哪些因素会对mysql数据库服务器性能造成影响

网络宽带也会有所影响。

网络是数据库基础架构的主要部分。但是，通常性能基准测试是在本地计算机上完成的，客户端和服务器并置在一起。这样做是为了简化结构并排除一个以上的变量（网络部分），但是我们也忽略了网络对性能的影响。对于像 MySQL Group Replication 这样的产品集群来说，网络更为重要。在这篇文章中，我将介绍网络设置。这些都是简单而微不足道的，但却是让我们更了解复杂网络设置效果的基石。

安装我将使用两台裸机服务器，通过专用的 10Gb 网络连接。我将通过使用 ethtool-s eth1 speed1000duplex full autoneg off 命令更改网络接口速度来模拟 1Gb 网络。

我将运行一个简单的基准：sysbench oltp_read_only --mysql-ssl=on --mysql-host=172.16.0.1 --tables=20 --table-size=10000000 --mysql-user=sbtest --mysql-password=sbtest --threads=$i --time=300 --report-interval=1 --rand-type=pareto

运行时线程数从 1 到 2048 不等。所有数据都适合内存 -innodb_buffer_pool_size 足够大。因此工作负载在内存中占用大量 CPU：没有 IO 开销。 *** 作系统：Ubuntu 16.04

N1 基准-网络带宽在第一个实验中，我将比较 1Gb 网络和 10Gb 网络。显然，1Gb 网络性能是这里的瓶颈，如果我们迁移到 10Gb 网络，我们可以显着改善我们的结果。要查看 1Gb 网络是瓶颈，我们可以检查 PMM（percona 的数据库监控管理开源工具） 中的网络流量图表：

我们可以看到我们的吞吐量达到了 116 MiB/s（或 928 Mb/s)，这非常接近网络带宽。但是，如果我们的网络基础设施仅限于 1Gb，我们可以做些什么？

N2 基准-协议压缩MySQL 协议中有一个功能，您可以看到客户端和服务器之间的网络交换压缩：--mysql-compression=on。让我们看看它将如何影响我们的结果。

这是一个有趣的结果。当我们使用所有可用的网络带宽时，协议压缩实际上有助于改善结果。

但是 10Gb 网络不是这种情况。压缩/解压缩所需的 CPU 资源是一个限制因素，通过压缩，吞吐量实际上只达到我们没有压缩的一半。现在让我们谈谈协议加密，以及如何使用 SSL 影响我们的结果。

N3基准-网络加密

对于 1Gb 网络，SSL 加密显示了一些损失 - 单线程约为 10％ - 但是否则我们再次达到带宽限制。我们还看到了大量线程的可扩展性，这在 10Gb 网络案例中更为明显。使用 10Gb 时，SSL 协议在 32 个线程后不会扩展。实际上，它似乎是 MySQL 目前使用的 OpenSSL 1.0 中的可伸缩性问题。在我们的实验中，我们看到 OpenSSL 1.1.1 提供了更好的可伸缩性，但是您需要从链接到OpenSSL 1.1.1 的源代码中获得特殊的 MySQL 构建才能实现这一点。我没有在这里展示它们，因为我们没有生产二进制文件。

结论

1. 网络性能和利用率将影响一般应用程序吞吐量。

2. 检查您是否达到了网络带宽限制。

3. 如果受到网络带宽的限制，协议压缩可以改善结果，但如果不是，则可能会使事情变得更糟。

4. SSL 加密在线程数量较少的情况下会有一些损失（约10％），但对于高并发工作负载，它不会扩展。

mysql最多可以多少个字段? 答:1024个字段（一般可能没这么多） mysql每行的数据长度最大是多少? 答:8092字节 mysql每个库最多可以有多少个表? 答:20亿个表 mysql的查询速度会被字段数量影响吗?有没有简单点的优化方案呢？ 答：肯定会影响的的,不然就不会有垂直分表这一说了 实际上垂直分表不仅仅是把字段按数量分开,还要按类型分开 经常被显示的单独一个表.比如cms新闻系统的标题,摘要,所属分类,缩略图 这些字段不管是在首页的列表还是分类页的列表。是显示频率很高的。 并且这些字段的长度都是有一定的规律的。 基本上不会太长，所以单独一个表。 定长和不定长的字段尽可能的分开。比如文章的正文。 一般情况下在列表页是不会显示的。所以就没必要查询。 可以放到副表中去。 新闻系统的主表中，尽可能的只使用定长字段。比如int 或 char 如果只使用定长字段 速度会有明显的提升。 这是为什么呢？ 因为mysql的数据储存在硬盘中， 查询的时候如果你告诉他每个数据的长度， 那么系统就会直接按照长度计算出数据的位置。所以快 如果其中有一列的数据长度是未知的。 系统只能一点点的去找。所以慢。

---