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.

经过前面的介绍现在我们都知道，一行一行的数据是存放在数据页里的，所以接下来我们该分析一下数据页的结构了。之前介绍过，每个数据页，实际上是默认有16kb的大小，那么这16kb的大小就是存放大量的数据行吗？明显不是的，其实一个数据页拆分成了很多个部分，大体上来说包含： 文件头、数据页头，最小记录和最大记录、多个数据行、空闲空间、数据页目录、文件尾部。下面我们来看一张图：

简单来说，就是平时我们创建的那些表，其实都有一个表空间的概念，在磁盘上都会对应着“表名.ibd”这样的一个磁盘数据文件。所以在物理层面，表空间就是对应一些磁盘上的数据文件。有的表空间，比如系统表空间可能对应的是多个磁盘文件，我们自己创建的表对应的表空间可能就是对应了一个“表名.ibd”数据文件。

在表空间的磁盘文件里会有很多的数据页，但是如果一个表空间包含了太多数据页的话就不便于管理，所以在表空间里又引入了一个 的概念，英文就是extent，一个数据区对应着连续的64个数据页，每个数据页是16kb，所以一个数据区是1mb，然后256个数据区被划分为一组。

对于表空间而言，它的第一组数据区的第一个数据区的前3个数据页都是固定的，里面存放了一些描述性的数据。比如fsp_hdr这个数据页，它里面就存放了表空间和这一组数据区的一些属性。ibuf_bitmap数据页，里面存放的是这一组数据页的所有insert buffer的一些信息。inode数据页，这里也存放了一些特殊信息。

我们现在先不去具体了解它们是干什么的，只要知道第一组数据区的第一个数据区的前3个数据页，都是存放一些特殊信息的。然后这个表空间里的其它各组数据区，每一组数据区的第一个数据区的头两个数据页都是存放特殊信息的，比如xdes数据页就是用来存放这一组数据区的一些相关属性的，其实就是很多描述这组数据区的东西。下面我们通过一张图来看一下表空间的存储结构。

1、linux *** 作系统的存储系统软件层原理分析以及IO调度优化原理

简单来说，linux的存储系统分为 VFS层、文件系统层，Page Cache缓存层，通用Block层、IO调度层、Block设备驱动层、Block设备层 ，如下图：

最后IO完成调度之后，就会决定哪个IO请求先执行，哪个IO请求后执行，此时可以执行的IO请求就会交给Block设备驱动层，最后经过驱动把IO请求发送给真正的存储硬件，也就是Block设备层。硬件设备完成IO读写 *** 作，最后就把响应经过上面的层级反向依次返回，最终MySQL可以得到本次IO读写 *** 作的结果。

---