全面 MySQL 性能优化实践

mysql 0

发布于 2020-06-08

线上有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口，而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范，导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效，进行全表扫描。

查阅网上SQL优化的资料后成功解决了问题，在此从全局角度，记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。

### 一、优化思路
数据查询慢，不代表 SQL 语句写法有问题。 首先，我们需要找到问题的源头才能“对症下药”。下面用一张流程图展示 MySQL 优化的思路：

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19895418-2a9b29a96cb0987d?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/2/format/webp)

从图中可以清楚地看出，导致数据查询慢的原因有多种，如：
- 缓存失效，在此一段时间内由于高并发访问导致 MySQL 服务器崩溃。
- SQL 语句编写问题。
- MySQL 服务器参数问题。
- 硬件配置限制 MySQL 服务性能问题等。

### 二、查看MySQL运行状态的值

如果系统的并发请求数不高，且查询速度慢，可以忽略该步骤直接进行 SQL 语句调优步骤。

执行命令：
```
show status
```

由于返回结果太多，此处不贴出结果。其中，再返回的结果中，我们主要关注 “Queries”、“Threadsconnected” 和 “Threadsrunning” 的值，即查询次数、线程连接数和线程运行数。

我们可以通过执行如下脚本监控 MySQL 服务器运行的状态值
```
#!/bin/bash
while true
do
mysqladmin -uroot -p"密码" ext | awk '/Queries/{q=$4}/Threads_connected/{c=$4}/Threads_running/{r=$4}END{printf("%d %d %d\n",q,c,r)}' >> status.txt
sleep 1
done
```
执行该脚本 24 小时，获取 status.txt 里的内容，再次通过 awk 计算==每秒请求 MySQL 服务的次数==
```
awk '{q=$1-last;last=$1}{printf("%d %d %d\n",q,$2,$3)}' status.txt
```
复制计算好的内容到 Excel 中生成图表观察数据周期性。

如果观察的数据有周期性的变化，如上图的解释，需要修改缓存失效策略。

例如：

通过随机数在[3,6,9] 区间获取其中一个值作为缓存失效时间，这样分散了缓存失效时间，从而节省了一部分内存的消耗。

当访问高峰期时，一部分请求分流到未失效的缓存，另一部分则访问 MySQL 数据库，这样减少了 MySQL 服务器的压力。

### 三、获取需要优化的 SQL 语句

其中，返回的 State 的值是我们判断性能好坏的关键，其值出现如下内容，则该行记录的 SQL 语句需要优化：
```
Converting HEAP to MyISAM # 查询结果太大时，把结果放到磁盘，严重
Create tmp table #创建临时表，严重
Copying to tmp table on disk  #把内存临时表复制到磁盘，严重
locked #被其他查询锁住，严重
loggin slow query #记录慢查询
Sorting result #排序
```

#### 4.2 方式二：开启慢查询日志
在配置文件 my.cnf 中的 [mysqld] 一行下边添加两个参数：
```
slow_query_log = 1
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow-query.log
long_query_time = 2

log_queries_not_using_indexes = 1
```
- 其中，slowquerylog = 1 表示开启慢查询。
- slowquerylogfile 表示慢查询日志存放的位置。
- longquerytime = 2 表示查询 >=2 秒才记录日志。
- logqueriesnotusing_indexes = 1 记录没有使用索引的 SQL 语句。

注意：slowquerylog_file 的路径不能随便写，否则 MySQL 服务器可能没有权限将日志文件写到指定的目录中。建议直接复制上文的路径。

修改保存文件后，重启 MySQL 服务。在 /var/lib/mysql/ 目录下会创建 slow-query.log 日志文件。连接 MySQL 服务端执行如下命令可以查看配置情况。
```
show variables like 'slow_query%';

show variables like 'long_query_time';
```
测试慢查询日志：
```
mysql> select sleep(2);
+----------+
| sleep(2) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (2.00 sec)
```
打开慢查询日志文件
```
[root@localhost mysql]# vim /var/lib/mysql/slow-query.log
/usr/sbin/mysqld, Version: 5.7.19-log (MySQL Community Server (GPL)). started with:
Tcp port: 0  Unix socket: /var/lib/mysql/mysql.sock
Time                 Id Command    Argument
# Time: 2017-10-05T04:39:11.408964Z
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:     3
# Query_time: 2.001395  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1  Rows_examined: 0
use test;
SET timestamp=1507178351;
select sleep(2);
```
我们可以看到刚才执行了 2 秒的 SQL 语句被记录下来了。

虽然在慢查询日志中记录查询慢的 SQL 信息，但是日志记录的内容密集且不易查阅。因此，我们需要通过工具将 SQL 筛选出来。

MySQL 提供 **mysqldumpslow** 工具对日志进行分析。我们可以使用 `mysqldumpslow --help` 查看命令相关用法。

常用参数如下：
```
    -s：排序方式，后边接着如下参数
        c：访问次数
        l：锁定时间
        r：返回记录
        t：查询时间
    al：平均锁定时间
    ar：平均返回记录书
    at：平均查询时间
    -t：返回前面多少条的数据
    -g：翻遍搭配一个正则表达式，大小写不敏感
```
案例：

获取返回记录集最多的10个sql
```
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/slow-query.log
```
获取访问次数最多的10个sql
```
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/slow-query.log
```
获取按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
```
mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/slow-query.log
```
### 四、分析 SQL 语句
#### 4.1 方式一：explain
筛选出有问题的 SQL，我们可以使用 MySQL 提供的 explain 查看 SQL 执行计划情况（关联表，表查询顺序、索引使用情况等）。

用法：
```
explain select * from category;
```
返回结果：
```
mysql> explain select * from category;
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table    | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | category | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
```
| 字段名称 | 字段解释 |
| ------------ | ------------ |
| id | select 查询序列号。id相同，执行顺序由上至下；id不同，id值越大优先级越高，越先被执行 |
| select_type | 查询数据的操作类型，其值如下：1、simple：简单查询，不包含子查询或 union； 2、primary:包含复杂的子查询，最外层查询标记为该值； 3、subquery：在 select 或 where 包含子查询被标记为该值； 4、derived：在 from列表中包含的子查询被标记为该值，MySQL 会递归执行这些子查询，把结果放在临时表； 5、union：若第二个 select 出现在 union 之后，则被标记为该值。若 union 包含在 from 的子查询中，外层 select 被标记为 derived； 6、union result：从 union 表获取结果的 select； |
| table | 显示该行数据是关于哪张表 |
| partitions | 匹配的分区 |
| type | 表的连接类型，其值，性能由高到底排列如下： 1、system：表只有一行记录，相当于系统表； 2、const：通过索引一次就找到，只匹配一行数据； 3、eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常用于主键或唯一索引扫描； 4、ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。用于=、< 或 > 操作符带索引的列； 5、range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。一般使用between、>、<情况； 6、index：只遍历索引树； 7、ALL：全表扫描，性能最差；注：前5种情况都是理想情况的索引使用情况。通常优化至少到range级别，最好能优化到 ref |
| possible_keys | 指出 MySQL 使用哪个索引在该表找到行记录。如果该值为 NULL，说明没有使用索引，可以建立索引提高性能 |
| key | 显示 MySQL 实际使用的索引。如果为 NULL，则没有使用索引查询 |
| key_len | 表示索引中使用的字节数，通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好 显示的是索引字段的最大长度，并非实际使用长度 |
| ref | 显示该表的索引字段关联了哪张表的哪个字段 |
| rows | 根据表统计信息及选用情况，大致估算出找到所需的记录或所需读取的行数，数值越小越好 |
| filtered | 返回结果的行数占读取行数的百分比，值越大越好 |
| extra | 包含不合适在其他列中显示但十分重要的额外信息，常见的值如下： 1、using filesort：说明 MySQL 会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。出现该值，应该优化SQL； 2、using temporary：使用了临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。出现该值，应该优化SQL； 4、using index：表示相应的 select 操作使用了覆盖索引，避免了访问表的数据行，效率不错； 5、using where：where 子句用于限制哪一行； 6、using join buffer：使用连接缓存；distinct：发现第一个匹配后，停止为当前的行组合搜索更多的行；注意：出现前 2 个值，SQL语句必须要优化。|

#### 4.2 方式二：profiling
使用 profiling 命令可以了解 SQL 语句消耗资源的详细信息（每个执行步骤的开销）。

##### 4.2.1 查看 profile 开启情况
```
select @@profiling;
```
返回结果：
```
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
|           0 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
```
0 表示关闭状态,1 表示开启

##### 4.2.2 启用 profile
```
set profiling = 1;
```
返回结果：
```
mysql> set profiling = 1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
```
```
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
|           1 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
```
在连接关闭后，profiling 状态自动设置为关闭状态。

##### 4.2.3 查看执行的 SQL 列表
```
show profiles;
```
返回结果：
```
mysql> show profiles;
+----------+------------+------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                        |
+----------+------------+------------------------------+
|        1 | 0.00062925 | select @@profiling           |
|        2 | 0.00094150 | show tables                  |
|        3 | 0.00119125 | show databases               |
|        4 | 0.00029750 | SELECT DATABASE()            |
|        5 | 0.00025975 | show databases               |
|        6 | 0.00023050 | show tables                  |
|        7 | 0.00042000 | show tables                  |
|        8 | 0.00260675 | desc role                    |
|        9 | 0.00074900 | select name,is_key from role |
+----------+------------+------------------------------+
9 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
```
该命令执行之前，需要执行其他 SQL 语句才有记录。

##### 4.2.4 查询指定 ID 的执行详细信息
```
show profile for query Query_ID;
```
返回结果：
```
mysql> show profile for query 9;
+----------------------+----------+
| Status               | Duration |
+----------------------+----------+
| starting             | 0.000207 |
| checking permissions | 0.000010 |
| Opening tables       | 0.000042 |
| init                 | 0.000050 |
| System lock          | 0.000012 |
| optimizing           | 0.000003 |
| statistics           | 0.000011 |
| preparing            | 0.000011 |
| executing            | 0.000002 |
| Sending data         | 0.000362 |
| end                  | 0.000006 |
| query end            | 0.000006 |
| closing tables       | 0.000006 |
| freeing items        | 0.000011 |
| cleaning up          | 0.000013 |
+----------------------+----------+
15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
```
每行都是状态变化的过程以及它们持续的时间。Status 这一列和 show processlist 的 State 是一致的。因此，需要优化的注意点与上文描述的一样。

##### 4.2.5 获取 CPU、 Block IO 等信息
```
show profile block io,cpu for query Query_ID;

show profile cpu,block io,memory,swaps,context switches,source for query Query_ID;

show profile all for query Query_ID;
```
### 五、优化手段
主要以查询优化、索引使用和表结构设计方面进行讲解。

#### 5.1 查询优化
避免 SELECT *，需要什么数据，就查询对应的字段。

小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集。如：以 A，B 两表为例，两表通过 id 字段进行关联。

当 B 表的数据集小于 A 表时，用 in 优化 exist；使用 in ，两表执行顺序是先查 B 表，再查 A 表
```
select * from A where id in (select id from B)
```
当 A 表的数据集小于 B 表时，用 exist 优化 in；使用 exists，两表执行顺序是先查 A 表，再查 B 表
```
select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
```
一些情况下，可以使用连接代替子查询，因为使用 join，MySQL 不会在内存中创建临时表。

适当添加冗余字段，减少表关联。

合理使用索引（下文介绍）。如：为排序、分组字段建立索引，避免 filesort 的出现。更多：来一份MySQL索引数据结构及优化清单

#### 5.2 索引使用

##### 5.2.1 适合使用索引的场景

1、主键自动创建唯一索引
2、频繁作为查询条件的字段
3、查询中与其他表关联的字段
4、查询中排序的字段
5、查询中统计或分组字段

##### 5.2.2 不适合使用索引的场景

1、频繁更新的字段
2、where 条件中用不到的字段
3、表记录太少
4、经常增删改的表
5、字段的值的差异性不大或重复性高

##### 5.2.3 索引创建和使用原则

- 单表查询：哪个列作查询条件，就在该列创建索引
- 多表查询：left join 时，索引添加到右表关联字段；right join 时，索引添加到左表关联字段
- 不要对索引列进行任何操作（计算、函数、类型转换）
- 索引列中不要使用 !=，<> 非等于
- 索引列不要为空，且不要使用 is null 或 is not null 判断
- 索引字段是字符串类型，查询条件的值要加''单引号,避免底层类型自动转换
- 违背上述原则可能会导致索引失效，具体情况需要使用 explain 命令进行查看

###### 5.2.4 索引失效情况

除了违背索引创建和使用原则外，如下情况也会导致索引失效：

1. 模糊查询时，以 % 开头
1. 使用 or 时，如：字段1（非索引）or 字段2（索引）会导致索引失效。
1. 使用复合索引时，不使用第一个索引列。
1. index(a,b,c) ，以字段 a,b,c 作为复合索引为例：

##### 5.3.1 选择合适的数据类型6.3 数据库表结构设计

使用可以存下数据最小的数据类型

- 使用简单的数据类型。int 要比 varchar 类型在mysql处理简单
- 尽量使用 tinyint、smallint、mediumint 作为整数类型而非 int
- 尽可能使用 not null 定义字段，因为 null 占用4字节空间
- 尽量少用 text 类型,非用不可时最好考虑分表
- 尽量使用 timestamp 而非 datetime
- 单表不要有太多字段，建议在 20 以内

##### 5.3.2 表的拆分
当数据库中的数据非常大时，查询优化方案也不能解决查询速度慢的问题时，我们可以考虑拆分表，让每张表的数据量变小，从而提高查询效率。

垂直拆分：将表中多个列分开放到不同的表中。例如用户表中一些字段经常被访问，将这些字段放在一张表中，另外一些不常用的字段放在另一张表中。插入数据时，使用事务确保两张表的数据一致性。

水平拆分：按照行进行拆分。例如用户表中，使用用户ID，对用户ID取10的余数，将用户数据均匀的分配到0~9的10个用户表中。查找时也按照这个规则查询数据。

##### 5.3.3 读写分离
一般情况下对数据库而言都是“读多写少”。换言之，数据库的压力多数是因为大量的读取数据的操作造成的。我们可以采用数据库集群的方案，使用一个库作为主库，负责写入数据；其他库为从库，负责读取数据。这样可以缓解对数据库的访问压力。

### 六、服务器参数调优

#### 6.1 内存相关

- sortbuffersize 排序缓冲区内存大小
- joinbuffersize 使用连接缓冲区大小
- readbuffersize 全表扫描时分配的缓冲区大小

#### 6.2 IO 相关

1、Innodblogfile_size 事务日志大小
2、Innodblogfilesingroup 事务日志个数
3、Innodblogbuffer_size 事务日志缓冲区大小
4、Innodbflushlogattrx_commit 事务日志刷新策略 ，其值如下：
- 0：每秒进行一次 log 写入 cache，并 flush log 到磁盘
- 1：在每次事务提交执行 log 写入 cache，并 flush log 到磁盘
- 2：每次事务提交，执行 log 数据写到 cache，每秒执行一次 flush log 到磁盘

#### 6.3 安全相关

1. expirelogsdays 指定自动清理 binlog 的天数
1. maxallowedpacket 控制 MySQL 可以接收的包的大小
1. skipnameresolve 禁用 DNS 查找
1. read_only 禁止非 super 权限用户写权限
1. skipslavestart 级你用 slave 自动恢复

#### 6.4 其他

- max_connections 控制允许的最大连接数
- tmptablesize 临时表大小
- maxheaptable_size 最大内存表大小

笔者并没有使用这些参数对 MySQL 服务器进行调优，具体详情介绍和性能效果请参考文章末尾的资料或另行百度。

### 七、硬件选购和参数优化

硬件的性能直接决定 MySQL 数据库的性能。硬件的性能瓶颈，直接决定 MySQL 数据库的运行数据和效率。

作为软件开发程序员，我们主要关注软件方面的优化内容，以下硬件方面的优化作为了解即可

#### 7.1 内存相关
内存的 IO 比硬盘的速度快很多，可以增加系统的缓冲区容量，使数据在内存停留的时间更长，以减少磁盘的 IO

#### 7.2 磁盘 I/O 相关
使用 SSD 或 PCle SSD 设备，至少获得数百倍甚至万倍的 IOPS 提升

购置阵列卡同时配备 CACHE 及 BBU 模块，可以明显提升 IOPS

尽可能选用 RAID-10，而非 RAID-5

#### 7.3 配置 CUP 相关

在服务器的 BIOS 设置中，调整如下配置：

1、选择 Performance Per Watt Optimized（DAPC）模式，发挥 CPU 最大性能
2、关闭 C1E 和 C States 等选项，提升 CPU 效率
3、Memory Frequency（内存频率）选择 Maximum Performance

#### 八、参考资料

1、https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-status.html show status 语法
2、https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-processlist.html show processlist 语法
3、https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html 线程状态
4、https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html explain 语法
5、https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-profile.html show profile 语法
6、http://blog.csdn.net/nightelve/article/details/17393631 MySQL 服务器参数调优
7、http://blog.csdn.net/qq_22929803/article/details/51237056 MySQL 服务器参数调优
8、http://blog.chinaunix.net/uid-11640640-id-3426908.html
9、https://segmentfault.com/a/1190000006158186
10、http://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/7976127

文明发言，争做净网小卫士。

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Go github.com/gin-gonic/gin 一直报错 run 不起来

用go的gin框架来写写web接口。然而用文档的教程来运行，却死活都跑不起来，写下问题和解决方法。

2020-06-24 448 次阅读 0 条评论阅读全文