sql学习笔记（19）-----------浅谈 MySQL 数据库优化

，负责读操作，主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS，那么5台就能处理1w QPS，数据库横向扩展性也很容易。

有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主复制管理器），这个工具最大的优点是在同一时间只提供一台数据库写操作，有效保证数据一致性。

• 主从复制博文： http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431
• 读写分离博文： http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083
• MySQL-MMM博文： http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1354576

4.2 增加缓存

给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中，速度快。分布式可以缓存海量数据，扩展容易，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。如果想数据持久化那就用redis，性能不低于memcached。

工作过程：

4.3 分库

分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。

4.4 分表

数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。

分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。

分表分为垂直拆分和水平拆分：

• 垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。
• 水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。

4.5 分区

分区就是把一张表的数据分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能，实现比较简单。

注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。

5、数据库维护

数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。

5.1 性能状态关键指标

• QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数
• TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数

通过show status查看运行状态，会有300多条状态信息记录，其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS，如下：

• Uptime：服务器已经运行的实际，单位秒
• Questions：已经发送给数据库查询数
• Com_select：查询次数，实际操作数据库的
• Com_insert：插入次数
• Com_delete：删除次数
• Com_update：更新次数
• Com_commit：事务次数
• Com_rollback：回滚次数

那么，计算方法来了，基于Questions计算出QPS：

mysql> show global status like ‘Questions‘;
mysql> show global status like ‘Uptime‘;

QPS = Questions / Uptime

基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS：

mysql> show global status like ‘Com_commit‘;
mysql> show global status like ‘Com_rollback‘;
mysql> show global status like ‘Uptime‘;

另一计算方式：基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS：

mysql> show global status where Variable_name in(‘com_select‘,‘com_insert‘,‘com_delete‘,‘com_update‘);

等待1秒再执行，获取间隔差值，第二次每个变量值减去第一次对应的变量值，就是QPS。

TPS计算方法：

mysql> show global status where Variable_name in(‘com_select‘,‘com_insert‘,‘com_delete‘,‘com_update‘);

计算TPS，就不算查询操作了，计算出插入、删除、更新四个值即可。

经网友对这两个计算方式的测试得出，当数据库中myisam表比较多时，使用Questions计算比较准确。当数据库中innodb表比较多时，则以Com_*计算比较准确。

5.2 开启慢查询日志

MySQL开启慢查询日志，分析出哪条SQL语句比较慢，使用set设置变量，重启服务失效，可以在my.cnf添加参数永久生效。

mysql> set global slow-query-log=on  #开启慢查询功能
mysql> set global slow_query_log_file=‘/var/log/mysql/mysql-slow.log‘;  #指定慢查询日志文件位置
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;   #记录没有使用索引的查询
mysql> set global long_query_time=1;   #只记录处理时间1s以上的慢查询

分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。

# mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log #查看最慢的前三个查询

也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日志分析功能全面，可分析slow log、binlog、general log。

分析慢查询日志：

pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log

分析binlog日志：

mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql
pt-query-digest –type=binlog mysql-bin.000001.sql

分析普通日志：

pt-query-digest –type=genlog localhost.log

5.3 数据库备份

备份数据库是最基本的工作，也是最重要的，否则后果很严重，你懂得！但由于数据库比较大，上百G，往往备份都很耗费时间，所以就该选择一个效率高的备份策略，对于数据量大的数据库，一般都采用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等，mysqldump比较适用于小的数据库，因为是逻辑备份，所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理备份，备份和恢复速度快，不影响数据库服务情况下进行热拷贝，建议使用xtrabackup，支持增量备份。

• Xtrabackup备份工具使用博文： http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

5.4 数据库修复

有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭，会导致表损坏，无法读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复，myisamchk和mysqlcheck。

myisamchk：只能修复myisam表，需要停止数据库。

常用参数：

• -f –force 强制修复，覆盖老的临时文件，一般不使用
• -r –recover 恢复模式
• -q –quik 快速恢复
• -a –analyze 分析表
• -o –safe-recover 老的恢复模式，如果-r无法修复，可以使用此参数试试
• -F –fast 只检查没有正常关闭的表

快速修复weibo数据库:

# cd /var/lib/mysql/weibo
# myisamchk -r -q *.MYI

mysqlcheck：myisam和innodb表都可以用，不需要停止数据库，如修复单个表，可在数据库后面添加表名，以空格分割

常用参数：

• -a –all-databases 检查所有的库
• -r –repair 修复表
• -c –check 检查表，默认选项
• -a –analyze 分析表
• -o –optimize 优化表
• -q –quik 最快检查或修复表
• -F –fast 只检查没有正常关闭的表

快速修复weibo数据库:

mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo

5.5 另外，查看CPU和I/O性能方法

查看CPU性能

参数-P是显示CPU数，ALL为所有，也可以只显示第几颗

查看I/O性能

参数-m是以M单位显示，默认K。

• %util：当达到100%时，说明I/O很忙。
• await：请求在队列中等待时间，直接影响read时间。
• I/O极限：IOPS（r/s+w/s）,一般在1200左右。（IOPS，每秒进行读写（I/O）操作次数）
• I/O带宽：在顺序读写模式下SAS硬盘理论值在300M/s左右，SSD硬盘理论值在600M/s左右。

以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案，能力有限，有些不太全面，但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。由于关系型数据库初衷设计限制，一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中，在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了，非关系型数据库，大数据量，具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中，如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统，如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术，也是在存储方面主要学习对象，小伙伴们共同加油吧！哪位博友有更好的优化方案，欢迎交流哦。

sql学习笔记（19）-----------浅谈 MySQL 数据库优化

标签：