我们先来看第一个阶段,MySQL慢的诊断思路,一般我们会从三个方向来做:
第一个方向是MySQL内部的观测
第二个方向是外部资源的观测
第三个方向是外部需求的改造
1.1 MySQL 内部观测
我们来看MySQL内部的观测,常用的观测手段是这样的,从上往下看,第一部分是Processlist,看一下哪个SQL压力不太正常,第二步是explain,解释一下它的执行计划,第三步我们要做Profilling,如果这个SQL能再执行一次的话, 就做一个Profilling,然后高级的DBA会直接动用performance_schema ,MySQL 5.7 以后直接动用sys_schema,sys_schema是一个视图,里面有便捷的各类信息,帮助大家来诊断性能。再高级一点,我们会动用innodb_metrics进行一个对引擎的诊断。
除了这些手段以外,大家还提出了一些乱七八糟的手段,我就不列在这了,这些是常规的一个MySQL的内部的状态观测的思路。除了这些以外,MySQL还陆陆续续提供了一些暴露自己状态的方案,但是这些方案并没有在实践中形成套路,原因是学习成本比较高。
1.2 外部资源观测
外部资源观测这部分,我引用了一篇文章,这篇文章的二维码我贴在上面了。这篇文章是国外的一个神写的,标题是:60秒的快速巡检,我们来看一下它在60秒之内对服务器到底做了一个什么样的巡检。一共十条命令,这是前五条,我们一条一条来看。
1.uptime,uptime告诉我们这个机器活了多久,以及它的平均的负载是多少。
2.dmesg -T | tail,告诉我们系统日志里边有没有什么报错。
3.vmstat 1,告诉我们虚拟内存的状态,页的换进换出有没有问题,swap有没有使用。
4. mpstat -P ALL,告诉我们CPU压力在各个核上是不是均匀的。
5.pidstat 1,告诉我们各个进程的对资源的占用大概是什么样子。
我们来看一下后五条:
首先是iostat-xz 1,查看IO的问题,然后是free-m内存使用率,之后两个sar,按设备网卡设备的维度,看一下网络的消耗状态,以及总体看TCP的使用率和错误率是多少。最后一条命令top,看一下大概的进程和线程的问题。
这个就是对于外部资源的诊断,这十条命令揭示了应该去诊断哪些外部资源。
1.3 外部需求改造
第三个诊断思路是外部的需求改造,我在这里引用了一篇文档,这篇文档是MySQL的官方文档中的一章,这一章叫Examples of Common Queries,文档中介绍了常规的SQL怎么写, 给出了一些例子。文章的链接二维码在slide上。
我们来看一下它其中提到的一个例子。
它做的事情是从一个表里边去选取,这张表有三列,article、dealer、price,选取每个作者的最贵的商品列在结果集中,这是它的最原始的SQL,非常符合业务的写法,但是它是个关联子查询。
关联子查询成本是很贵的,所以上面的文档会教你快速地把它转成一个非关联子查询,大家可以看到中间的子查询和外边的查询之间是没有关联性的。
第三步,会教大家直接把子查询拿掉,然后转成这样一个SQL,这个就叫业务改造,前后三个SQL的成本都不一样,把关联子查询拆掉的成本,拆掉以后SQL会跑得非常好,但这个SQL已经不能良好表义了,只有在诊断到SQL成本比较高的情况下才建议大家使用这种方式。
为什么它能够把一个关联子查询拆掉呢?
这背后的原理是关系代数,所有的SQL都可以被表达成等价的关系代数式,关系代数式之间有等价关系,这个等价关系通过变换可以把关联子查询拆掉。
上面的这篇文档是一个大学的教材,它从头教了关于代数和SQL之间的关系。然后一步步推导怎么去简化这句SQL。
第一,MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态,大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。
第二,从服务器的角度,我们从巡检的脚本角度入手,服务器的资源就这几种,观测手法也就那么几种,我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。
第三,如果实在搞不定,需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL,这个成本会下降的非常快,这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
Insert数据时,如果不加索引,仅仅将数据数据保存到数据库即可;但如果加了索引,数据库还必须额外维护和更新索引。所以insert时加了索引比不加索引慢。另一方面Select数据时,如果有索引,通常检索速度比较快,但前提是select语句正确使用索引。换句话讲,如果select语句不恰当使用索引,检索速度反而比没有索引慢!
索引的作用在于提升查询的效能,但是这是以降低插入、修改、删除 *** 作的性能为代价的。举例,在插入数据的过程中,数据引擎既要将数据写入,同时又要维护索引,可能还要判断主键重复等,对性能有一定影响。建议:在插入大量数据时,可以在插入数据前先删除索引,插入 *** 作完成后再建立索引。这样避免了引擎在插入数据的同时维护索引,新建的索引也会更加整齐连贯。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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