MySQL出现大量locked进程的解决
这两天在测试一个程序,该程序对mysql数据库有较大数据量的访问,最近,一不小心出现了无法查询的情况。利用navicat排查服务器状
这两天在测试一个程序,该程序对mysql数据库有较大数据量的访问,最近,一不小心出现了无法查询的情况。
利用navicat排查服务器状态发现,很多进程都locked了,有一条查询语句一直处于sending data状态,其他进程全部locked。
结束这个进程之后,mysql数据库又恢复正常。
因此,遇到mysql被locked的情况,有以下几种处理方法:
1. 关闭导致locked的进程;
2. 多次查询,处理工作全部交给程序来做,减轻数据库负担;
3. 优化服务器:
以下转自ChinaUnix论坛一个帖子:
数据库有7G数据,随着数据的增大,现在每天出现一次崩溃。
mysqladmin processlist 查询进程,发现locked进程超多,而且一直locked不会解锁,到最后整个mysql被locked进程占满,崩溃。
是否和my.cnf里如下配置有关。
根据网上资料,做了如下配置,效果不是很明显:
MySQL调优性能的系统变量
(1)、back_log:
要求 MySQL 能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求,这就起作用,然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。
back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接,你需要增加它,换句话说,这值对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。
当你观察你的主机进程列表,发现大量 264084 | unauthenticated user | xxx.xxx.xxx.xxx | NULL | Connect | NULL | login | NULL 的待连接进程时,就要加大 back_log 的值了。默认数值是50,我把它改为500。
(2)、interactive_timeout:
服务器在关闭它前在一个交互连接上等待行动的秒数。一个交互的客户被定义为对 mysql_real_connect()使用 CLIENT_INTERACTIVE 选项的客户。 默认数值是28800,我把它改为7200。
(3)、key_buffer_size:
索引块是缓冲的并且被所有的线程共享。key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小,增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写),到你能负担得起那样多。如果你使它太大,系统将开始换页并且真的变慢了。默认数值是8388600(8M),我的MySQL主机有2GB内存,所以我把它改为402649088(400MB)。
(4)、max_connections:
允许的同时客户的数量。增加该值增加 mysqld 要求的文件描述符的数量。这个数字应该增加,否则,你将经常看到 Too many connections 错误。 默认数值是100,我把它改为1024 。
(5)、record_buffer:
每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描,你可能想要增加该值。默认数值是131072(128K),我把它改为16773120 (16M)
(6)、sort_buffer:
每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速ORDER BY或GROUP BY操作。默认数值是2097144(2M),我把它改为 16777208 (16M)。
(7)、table_cache:
为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld要求的文件描述符的数量。MySQL对每个唯一打开的表需要2个文件描述符。默认数值是64,我把它改为512。
(8)、thread_cache_size:
可以复用的保存在中的线程的数量。如果有,新的线程从缓存中取得,当断开连接的时候如果有空间,,客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程,为了提高性能可以这个变量值。通过比较 Connections 和 Threads_created 状态的变量,可以看到这个变量的作用。我把它设置为 80。
(10)、wait_timeout:
服务器在关闭它之前在一个连接上等待行动的秒数。 默认数值是28800,我把它改为7200。
mysql> show engines;
+------------+----------+----------------------------------------------------------------+
| Engine | Support | Comment |
+------------+----------+----------------------------------------------------------------+
| MyISAM | DEFAULT | Default engine as of MySQL 3.23 with great performance |
| MEMORY | YES | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables |
| InnoDB | DISABLED | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys |
| BerkeleyDB | NO | Supports transactions and page-level locking |
| BLACKHOLE | NO | /dev/null storage engine (anything you write to it disappears) |
| EXAMPLE | NO | Example storage engine |
| ARCHIVE | YES | Archive storage engine |
| CSV | NO | CSV storage engine |
| ndbcluster | NO | Clustered, fault-tolerant, memory-based tables |
| FEDERATED | NO | Federated MySQL storage engine |
| MRG_MYISAM | YES | Collection of identical MyISAM tables |
| ISAM | NO | Obsolete storage engine |
+------------+----------+-----------------------------------------------------------
mysql> show processlist;
+--------+---------+---------------------+--------+---------+------+-------+------------------+
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info |
+--------+---------+---------------------+--------+---------+------+-------+------------------+
| 7572 | bbSUSEr | 61.152.X.89:1885 | wy**| Sleep | 4569 | | NULL |
| 235419 | bbsuser | 61.152.X.89:1935 | wy** | Sleep | 7 | | NULL |
| 262995 | root | localhost | NULL | Query | 0 | NULL | show processlist |
| 263404 | bbsuser | 61.152.X.76:53934 | wy** | Sleep | 93 | | NULL |
| 263948 | bbsuser | 61.152.X.76:54559 | wy** | Sleep | 9 | | NULL |
| 263986 | bbsuser | 61.152.X.76:54600 | wy** | Sleep | 4 | | NULL |
| 264005 | bbsuser | 61.152.X.76:54623 | wy** | Sleep | 1 | | NULL |
| 264010 | bbsuser | 61.152.X.76:54629 | wy** | Sleep | 0 | | NULL |
+--------+---------+---------------------+--------+---------+------+-------+------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
