MySQL 憑借著出色的性能、低廉的成本、豐富的資源，已經成為絕大多數互聯網公司的首選關系型數據庫。雖然性能出色，但所謂“好馬配好鞍”，如何能夠更好的使用它，已經成為開發工程師的必修課，我們經常會從職位描述上看到諸如“精通 MySQL”、“SQL 語句優化”、“了解數據庫原理”等要求。

什么是數據庫的性能

• 用查詢的響應時間度量性能，性能即響應時間。
• 優化性能，在一定工作負載下，降低查詢的響應時間。
  

性能趨勢

優化方向

• 硬件優化
• 操作系統優化
• MySql 配置優化
• 表結構優化
• 適用優化
• 架構優化

硬件優化

垂直擴展、向上擴展，購買強悍的硬件獲取更高的性能。

• 無論使用公有云的RDS，還是自建MySQL，該優化方向都是代價最小的，性能優化的首選之一。
• 時間就是金錢。
• 人力成本遠遠大于硬件成本。

操作系統優化

• IO 調度策略 - 操作系統與磁盤的通信方式
  

• RAID卡策略 – MegaCli工具
• write back
• write through

• BUU
  

• swapness，代表權重，即使設置0也有可能會使用swap。
• NUMA，高版本innodb_numa_interleave。
• ulimit
  

MySql 優化配置

• innodb_buffer_pool_size
• innodb_io_capacity
• innodb_thread_concurrency
• innodb_flush_log_at_trx_commit
• sync_binlog

MySql 版本選擇

• MySQL
• Percona
• MariaDB
  

表結構優化

• 最佳實踐 - bigint類型的自增主鍵。
  

使用優化

• 分類了四種在使用方面的性能問題原因以及出現場景
  

使用優化之 慢查詢

• 現象：負載增加、慢查數據量增加。
• 解決：分析慢查日志，優先解決掉掃描行數大的慢查。
• 預防：
  

使用優化之 并發量

• 現象：負載陡增、QPS/TPS增加、thread_running增加。
• 解決：架構優化，過載保護，安全防護。
• 業務場景預防：容量壓測、業務評估，找到熱點數據、熱點操作，隔離、緩存、限流。

  使用優化之 數據量

• 現象：負載增加，某個表慢查數量增加。
• 解決：分析慢查日志，定位數據量異常的表。
• 預防：監控無索引使用的查詢。

  使用優化之 執行計劃

• 現象：負載增加，某個id的慢查數量增加。
• 原因：因為采樣誤差、延后，靜態模型，優化器會判斷失誤。
• 解決：
  • 分析慢查，同一類慢查掃描行數max與min之差如果該值過大，需要注意。
  • SQL中加入提示詞，STRAIGHT_JOIN、FORCE_INDEX等。
• 預防：避免、監控數據傾斜情況發生。

使用優化之 pt-query-digest

• 為每類SQL生成fingerprint，很方便構建SQL指紋庫。
• 方便做二次修改或者包一層。

架構優化

• 演進方向
  

架構優化-以秒殺為例

• 熱點操作
  • 讀操作
  • 寫操作
• • 發現熱點數據
  • 靜態數據，可以提前預測的熱點數據。
  • 動態數據，不可預測的熱點數據。
• 處理熱點數據的常見方法 - 緩存、限流
  

總結

想要做好數據庫優化，就要先做好測量（監控）。
監控盡可能的全面（KV，事件類，日志類），用數據說話。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySql 性能优化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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