超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

MySQL是一款常用的关系型数据库管理系统，它的 CPU 平均使用率指的是 MySQL 进程在某一时间段内 CPU 的平均使用率。通常情况下，MySQL CPU 平均使用率应该保持在合理的范围内，过高的 CPU 使用率可能会导致 MySQL 性能下降。

如果你想要查看 MySQL CPU 平均使用率，可以使用以下方法：

使用 MySQL 的状态监控工具：MySQL 提供了一些状态监控工具，如 mysqladmin、mysqltuner 等，这些工具可以帮助你查看 MySQL 的 CPU 使用情况。

MySQL的查询使用的是线程池。当有大量请求并发访问时，一定伴随着资源的不断创建和释放，导致资源利用率低，降低了服务质量。线程池技术，预先会创建一定数量的线程，当有请求达到时，线程池分配一个线程提供服务，请求结束后，该线程又去服务其他请求。 通过这种方式，避免了线程和内存对象的频繁创建和释放，降低了服务端的并发度，减少了上下文切换和资源的竞争，提高资源利用效率。在MySQL早期的版本中，处理连接的方式是One-Connection-Per-Thread,即对于每一个数据库连接，MySQL-Server都会创建一个独立的线程服务，请求结束后，销毁线程。再来一个连接请求，则再创建一个连接，结束后再进行销毁。但是，这种方式在高并发情况下，会导致线程的频繁创建和释放。当然，通过thread-cache，我们可以将线程缓存起来，以供下次使用，避免频繁创建和释放的问题，但是无法解决高连接数的问题。One-Connection-Per-Thread方式随着连接数暴增，导致需要创建同样多的服务线程，高并发线程意味着高的内存消耗，更多的上下文切换(cpu cache命中率降低)以及更多的资源竞争，导致服务出现抖动。相对于One-Thread-Per-Connection方式，一个线程对应一个连接，Thread-Pool实现方式中，线程处理的最小单位是statement(语句)，一个线程可以处理多个连接的请求。这样，在保证充分利用硬件资源情况下(合理设置线程池大小)，可以避免瞬间连接数暴增导致的服务器抖动。

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