mysql 性能优化思路

为什么要性能优化,因为会带来一些负面影响,影响网站或应用的使用体验

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优化的目的是降低响应时间。 理解的性能优化也是各种各样的,比如提高CPU的使用率,就是另一种优化目标,而我们这里的性能优化是特指提高响应速度。

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下面思考一下mysql为什么会慢?

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查询为什么会慢?

每一条sql 都是由一系列的子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。

所以优化的整体思想应该是: 1、消除一些子任务

2、减少子任务的执行次数

3、让子任务运行的更快

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执行sql的过程

1. 客户端发送mysql 到服务器

2.服务器优先查询缓存,命中了则直接返回

3.服务器对sql 进行解析,预处理,再由优化器生成执行计划

4.mysql 更具执行计划,调用存储引擎的API 来执行查询

5.返回结果,并且更新到缓存中

通信协议: 客户端从服务器取数,看起来是一个拉数据的过程,实际上是服务器向客户端推送数据的过程。有个形象的比喻“从消防栓喝水”,

只能等待没水了,客户端才能停止,所以这样是我们在必要的时候一定要在查询中加上LIMIT的原因。

缓存: 缓存放在一个引用表中,通过一个哈希值引用,哈希值的构成因数有

  • 查询本身

  • 要查询的数据库

  • 客户端协议版本 等

不能命中缓存的情况

  • Sql 任意一点不同都不会命中同一个缓存,比如 空格,注解,所以使用统一的编码规范就显得非常重要。
  • sql 中包含一些不确认数据,比如 NOW() ,DATE() ,变量 等等,所以我们再查询的时候 ,使用 写好的日期,比使用 mysql的函数,性能更高

  • 表数据发生变化,所以mysql 的缓存在对一些更新频率地的表非常的有效,对于更新频繁的表来说没有太大的意义。为什么要这么设计,因为简单。很多语言的mysql 驱动,都是支持我们选择是否使用缓存来执行sql语言的,大多数的时候,我们没有细分表来使用而已。

解析器 和 预处理器:会对MySQL的语句进行解析,生成一棵对接的“解析树”,它会校验语法工规则

  • 错误的关键字

  • 关键词顺序

  • 名字别名是否有歧义等等

  • 验证用户权限

优化器: 一个查询可以有很多种执行方式,最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到最好的执行计划。他是计算执行成本的考量的。依赖一个 成本计算公式,有一些“因子”,这些因子都是一些统计信息,比如每个表或者索引的页面个数,索引的基数,索引和数据行的长度,索引分布情况,算出成本,比如需要做多个数据页的随机查询。

优化器选择有时并不正确,有一些原因会导致错误

  • 统计信息不准确

  • 页的分布, 碎片

  • 并发,锁

  • 全文索引 match(特殊,存在全文索引的时候,会使用全文索引)

执行计划: 生成一棵指令树

执行引擎: 调用存储引擎实现的接口来完成,“handler API”,每个表都有一个 hanndel 实例,然后提供了查询表信息,表名,列名,索引统计新等等的实现方法

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Show processlist 可以让我们很快的了解到“谁在持球”,在一台繁忙的服务器上或者高峰期的时候,我们往往可以看到一些不正常的状态,这时候就可以使用 profile,explain 来详细的诊断哪里出了问题。

explain 就不做详述了,大家都经常使用,简单的介绍 profile的使用。

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总结一下:mysql 性能优化的总体思路

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调优的成本和效果

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