《MYSQL教程mysql 性能的检查和调优方法》要点：
本文介绍了MYSQL教程mysql 性能的检查和调优方法，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。
在遇到严重性能问题时,一般都有这么几种可能:
1、索引没有建好;
2、sql写法过于复杂;
3、配置错误;
4、机器实在负荷不了;
1、索引没有建好
如果看到mysql消耗的cpu很大,可以用mysql的client工具来检查.
在linux下执行
/usr/local/mysql/bin/mysql -hlocalhost -uroot -p
输入密码,如果没有密码,则不用-p参数就可以进到客户端界面中.
看看当前的运行情况
show full processlist
可以多运行几次
这个命令可以看到当前正在执行的sql语句,它会告知执行的sql、数据库名、执行的状态、来自的客户端ip、所使用的帐号、运行时间等信息
在我的cache后端,这里面大部分时间是看不到显示任何sql语句的,我认为这样才算比较正常.如果看到有很多sql语句,那么这台mysql就一定会有性能问题
如果出现了性能问题,则可以进行分析：
1、是不是有sql语句卡住了? 这是出现比较多的情况,如果数据库是采用myisam,那么有可能有一个写入的线程会把数据表给锁定了,如果这条语句不结束,则其它语句也无法运行.
查看processlist里的time这一项,看看有没有执行时间很长的语句,要留意这些语句.
2、大量相同的sql语句正在执行
如果出现这种情况,则有可能是该sql语句执行的效率低下,同样要留意这些语句.
然后把你所怀疑的语句统统集合一下,用desc(explain)来检查这些语句.
首先看看一个正常的desc输出：
mysql> desc select * from imgs where imgid=1651768337;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | imgs | const | PRIMARY | PRIMARY | 8 | const | 1 | |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
注意key、rows和Extra这三项,这条语句返回的结果说明了该sql会使用PRIMARY主键索引来查询,结果集数量为1条,Extra没有显示,证明没有用到排序或其他操作.由此结果可以推断,mysql会从索引中查询imgid=1651768337这条记录,然后再到真实表中取出所有字段,是很简单的操作.
key是指明当前sql会使用的索引,mysql执行一条简单语句时只能使用到一条索引,注意这个限制;rows是返回的结果集大小,结果集就是使用该索引进行一次搜索的所有匹配结果;Extra一般会显示查询和排序的方式,.
如果没有使用到key,或者rows很大而用到了filesort排序,一般都会影响到效率,例如：
mysql> desc select * from imgs where userid="7mini" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 12506 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
这条sql结果集会有12506条,用到了filesort,所以执行起来会非常消耗效率的.这时mysql执行时会把整个表扫描一遍,一条一条去找到匹配userid="7mini"的记录,然后还要对这些记录的clicks进行一次排序,效率可想而知.真实执行时如果发现还比较快的话,那是因为服务器内存还足够将12506条比较短小的记录全部读入内存,所以还比较快,但是并发多起来或者表大起来的话,效率问题就严重了.
这时我把userid加入索引：
create index userid on imgs (userid);
然后再检查：
mysql> desc select * from imgs where userid="7mini" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid | userid | 51 | const | 8 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
嗯,这时可以看到mysql使用了userid这个索引搜索了,用userid索引一次搜索后,结果集有8条.然后虽然使用了filesort一条一条排序,但是因为结果集只有区区8条,效率问题得以缓解.
但是,如果我用别的userid查询,结果又会有所不同：
mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid | userid | 51 | const | 2944 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
这个结果和userid="7mini"的结果基本相同,但是mysql用userid索引一次搜索后结果集的大小达到2944条,这2944条记录都会加入内存进行filesort,效率比起7mini那次来说就差很多了.这时可以有两种办法可以解决,第一种办法是再加一个索引和判断条件,因为我只需要根据点击量取最大的10条数据,所以有很多数据我根本不需要加进来排序,比如点击量小于10的,这些数据可能占了很大部分.
我对clicks加一个索引,然后加入一个where条件再查询：
create index clicks on imgs(clicks);
mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,clicks | userid | 51 | const | 2944 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
这时可以看到possible_keys变成了userid,clicks,possible_keys是可以匹配的所有索引,mysql会从possible_keys中自己判断并取用其中一个索引来执行语句,值得注意的是,mysql取用的这个索引未必是最优化的.这次查询mysql还是使用userid这个索引来查询的,并没有按照我的意愿,所以结果还是没有什么变化.改一下sql加上use index强制mysql使用clicks索引：
mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid='admin' and clicks>10 order by clicks desc limit 10
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 5455 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
这时mysql用到了clicks索引进行查询,但是结果集比userid还要大!看来还要再进行限制：
mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid='admin' and clicks>1000 order by clicks desc limit 10
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 312 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
加到1000的时候结果集变成了312条,排序效率应该是可以接受.
不过,采用换索引这种优化方式需要取一个采样点,比如这个例子中的1000这个数字,这样,对userid的每个数值,都要去找一个采样点,这样对程序来说是很难办的.如果按1000取样的话,那么userid='7mini'这个例子中,取到的结果将不会是8条,而是2条,给用户造成了困惑.
当然还有另一种办法,加入双索引：
create index userid_clicks on imgs (userid, clicks)
mysql> desc select * from imgs where userid="admin" order by clicks desc limit 10;
+----+-------------+-------+------+----------------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+----------------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,userid_clicks | userid_clicks | 51 | const | 2944 | Using where |
+----+-------------+-------+------+----------------------+---------------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
这时可以看到,结果集还是2944条,但是Extra中的filesort不见了.这时mysql使用userid_clicks这个索引去查询,这不但能快速查询到userid="admin"的所有记录,并且结果是根据clicks排好序的!所以不用再把这个结果集读入内存一条一条排序了,效率上会高很多.
但是用多字段索引这种方式有个问题,如果查询的sql种类很多的话,就得好好规划一下了,否则索引会建得非常多,不但会影响到数据insert和update的效率,而且数据表也容易损坏.
以上是对索引优化的办法,因为原因可能会比较复杂,所以写得比较的长,一般好好优化了索引之后,mysql的效率会提升n个档次,从而也不需要考虑增加机器来解决问题了.
但是,mysql甚至所有数据库,可能都不好解决limit的问题.在mysql中,limit 0,10只要索引合适,是没有问题的,但是limit 100000,10就会很慢了,因为mysql会扫描排好序的结果,然后找到100000这个点,取出10条返回.要找到100000这个点,就要扫描100000条记录,这个循环是比较耗时的.不知道会不会有什么好的算法可以优化这个扫描引擎,我冥思苦想也想不出有什么好办法.对于limit,目前直至比较久远的将来,我想只能通过业务、程序和数据表的规划来优化,我想到的这些优化办法也都还没有一个是万全之策,往后再讨论.
2、sql写法过于复杂
sql写法假如用到一些特殊的功能,比如groupby、或者多表联合查询的话,mysql用到什么方式来查询也可以用desc来分析,我这边用复杂sql的情况还不算多,所以不常分析,暂时就没有好的建议.
3、配置错误 配置里主要参数是key_buffer、sort_buffer_size/myisam_sort_buffer_size,这两个参数意思是：
key_buffer=128M：全部表的索引都会尽可能放在这块内存区域内,索引比较大的话就开稍大点都可以,我一般设为128M,有个好的建议是把很少用到并且比较大的表想办法移到别的地方去,这样可以显著减少mysql的内存占用.
sort_buffer_size=1M：单个线程使用的用于排序的内存,查询结果集都会放进这内存里,如果比较小,mysql会多放几次,所以稍微开大一点就可以了,重要是优化好索引和查询语句,让他们不要生成太大的结果集.
另外一些配置：
thread_concurrency=8：这个配置标配=cpu数量x2
interactive_timeout=30
wait_timeout=30：这两个配置使用10-30秒就可以了,这样会尽快地释放内存资源,注意：一直在使用的连接是不会断掉的,这个配置只是断掉了长时间不动的连接.
query_cache：这个功能不要使用,现在很多人看到cache这几个字母就像看到了宝贝,这是不唯物主义的.mysql的query_cache在每次表数据有变化的时候都会重新清理连至该表的所有缓存,如果更新比较频繁,query_cache不但帮不上忙,而且还会对效率影响很大.这个参数只适合只读型的数据库,如果非要用,也只能用query_cache_type=2自行用SQL_CACHE指定一些sql进行缓存.
max_connections：默认为100,一般情况下是足够用的,但是一般要开大一点,开到400-600就可以了,能超过600的话一般就有效率问题,得另找对策,光靠增加这个数字不是办法.
其它配置可以按默认就可以了,个人觉得问题还不是那么的大,提醒一下：1、配置虽然很重要,但是在绝大部分情况下都不是效率问题的罪魁祸首.2、mysql是一个数据库,对于数据库最重要考究的不应是效率,而是稳定性和数据准确性.
4、机器实在负荷不了
如果做了以上调整,服务器还是不能承受,那就只能通过架构级调整来优化了.
1、mysql同步. 通过mysql同步功能将数据同步到数台从数据库,由主数据库写入,从数据库提供读取.
我个人不是那么乐意使用mysql同步,因为这个办法会增加程序的复杂性,并常常会引起数据方面的错误.在高负荷的服务中,死机了还可以快速重启,但数据错误的话要恢复就比较麻烦.
2、加入缓存 加入缓存之后,就可以解决并发的问题,效果很明显.如果是实时系统,可以考虑用刷新缓存方式使缓存保持最新.
在前端加入squid的架构比较提倡使用,在命中率比较高的应用中,基本上可以解决问题.
如果是在程序逻辑层里面进行缓存,会增加很多复杂性,问题会比较多而且难解决,不建议在这一层面进行调整.
3、程序架构调整,支持同时连接多个数据库 如果web加入缓存后问题还是比较严重,只能通过程序架构调整,把应用拆散,用多台的机器同时提供服务.
如果拆散的话,对业务是有少许影响,如果业务当中有部分功能必须使用所有的数据,可以用一个完整库+n个分散库这样的架构,每次修改都在完整库和分散库各操作一次,或定期整理完整库.
当然,还有一种最笨的,把数据库整个完完整整的做拷贝,然后程序每次都把完整的sql在这些库执行一遍,访问时轮询访问,我认为这样要比mysql同步的方式安全.
4、使用 mysql proxy 代理
mysql proxy 可以通过代理把数据库中的各个表分散到数台服务器,但是它的问题是没有能解决热门表的问题,如果热门内容散在多个表中,用这个办法是比较轻松就能解决问题.
我没有用过这个软件也没有认真查过,不过我对它的功能有一点点怀疑,就是它怎么实现多个表之间的联合查询?如果能实现,那么效率如何呢?
5、使用memcachedb 数据库换用支持mysql的memcachedb,是可以一试的想法,从memcachedb的实现方式和层面来看对数据没有什么影响,不会对用户有什么困扰.
为我现在因为数据库方面问题不多,没有试验过这个玩意.不过,只要它支持mysql的大部分主要的语法,而且本身稳定,可用性是无需置疑的.
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