1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下:
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
连接(JOIN).. 之所以更有效率一些,是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自动删除,从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候,我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了,要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、事务
尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询,但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下,当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候,整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下,要把某个数据同时插入两个相关联的表中,可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后,数据库突然出现意外状况,造成第二个表中的操作没有完成,这样,就会造成数据的不完整,甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况,就应该使用事务,它的作用是:要么语句块中每条语句都操作成功,要么都失败。换句话说,就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始,COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败,那么,ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item=’book';
COMMIT;
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时,它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式,这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,但却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。
其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem=’book';
…
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem=’book';
UNLOCK TABLES
这里,我们用一个 SELECT 语句取出初始数据,通过一些计算,用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前,不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里,外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢?一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况,例如 customerinfo中的“province”.. 字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外,MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先,最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<“2001-01-01″;
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候:
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多。第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM books
WHERE name like “MySQL%”
但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:
SELECT * FROM books
WHERE name>=”MySQL”and name<“MySQM”
最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。
第二部分,数据库优化实践:
mysql> show global status;
可以列出mysql服务器运行各种状态值,另外,查询mysql服务器配置信息语句:
mysql> show variables;
一、慢查询
mysql> show variables like ‘slow%';
+——————+——-+
| variable_name | value |
+——————+——-+
| log_slow_queries | on |
| slow_launch_time | 2 |
+——————+——-+
mysql> show global status like ‘slow%';
+———————+——-+
| variable_name | value |
+———————+——-+
| slow_launch_threads | 0 |
| slow_queries | 4148 |
+———————+——-+
配 置中打开了记录慢查询,执行时间超过2秒的即为慢查询,系统显示有4148个慢查询,你可以分析慢查询日志,找出有问题的sql语句,慢查询时间不宜设置 过长,否则意义不大,最好在5秒以内,如果你需要微秒级别的慢查询,可以考虑给mysql打补丁:http://www.percona.com /docs/wiki/release:start,记得找对应的版本。
打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响,如果你的mysql是主-从结构,可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志,这样既可以监控慢查询,对系统性能影响又小。
二、连接数
经 常会遇见”mysql: error 1040: too many connections”的情况,一种是访问量确实很高,mysql服务器抗不住,这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力,另外一种情况是mysql配 置文件中max_connections值过小:
mysql> show variables like ‘max_connections';
+—————–+——-+
| variable_name | value |
+—————–+——-+
| max_connections | 256 |
+—————–+——-+
这台mysql服务器最大连接数是256,然后查询一下服务器响应的最大连接数:
mysql> show global status like ‘max_used_connections';
mysql服务器过去的最大连接数是245,没有达到服务器连接数上限256,应该没有出现1040错误,比较理想的设置是
max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%
最大连接数占上限连接数的85%左右,如果发现比例在10%以下,mysql服务器连接数上限设置的过高了。
三、key_buffer_size
key_buffer_size是对myisam表性能影响最大的一个参数,下面一台以myisam为主要存储引擎服务器的配置:
mysql> show variables like ‘key_buffer_size';
+—————–+————+
| variable_name | value |
+—————–+————+
| key_buffer_size | 536870912 |
+—————–+————+
分配了512mb内存给key_buffer_size,我们再看一下key_buffer_size的使用情况:
mysql> show global status like ‘key_read%';
+————————+————-+
| variable_name | value |
+————————+————-+
| key_read_requests | 27813678764 |
| key_reads | 6798830 |
+————————+————-+
一共有27813678764个索引读取请求,有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引,计算索引未命中缓存的概率:
key_cache_miss_rate = key_reads / key_read_requests * 100%
比 如上面的数据,key_cache_miss_rate为0.0244%,4000个索引读取请求才有一个直接读硬盘,已经很bt 了,key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好(每1000个请求有一个直接读硬盘),如果key_cache_miss_rate在 0.01%以下的话,key_buffer_size分配的过多,可以适当减少。
mysql服务器还提供了key_blocks_*参数:
mysql> show global status like ‘key_blocks_u%';
+————————+————-+
| variable_name | value |
+————————+————-+
| key_blocks_unused | 0 |
| key_blocks_used | 413543 |
+————————+————-+
key_blocks_unused 表示未使用的缓存簇(blocks)数,key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks数,比如这台服务器,所有的缓存都用到了,要么 增加key_buffer_size,要么就是过渡索引了,把缓存占满了。比较理想的设置:
key_blocks_used / (key_blocks_unused + key_blocks_used) * 100% ≈ 80%
四、临时表
mysql> show global status like ‘created_tmp%';
+————————-+———+
| variable_name | value |
+————————-+———+
| created_tmp_disk_tables | 21197 |
| created_tmp_files | 58 |
| created_tmp_tables | 1771587 |
+————————-+———+
每次创建临时表,created_tmp_tables增加,如果是在磁盘上创建临时表,created_tmp_disk_tables也增加,created_tmp_files表示mysql服务创建的临时文件文件数,比较理想的配置是:
created_tmp_disk_tables / created_tmp_tables * 100% <= 25%比如上面的服务器created_tmp_disk_tables / created_tmp_tables * 100% = 1.20%,应该相当好了。我们再看一下mysql服务器对临时表的配置:
mysql> show variables where variable_name in (‘tmp_table_size’, ‘max_heap_table_size’);
+———————+———–+
| variable_name | value |
+———————+———–+
| max_heap_table_size | 268435456 |
| tmp_table_size | 536870912 |
+———————+———–+
只有256mb以下的临时表才能全部放内存,超过的就会用到硬盘临时表。
五、open table情况
mysql> show global status like ‘open%tables%';
+—————+——-+
| variable_name | value |
+—————+——-+
| open_tables | 919 |
| opened_tables | 1951 |
+—————+——-+
open_tables 表示打开表的数量,opened_tables表示打开过的表数量,如果opened_tables数量过大,说明配置中 table_cache(5.1.3之后这个值叫做table_open_cache)值可能太小,我们查询一下服务器table_cache值:
mysql> show variables like ‘table_cache';
+—————+——-+
| variable_name | value |
+—————+——-+
| table_cache | 2048 |
+—————+——-+
比较合适的值为:
open_tables / opened_tables * 100% >= 85%
open_tables / table_cache * 100% <= 95%
六、进程使用情况
mysql> show global status like ‘thread%';
+——————-+——-+
| variable_name | value |
+——————-+——-+
| threads_cached | 46 |
| threads_connected | 2 |
| threads_created | 570 |
| threads_running | 1 |
+——————-+——-+
如 果我们在mysql服务器配置文件中设置了thread_cache_size,当客户端断开之后,服务器处理此客户的线程将会缓存起来以响应下一个客户 而不是销毁(前提是缓存数未达上限)。threads_created表示创建过的线程数,如果发现threads_created值过大的话,表明 mysql服务器一直在创建线程,这也是比较耗资源,可以适当增加配置文件中thread_cache_size值,查询服务器 thread_cache_size配置:
mysql> show variables like ‘thread_cache_size';
+——————-+——-+
| variable_name | value |
+——————-+——-+
| thread_cache_size | 64 |
+——————-+——-+
示例中的服务器还是挺健康的。
七、查询缓存(query cache)
mysql> show global status like ‘qcache%';
+————————-+———–+
| variable_name | value |
+————————-+———–+
| qcache_free_blocks | 22756 |
| qcache_free_memory | 76764704 |
| qcache_hits | 213028692 |
| qcache_inserts | 208894227 |
| qcache_lowmem_prunes | 4010916 |
| qcache_not_cached | 13385031 |
| qcache_queries_in_cache | 43560 |
| qcache_total_blocks | 111212 |
+————————-+———–+
mysql查询缓存变量解释:
qcache_free_blocks:缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。flush query cache会对缓存中的碎片进行整理,从而得到一个空闲块。
qcache_free_memory:缓存中的空闲内存。
qcache_hits:每次查询在缓存中命中时就增大
qcache_inserts:每次插入一个查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。
qcache_lowmem_prunes: 缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看;如果这个数字在不断增长,就表示可能碎片非常严重,或者内存 很少。(上面的 free_blocks和free_memory可以告诉您属于哪种情况)
qcache_not_cached:不适合进行缓存的查询的数量,通常是由于这些查询不是 select 语句或者用了now()之类的函数。
qcache_queries_in_cache:当前缓存的查询(和响应)的数量。
qcache_total_blocks:缓存中块的数量。
我们再查询一下服务器关于query_cache的配置:
mysql> show variables like ‘query_cache%';
+——————————+———–+
| variable_name | value |
+——————————+———–+
| query_cache_limit | 2097152 |
| query_cache_min_res_unit | 4096 |
| query_cache_size | 203423744 |
| query_cache_type | on |
| query_cache_wlock_invalidate | off |
+——————————+———–+
各字段的解释:
query_cache_limit:超过此大小的查询将不缓存
query_cache_min_res_unit:缓存块的最小大小
query_cache_size:查询缓存大小
query_cache_type:缓存类型,决定缓存什么样的查询,示例中表示不缓存 select sql_no_cache 查询
query_cache_wlock_invalidate:当有其他客户端正在对myisam表进行写操作时,如果查询在query cache中,是否返回cache结果还是等写操作完成再读表获取结果。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”,默认是4kb,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据查询,就容易造成内存碎片和浪费。
查询缓存碎片率 = qcache_free_blocks / qcache_total_blocks * 100%
如果查询缓存碎片率超过20%,可以用flush query cache整理缓存碎片,或者试试减小query_cache_min_res_unit,如果你的查询都是小数据量的话。
查询缓存利用率 = (query_cache_size – qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大,可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小,要不就是碎片太多。
查询缓存命中率 = (qcache_hits – qcache_inserts) / qcache_hits * 100%
示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%,查询缓存利用率 = 62.26%,查询缓存命中率 = 1.94%,命中率很差,可能写操作比较频繁吧,而且可能有些碎片。
八、排序使用情况
mysql> show global status like ‘sort%';
+——————-+————+
| variable_name | value |
+——————-+————+
| sort_merge_passes | 29 |
| sort_range | 37432840 |
| sort_rows | 9178691532 |
| sort_scan | 1860569 |
+——————-+————+
sort_merge_passes 包括两步。mysql 首先会尝试在内存中做排序,使用的内存大小由系统变量 sort_buffer_size 决定,如果它的大小不够把所有的记录都读到内存中,mysql 就会把每次在内存中排序的结果存到临时文件中,等 mysql 找到所有记录之后,再把临时文件中的记录做一次排序。这再次排序就会增加 sort_merge_passes。实际上,mysql 会用另一个临时文件来存再次排序的结果,所以通常会看到 sort_merge_passes 增加的数值是建临时文件数的两倍。因为用到了临时文件,所以速度可能会比较慢,增加 sort_buffer_size 会减少 sort_merge_passes 和 创建临时文件的次数。但盲目的增加 sort_buffer_size 并不一定能提高速度,见 how fast can you sort data with mysql?(引自http://qroom.blogspot.com/2007/09/mysql-select-sort.html,貌似被墙)
另外,增加read_rnd_buffer_size(3.2.3是record_rnd_buffer_size)的值对排序的操作也有一点的好处,参见:http://www.mysqlperformanceblog.com/2007/07/24/what-exactly-is-read_rnd_buffer_size/
九、文件打开数(open_files)
mysql> show global status like ‘open_files';
+—————+——-+
| variable_name | value |
+—————+——-+
| open_files | 1410 |
+—————+——-+
mysql> show variables like ‘open_files_limit';
+——————+——-+
| variable_name | value |
+——————+——-+
| open_files_limit | 4590 |
+——————+——-+
比较合适的设置:open_files / open_files_limit * 100% <= 75%
十、表锁情况
mysql> show global status like ‘table_locks%';
+———————–+———–+
| variable_name | value |
+———————–+———–+
| table_locks_immediate | 490206328 |
| table_locks_waited | 2084912 |
+———————–+———–+
table_locks_immediate表示立即释放表锁数,table_locks_waited表示需要等待的表锁数,如果 table_locks_immediate / table_locks_waited > 5000,最好采用innodb引擎,因为innodb是行锁而myisam是表锁,对于高并发写入的应用innodb效果会好些。示例中的服务器 table_locks_immediate / table_locks_waited = 235,myisam就足够了。
十一、表扫描情况
mysql> show global status like ‘handler_read%';
+———————–+————-+
| variable_name | value |
+———————–+————-+
| handler_read_first | 5803750 |
| handler_read_key | 6049319850 |
| handler_read_next | 94440908210 |
| handler_read_prev | 34822001724 |
| handler_read_rnd | 405482605 |
| handler_read_rnd_next | 18912877839 |
+———————–+————-+
各字段解释参见http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/blog/item/31690cd7c4bc5cdaa144df9c.html,调出服务器完成的查询请求次数:
mysql> show global status like ‘com_select';
+—————+———–+
| variable_name | value |
+—————+———–+
| com_select | 222693559 |
+—————+———–+
计算表扫描率:
表扫描率 = handler_read_rnd_next / com_select
如果表扫描率超过4000,说明进行了太多表扫描,很有可能索引没有建好,增加read_buffer_size值会有一些好处,但最好不要超过8mb。
后记: