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数据库

mysql优化一

發(fā)布時間：2023/12/20 数据库 26 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 mysql优化一小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

1.show global status????? 可以列出MySQL服務(wù)器運行各種狀態(tài)值

2.show variables??????????? 查詢MySQL服務(wù)器配置信息

一、慢查詢
mysql> show variables like ‘%slow%‘;
+------------------+-------+
| Variable_name　　　　 | Value |
+------------------+-------+
| log_slow_queries | ON　　　　 |
| slow_launch_time | 2　　　　　 |
+------------------+-------+

mysql> show global status like ‘%slow%‘;
+---------------------+-------+
| Variable_name　　　　　　　 | Value |
+---------------------+-------+
| Slow_launch_threads | 0　　　　　 |
| Slow_queries　　　　　　　　 | 4148 |
+---------------------+-------+
配置中打開了記錄慢查詢，執(zhí)行時間超過2秒的即為慢查詢，系統(tǒng)顯示有4148個慢查詢，你可以分析慢查詢?nèi)罩?#xff0c;找出有問題的SQL語句，慢查詢時間不宜設(shè)置過長，否則意義不大，最好在5秒以內(nèi)，如果你需要微秒級別的慢查詢，可以考慮給MySQL打補(bǔ)丁：http://www.percona.com/docs/wiki/release:start，記得找對應(yīng)的版本。
打開慢查詢?nèi)罩究赡軙ο到y(tǒng)性能有一點點影響，如果你的MySQL是主－從結(jié)構(gòu)，可以考慮打開其中一臺從服務(wù)器的慢查詢?nèi)罩?#xff0c;這樣既可以監(jiān)控慢查詢，對系統(tǒng)性能影響又小。
二、連接數(shù)
經(jīng)常會遇見”MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的情況，一種是訪問量確實很高，MySQL服務(wù)器抗不住，這個時候就要考慮增加從服務(wù)器分散讀壓力，另外一種情況是MySQL配置文件中max_connections值過小：
mysql> show variables like ‘max_connections‘;
+-----------------+-------+
| Variable_name　　　 | Value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 256　　 |
+-----------------+-------+
這臺MySQL服務(wù)器最大連接數(shù)是256，然后查詢一下服務(wù)器響應(yīng)的最大連接數(shù)：
mysql> show global status like ‘Max_used_connections‘;
MySQL服務(wù)器過去的最大連接數(shù)是245，沒有達(dá)到服務(wù)器連接數(shù)上限256，應(yīng)該沒有出現(xiàn)1040錯誤，比較理想的設(shè)置是
Max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%
最大連接數(shù)占上限連接數(shù)的85％左右，如果發(fā)現(xiàn)比例在10%以下，MySQL服務(wù)器連接數(shù)上限設(shè)置的過高了。
三、Key_buffer_size
key_buffer_size是對MyISAM表性能影響最大的一個參數(shù)，下面一臺以MyISAM為主要存儲引擎服務(wù)器的配置：
mysql> show variables like ‘key_buffer_size‘;+-----------------+------------+
| Variable_name　　　 | Value　　　　　　 |
+-----------------+------------+
| key_buffer_size | 536870912 |
+-----------------+------------+
分配了512MB內(nèi)存給key_buffer_size，我們再看一下key_buffer_size的使用情況：
mysql> show global status like ‘key_read%‘;
+------------------------+-------------+
| Variable_name　　　　　　　　　　 | Value　　　　　　　 |
+------------------------+-------------+
| Key_read_requests　　　　　　 | 27813678764 |
| Key_reads　　　　　　　　　　　　　　 | 6798830　　　　　 |
+------------------------+-------------+
　　一共有27813678764個索引讀取請求，有6798830個請求在內(nèi)存中沒有找到直接從硬盤讀取索引，計算索引未命中緩存的概率：
key_cache_miss_rate ＝ Key_reads / Key_read_requests * 100%
比如上面的數(shù)據(jù)，key_cache_miss_rate為0.0244%，4000個索引讀取請求才有一個直接讀硬盤，已經(jīng)很BT 了，key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好（每1000個請求有一個直接讀硬盤），如果key_cache_miss_rate在 0.01%以下的話，key_buffer_size分配的過多，可以適當(dāng)減少。
MySQL服務(wù)器還提供了key_blocks_*參數(shù)：
mysql> show global status like ‘key_blocks_u%‘;
+------------------------+-------------+
| Variable_name　　　　　　　　　　 | Value　　　　　　　 |
+------------------------+-------------+
| Key_blocks_unused　　　　　　 | 0　　　　　　　　　　　 |
| Key_blocks_used　　　　　　　　 | 413543　　　　　　 |
+------------------------+-------------+
Key_blocks_unused表示未使用的緩存簇(blocks)數(shù)，Key_blocks_used表示曾經(jīng)用到的最大的blocks數(shù)，比如這臺服務(wù)器，所有的緩存都用到了，要么增加key_buffer_size，要么就是過渡索引了，把緩存占滿了。比較理想的設(shè)置：
Key_blocks_used / (Key_blocks_unused + Key_blocks_used) * 100% ≈ 80%
四、臨時表
mysql> show global status like ‘created_tmp%‘;
+-------------------------+---------+
| Variable_name　　　　　　　　　　　 | Value　　　 |
+-------------------------+---------+
| Created_tmp_disk_tables | 21197　　　 |
| Created_tmp_files　　　　　　　 | 58　　　　　　 |
| Created_tmp_tables　　　　　　 | 1771587 |
+-------------------------+---------+
每次創(chuàng)建臨時表，Created_tmp_tables增加，如果是在磁盤上創(chuàng)建臨時表，Created_tmp_disk_tables也增加,Created_tmp_files表示MySQL服務(wù)創(chuàng)建的臨時文件文件數(shù)，比較理想的配置是：
　　Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% <= 25%比如上面的服務(wù)器Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% ＝ 1.20%，應(yīng)該相當(dāng)好了。我們再看一下MySQL服務(wù)器對臨時表的配置：
mysql> show variables where Variable_name in (‘tmp_table_size‘, ‘max_heap_table_size‘);
+---------------------+-----------+
| Variable_name　　　　　　　 | Value　　　　　 |
+---------------------+-----------+
| max_heap_table_size | 268435456 |
| tmp_table_size　　　　　　 | 536870912 |
+---------------------+-----------+
只有256MB以下的臨時表才能全部放內(nèi)存，超過的就會用到硬盤臨時表。
五、Open Table情況
mysql> show global status like ‘open%tables%‘;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Open_tables　　　 | 919　　　 |
| Opened_tables | 1951　 |
+---------------+-------+
Open_tables表示打開表的數(shù)量，Opened_tables表示打開過的表數(shù)量，如果Opened_tables數(shù)量過大，說明配置中 table_cache(5.1.3之后這個值叫做table_open_cache)值可能太小，我們查詢一下服務(wù)器table_cache值：
mysql> show variables like ‘table_cache‘;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| table_cache　　　 | 2048　 |
+---------------+-------+
比較合適的值為：
Open_tables / Opened_tables * 100% >= 85%
Open_tables / table_cache * 100% <= 95%
六、進(jìn)程使用情況
mysql> show global status like ‘Thread%‘;
+-------------------+-------+
| Variable_name　　　　　 | Value |
+-------------------+-------+
| Threads_cached　　　　 | 46　　　　 |
| Threads_connected | 2　　　　　 |
| Threads_created　　　 | 570　　　 |
| Threads_running　　　 | 1　　　　　 |
+-------------------+-------+
如果我們在MySQL服務(wù)器配置文件中設(shè)置了thread_cache_size，當(dāng)客戶端斷開之后，服務(wù)器處理此客戶的線程將會緩存起來以響應(yīng)下一個客戶而不是銷毀（前提是緩存數(shù)未達(dá)上限）。Threads_created表示創(chuàng)建過的線程數(shù)，如果發(fā)現(xiàn)Threads_created值過大的話，表明 MySQL服務(wù)器一直在創(chuàng)建線程，這也是比較耗資源，可以適當(dāng)增加配置文件中thread_cache_size值，查詢服務(wù)器 thread_cache_size配置：
mysql> show variables like ‘thread_cache_size‘;
+-------------------+-------+
| Variable_name　　　　　 | Value |
+-------------------+-------+
| thread_cache_size | 64　　　　 |
+-------------------+-------+
示例中的服務(wù)器還是挺健康的。
七、查詢緩存(query cache)
mysql> show global status like ‘qcache%‘;
+-------------------------+-----------+
| Variable_name　　　　　　　　　　　 | Value　　　　　 |
+-------------------------+-----------+
| Qcache_free_blocks　　　　　　 | 22756　　　　　 |
| Qcache_free_memory　　　　　　 | 76764704　 |
| Qcache_hits　　　　　　　　　　　　　 | 213028692 |
| Qcache_inserts　　　　　　　　　　 | 208894227 |
| Qcache_lowmem_prunes　　　　 | 4010916　　　 |
| Qcache_not_cached　　　　　　　 | 13385031　 |
| Qcache_queries_in_cache | 43560　　　　　 |
| Qcache_total_blocks　　　　　 | 111212　　　　 |
+-------------------------+-----------+
MySQL查詢緩存變量解釋：
Qcache_free_blocks：緩存中相鄰內(nèi)存塊的個數(shù)。數(shù)目大說明可能有碎片。FLUSH QUERY CACHE會對緩存中的碎片進(jìn)行整理，從而得到一個空閑塊。
Qcache_free_memory：緩存中的空閑內(nèi)存。
Qcache_hits：每次查詢在緩存中命中時就增大
Qcache_inserts：每次插入一個查詢時就增大。命中次數(shù)除以插入次數(shù)就是不中比率。
Qcache_lowmem_prunes：緩存出現(xiàn)內(nèi)存不足并且必須要進(jìn)行清理以便為更多查詢提供空間的次數(shù)。這個數(shù)字最好長時間來看；如果這個數(shù)字在不斷增長，就表示可能碎片非常嚴(yán)重，或者內(nèi)存很少。（上面的 free_blocks和free_memory可以告訴您屬于哪種情況）
Qcache_not_cached：不適合進(jìn)行緩存的查詢的數(shù)量，通常是由于這些查詢不是 SELECT 語句或者用了now()之類的函數(shù)。
Qcache_queries_in_cache：當(dāng)前緩存的查詢（和響應(yīng)）的數(shù)量。
Qcache_total_blocks：緩存中塊的數(shù)量。
我們再查詢一下服務(wù)器關(guān)于query_cache的配置：
mysql> show variables like ‘query_cache%‘;
+------------------------------+-----------+
| Variable_name　　　　　　　　　　　　　　　　 | Value　　　　　 |
+------------------------------+-----------+
| query_cache_limit　　　　　　　　　　　　 | 2097152　　　 |
| query_cache_min_res_unit　　　　　 | 4096　　　　　　 |
| query_cache_size　　　　　　　　　　　　　 | 203423744 |
| query_cache_type　　　　　　　　　　　　　 | ON　　　　　　　　 |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF　　　　　　　 |
+------------------------------+-----------+
各字段的解釋：
query_cache_limit：超過此大小的查詢將不緩存
query_cache_min_res_unit：緩存塊的最小大小
query_cache_size：查詢緩存大小
query_cache_type：緩存類型，決定緩存什么樣的查詢，示例中表示不緩存 select sql_no_cache 查詢
query_cache_wlock_invalidate：當(dāng)有其他客戶端正在對MyISAM表進(jìn)行寫操作時，如果查詢在query cache中，是否返回cache結(jié)果還是等寫操作完成再讀表獲取結(jié)果。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄”雙刃劍”，默認(rèn)是4KB，設(shè)置值大對大數(shù)據(jù)查詢有好處，但如果你的查詢都是小數(shù)據(jù)查詢，就容易造成內(nèi)存碎片和浪費。
查詢緩存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%
如果查詢緩存碎片率超過20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理緩存碎片，或者試試減小query_cache_min_res_unit，如果你的查詢都是小數(shù)據(jù)量的話。
查詢緩存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查詢緩存利用率在25%以下的話說明query_cache_size設(shè)置的過大，可適當(dāng)減小；查詢緩存利用率在80％以上而且Qcache_lowmem_prunes > 50的話說明query_cache_size可能有點小，要不就是碎片太多。
查詢緩存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%
示例服務(wù)器查詢緩存碎片率＝ 20.46％，查詢緩存利用率＝ 62.26％，查詢緩存命中率＝ 1.94％，命中率很差，可能寫操作比較頻繁吧，而且可能有些碎片。
八、排序使用情況
mysql> show global status like ‘sort%‘;
+-------------------+------------+
| Variable_name　　　　　 | Value　　　　　　 |
+-------------------+------------+
| Sort_merge_passes | 29　　　　　　　　　 |
| Sort_range　　　　　　　　 | 37432840　　　 |
| Sort_rows　　　　　　　　　 | 9178691532 |
| Sort_scan　　　　　　　　　 | 1860569　　　　 |
+-------------------+------------+
Sort_merge_passes 包括兩步。MySQL 首先會嘗試在內(nèi)存中做排序，使用的內(nèi)存大小由系統(tǒng)變量 Sort_buffer_size 決定，如果它的大小不夠把所有的記錄都讀到內(nèi)存中，MySQL 就會把每次在內(nèi)存中排序的結(jié)果存到臨時文件中，等 MySQL 找到所有記錄之后，再把臨時文件中的記錄做一次排序。這再次排序就會增加 Sort_merge_passes。實際上，MySQL 會用另一個臨時文件來存再次排序的結(jié)果，所以通常會看到 Sort_merge_passes 增加的數(shù)值是建臨時文件數(shù)的兩倍。因為用到了臨時文件，所以速度可能會比較慢，增加 Sort_buffer_size 會減少 Sort_merge_passes 和創(chuàng)建臨時文件的次數(shù)。但盲目的增加 Sort_buffer_size 并不一定能提高速度，見 How fast can you sort data with MySQL?（另外，增加read_rnd_buffer_size(3.2.3是record_rnd_buffer_size)的值對排序的操作也有一點的好處九、文件打開數(shù)(open_files)
mysql> show global status like ‘open_files‘;
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Open_files　　　　 | 1410　 |
+---------------+-------+
mysql> show variables like ‘open_files_limit‘;
+------------------+-------+
| Variable_name　　　　 | Value |
+------------------+-------+
| open_files_limit | 4590　 |
+------------------+-------+
比較合適的設(shè)置：Open_files / open_files_limit * 100% <= 75％
十、表鎖情況
mysql> show global status like ‘table_locks%‘;
+-----------------------+-----------+
| Variable_name　　　　　　　　　 | Value　　　　　 |
+-----------------------+-----------+
| Table_locks_immediate | 490206328 |
| Table_locks_waited　　　　 | 2084912　　　 |
+-----------------------+-----------+
　　Table_locks_immediate表示立即釋放表鎖數(shù)，Table_locks_waited表示需要等待的表鎖數(shù)，如果 Table_locks_immediate / Table_locks_waited > 5000，最好采用InnoDB引擎，因為InnoDB是行鎖而MyISAM是表鎖，對于高并發(fā)寫入的應(yīng)用InnoDB效果會好些。示例中的服務(wù)器 Table_locks_immediate / Table_locks_waited ＝ 235，MyISAM就足夠了。
十一、表掃描情況
mysql> show global status like ‘handler_read%‘;
+-----------------------+-------------+
| Variable_name　　　　　　　　　 | Value　　　　　　　 |
+-----------------------+-------------+
| Handler_read_first　　　　 | 5803750　　　　　 |
| Handler_read_key　　　　　　 | 6049319850　 |
| Handler_read_next　　　　　 | 94440908210 |
| Handler_read_prev　　　　　 | 34822001724 |
| Handler_read_rnd　　　　　　 | 405482605　　　 |
| Handler_read_rnd_next | 18912877839 |
+-----------------------+-------------+
調(diào)出服務(wù)器完成的查詢請求次數(shù)：
mysql> show global status like ‘com_select‘;
+---------------+-----------+
| Variable_name | Value　　　　　 |
+---------------+-----------+
| Com_select　　　　 | 222693559 |
+---------------+-----------+
計算表掃描率：
表掃描率＝ Handler_read_rnd_next / Com_select
如果表掃描率超過4000，說明進(jìn)行了太多表掃描，很有可能索引沒有建好，增加read_buffer_size值會有一些好處，但最好不要超過8MB。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql优化一的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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