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MySQL數據庫優化的知識有哪些

發布時間:2022-03-04 13:54:17 來源:億速云 閱讀:139 作者:iii 欄目:web開發

這篇文章主要介紹“MySQL數據庫優化的知識有哪些”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“MySQL數據庫優化的知識有哪些”文章能幫助大家解決問題。

數據庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL數據庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負荷.

1、優化一覽圖

MySQL數據庫優化的知識有哪些

2、優化

筆者將優化分為了兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是操作數據庫即可,而硬優化則是操作服務器硬件及參數設置.

2.1 軟優化

2.1.1 查詢語句優化

1、首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執行信息.

2.例:

DESC SELECT * FROM `user`

顯示:

MySQL數據庫優化的知識有哪些

其中會顯示索引和查詢數據讀取數據條數等信息.

2.1.2 優化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連接查詢不會創建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高數據庫查詢速度最重要的方法之一,關于索引可以參高筆者一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:

1、LIKE關鍵字匹配'%'開頭的字符串,不會使用索引.

2、OR關鍵字的兩個字段必須都是用了索引,該查詢才會使用索引.

3、使用多列索引必須滿足最左匹配.

2.1.4 分解表

對于字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對于將大量連接查詢的表可以創建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗余字段

類似于創建中間表,增加冗余也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,檢查表,優化表

分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1、分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;

MySQL數據庫優化的知識有哪些

  1. Op:表示執行的操作.

  2. Msg_type:信息類型,有status,info,note,warning,error.

  3. Msg_text:顯示信息.

 
2、檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數值:

  1. QUICK:不掃描行,不檢查錯誤的連接.

  2. FAST:只檢查沒有正確關閉的表.

  3. CHANGED:只檢查上次檢查后被更改的表和沒被正確關閉的表.

  4. MEDIUM:掃描行,以驗證被刪除的連接是有效的,也可以計算各行關鍵字校驗和.

  5. EXTENDED:最全面的的檢查,對每行關鍵字全面查找.

 
3、優化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日志.,優化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優化

2.2.1 硬件三件套

1、配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個線程.


2、配置大內存,提高內存,即可提高緩存區容量,因此能減少磁盤I/O時間,從而提高響應速度.


3、配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高并行操作的能力.

2.2.2 優化數據庫參數

優化數據庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL服務器性能.MySQL服務的配置參數都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數.

  • key_buffer_size:索引緩沖區大小

  • table_cache:能同時打開表的個數

  • query_cache_size和query_cache_type:前者是查詢緩沖區大小,后者是前面參數的開關,0表示不使用緩沖區,1表示使用緩沖區,但可以在查詢中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用緩沖區,2表示在查詢中明確指出使用緩沖區才用緩沖區,即SQL_CACHE.

  • sort_buffer_size:排序緩沖區

2.2.3 分庫分表

因為數據庫壓力過大,首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低,因為數據庫負載過高對性能會有影響。另外一個,壓力過大把你的數據庫給搞掛了怎么辦?所以此時你必須得對系統做分庫分表 + 讀寫分離,也就是把一個庫拆分為多個庫,部署在多個數據庫服務上,這時作為主庫承載寫入請求。然后每個主庫都掛載至少一個從庫,由從庫來承載讀請求。

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2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大,此時你可以不停的加機器,比如說系統層面不停加機器,就可以承載更高的并發請求。然后數據庫層面如果寫入并發越來越高,就擴容加數據庫服務器,通過分庫分表是可以支持擴容機器的,如果數據庫層面的讀并發越來越高,就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題:數據庫其實本身不是用來承載高并發請求的,所以通常來說,數據庫單機每秒承載的并發就在幾千的數量級,而且數據庫使用的機器都是比較高配置,比較昂貴的機器,成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器,其實是不對的。所以在高并發架構里通常都有緩存這個環節,緩存系統的設計就是為了承載高并發而生。所以單機承載的并發量都在每秒幾萬,甚至每秒數十萬,對高并發的承載能力比數據庫系統要高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性,對那種寫少讀多的請求,引入緩存集群。具體來說,就是在寫數據庫的時候同時寫一份數據到緩存集群里,然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話,通過緩存集群,就可以用更少的機器資源承載更高的并發。

MySQL數據庫優化的知識有哪些

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