓶頸,直接決定 MySQL 數據庫的運行數據和效率。
作為軟件開發程序員,我們主要關注軟件方面的優化內容,以下硬件方面的優化作為了解即可
內存的 IO 比硬盤的速度快很多,可以增加系統的緩沖區容量,使數據在內存停留的時間更長,以減少磁盤的 IO
使用 SSD 或 PCle SSD 設備,至少獲得數百倍甚至萬倍的 IOPS 提升
購置陣列卡同時配備 CACHE 及 BBU 模塊,可以明顯提升 IOPS
盡可能選用 RAID-10,而非 RAID-5
###?8.3 配置 CUP 相關
在服務器的 BIOS 設置中,調整如下配置:
選擇 Performance Per Watt Optimized(DAPC)模式,發揮 CPU 最大性能
關閉 C1E 和 C States 等選項,提升 CPU 效率
Memory Frequency(內存頻率)選擇 Maximum Performance
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