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MySQL使用与优化总结

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Release: 2016-06-07 17:33:07
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在实际应用场景中,我们一般都使用InnoDB作为默认的存储引擎,除了支持事务和行锁是比较重要的两个原因外,其实MyISAM在实际应用

摘要: 这篇文章总结了工作中用到MySQL的一些常见问题,,解决方案;合适的使用场景和优化方案。

目录:

存储引擎的选择:MyISAM vs InnoDB
使用与优化
DB的优化
SQL的优化
应用的优化
简单故障排查技巧
慢查询排查
Lock情况排查
Slave延时排查
监控
内置命令
外部监控
简单说说mysql高可用
最后

存储引擎的选择:MyISAM vs InnoDB

MyISAM:支持全文索引;使用表级锁;读并发性能好。

InnoDB:支持事务和外键;使用行级锁;写并发性能较好。

在实际应用场景中,我们一般都使用InnoDB作为默认的存储引擎,除了支持事务和行锁是比较重要的两个原因外,其实MyISAM在实际应用场景中意义也不大,看看下面几个原因:

  • 全文索引完全可以(也应该)用第三方软件来替代,比如:Sphinx;

  • 读性能高的特点完全可以用前端缓存来替代,这已经是互联网应用的标配了;

  • 表级锁在并发写操作多时会严重影响读操作(写优先);

  •  

    使用与优化

     

    DB的优化
  • 建立合适的索引:

    尽量让所有查询都走索引,这个效果是很明显的。

  • 表空间优化:

    在删除或更新比较频繁的表上,如果包含varchar,text之类的字段,需要定期地执行表空间优化,optimaize table xxx,整理磁盘碎片,回收表数据和索引数据占用的空闲空间;

  • 配置参数优化:

  • innodb_buffer_pool_size  innodb表数据和索引数据的内存缓冲大小,很关键,可以有效减少磁盘IO。
    innodb_flush_log_at_trx_commit 决定事务日志怎么记录,这个对性能提升也很关键,在线下批量写数据时可以考虑设置为0.或者写操作频繁但允许故障时丢失极少量数据的情况也可以考虑。
    query_cache 这个参数有些微妙,因为query cache在数据表中有任何数据修改时就会失效,对于写操作频繁的表来说,有可能还会降低性能。对于读操作为主的表来说,效果还是很明显的,但是通常场景下我们都依赖于前端缓存,所以对于这个参数的设置来说,还要看具体业务场景。
    max_connections 控制并发连接数,不能太大,否则后果很严重。

    拆分与扩容:

    库拆分:一般是把同一实例上的数据库分到多个实例上来分担压力(这种比较简单,做一份复制,应用端改个ip就行),或者是把一个库里面的部分表单独放到另一个实例库中(这种比较麻烦,需要应用端配合修改程序)。
    表拆分:也分两种,一种是把一些字段的拆出到新表里,比如按业务分,或者是像text之类的大字段拆分。另一种是表记录数太大,超出了单表承受能力,需要水平扩展到多张表。表拆分比较麻烦,都需要应用端配合修改程序。

    SQL的优化

     

    应用的优化

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