(七)表的优化
1. 选择合适的数据引擎
MyISAM:适用于大量的读操作的表
InnoDB:适用于大量的写读作的表
2.选择合适的列类型
使用 SELECT * FROM TB_TEST PROCEDURE ANALYSE()可以对这个表的每一个字段进行分析，给出优化列类型建议
(八)建立索引原则
1.合理使用索引
一个Table在一次query中只能使用一个索引,使用EXPLAIN语句来检验优化程序的操作情况
使用analyze帮助优化程序对索引的使用效果做出更准确的预测
2.索引应该创建在搜索、排序、归组等操作所涉及的数据列上
3.尽量将索引建立在重复数据少的数据列中，唯一所以最好
例如：生日列，可以建立索引，但性别列不要建立索引
4.尽量对比较短的值进行索引
降低磁盘IO操作，索引缓冲区中可以容纳更多的键值，提高命中率
如果对一个长的字符串建立索引，可以指定一个前缀长度
5.合理使用多列索引
如果多个条件经常需要组合起来查询,则要使用多列索引(因为一个表一次查询只能使用一个索引,建立多个单列索引也只能使用一个)
6.充分利用最左前缀
也就是要合理安排多列索引中各列的顺序，将最常用的排在前面
7.不要建立过多的索引
只有经常应用于where,order by,group by中的字段需要建立索引.
8.利用慢查询日志查找出慢查询(log-slow-queries, long_query_time)
(九)充分利用索引
1.尽量比较数据类型相同的数据列
3.尽可能不对查询字段加函数,
如WHERE YEAR(date_col) < 1990改造成WHERE date_col < ’1990-01-01’
WHERE TO_DAYS(date_col) - TO_DAYS(CURDATE()) < cutoff 改造成WHERE date_col < DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL cutoff DAY)
(十)SQL语句的优化
1.创建合适的统计中间结果表，降低从大表查询数据的几率
2.尽量避免使用子查询，而改用连接的方式.例如：
SELECT a.id, (SELECT MAX(created) FROM posts WHERE author_id = a.id) AS latest_post
FROM authors a
可以改成：
SELECT a.id, MAX(p.created) AS latest_post
FROM authors AS a
INNER JOIN posts p ON (a.id = p.author_id)
GROUP BY a.id
select song_id from song_lib where singer_id in
(select singer_id from singer_lib
where first_char='A'
) limit 2000改成:
select song_id from song_lib a
inner join singer_lib b on a.singer_id=b.singer_id and first_char='A' limit 2000
3.插入判断重复键时,使用ON DUPLICATE KEY UPDATE :
insert into db_action.action_today(user_id,song_id,action_count) values(1,1,1) ON DUPLICATE KEY UPDATE action_count=action_count+1;
4.避免使用游标
游标的运行效率极低，可以通过增加临时表，运用多表查询，多表更新等方式完成任务,不要使用游标.
(十一)使用Explain分析SQL语句使用索引的情况
当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN，MySQL解释它将如何处理SELECT，提供有关表如何联结和以什么次序联结的信息,借助于EXPLAIN，可以知道什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引来寻找记录的更快的SELECT,你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序，增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 。
EXPLAIN命令的一般语法是：EXPLAIN <SQL命令> 如：explain select * from a inner join b on a.id=b.id
EXPLAIN的分析结果参数详解:
1.table：这是表的名字。
2.type：连接操作的类型。
system:表中仅有一条记录（实际应用很少只有一条资料的表)
const:表最多有一个匹配行,用于用常数值比较PRIMARY KEY或UNIQUE索引的所有部分时,
如：select * from song_lib where song_id=2(song_id为表的primary key)
eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合，从该表中用UNIQUE或PRIMARY KEY的索引读取一行,
如：select * from song_lib a inner join singer_lib b on a.singer_id=b.singer_id（b的type值为eq_ref)
ref:对于每个来自于前面的表的行组合，从该表中用非UNIQUE或PRIMARY KEY的索引读取一行
如：select * from song_lib a inner join singer_lib b on a.singer_name=b.singer_name和
select * from singer_lib b where singer_name=‘ccc’ （b的type值为ref,因为b.singer_name是普通索引)
ref_or_null:该联接类型如同ref，但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行,
如：select * from singer_lib where singer_name=‘ccc’ or singer_name is null
index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法
Key： 它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。
key_len： 索引中被使用部分的长度，以字节计。
3.ref：ref列显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行
4.rows： MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。
5.Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。一般有：
using where：表示使用了where条件
using filesort: 表示使用了文件排序,也就是使用了order by子句，并且没有用到order by 里字段的索引，从而需要
额外的排序开销，所以如果出现using filesort就表示排序的效率很低，需要进行优化,比如采用强制索引
的方法(force index)
===============================================
一般的情况下，my-medium.cnf这个配制文件就能满足我们的大多需要；一般我们会把配置文件拷贝到/etc/my.cnf 只需要修改这个配置文件就可以了，使用mysqladmin variables extended-status –u root –p 可以看到目前的参数，有３个配置参数是最重要的，即key_buffer_size,query_cache_size,table_cache。
key_buffer_size只对MyISAM表起作用，
key_buffer_size指定索引缓冲区的大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。一般我们设为16M,实际上稍微大一点的站点 这个数字是远远不够的，通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads,可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000更好（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得）。 或者如果你装了phpmyadmin 可以通过服务器运行状态看到,笔者推荐用phpmyadmin管理mysql，以下的状态值都是本人通过phpmyadmin获得的实例分析:
这个服务器已经运行了20天
key_buffer_size – 128M
key_read_requests – 650759289
key_reads - 79112
比例接近1:8000 健康状况非常好
另外一个估计key_buffer_size的办法 把你网站数据库的每个表的索引所占空间大小加起来看看以此服务器为例:比较大的几个表索引加起来大概125M 这个数字会随着表变大而变大。
从4.0.1开始，MySQL提供了查询缓冲机制。使用查询缓冲，MySQL将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中，今后对于同样的SELECT语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。根据MySQL用户手册，使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。
通过调节以下几个参数可以知道query_cache_size设置得是否合理
Qcache inserts
Qcache hits
Qcache lowmem prunes
Qcache free blocks
Qcache total blocks
Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况,同时Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。此外，在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲。
Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多query_cache_type指定是否使用查询缓冲
我设置:
query_cache_size = 32M
query_cache_type= 1
得到如下状态值:
Qcache queries in cache 12737 表明目前缓存的条数
Qcache inserts 20649006
Qcache hits 79060095 看来重复查询率还挺高的
Qcache lowmem prunes 617913 有这么多次出现缓存过低的情况
Qcache not cached 189896
Qcache free memory 18573912 目前剩余缓存空间
Qcache free blocks 5328 这个数字似乎有点大 碎片不少
Qcache total blocks 30953
如果内存允许32M应该要往上加点
table_cache指定表高速缓存的大小。每当MySQL访问一个表时，如果在表缓冲区中还有空间，该表就被打开并放入其中，这样可以更快地访问表内容。通过检查峰值时间的状态值Open_tables和Opened_tables，可以决定是否需要增加table_cache的值。如果你发现open_tables等于table_cache，并且opened_tables在不断增长，那么你就需要增加table_cache的值了（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Open%tables’获得）。注意，不能盲目地把table_cache设置成很大的值。如果设置得太高，可能会造成文件描述符不足，从而造成性能不稳定或者连接失败。
对于有1G内存的机器，推荐值是128－256。
笔者设置table_cache = 256
得到以下状态:
Open tables 256
Opened tables 9046
虽然open_tables已经等于table_cache，但是相对于服务器运行时间来说,已经运行了20天，opened_tables的值也非常低。因此，增加table_cache的值应该用处不大。如果运行了6个小时就出现上述值 那就要考虑增大table_cache。
如果你不需要记录2进制log 就把这个功能关掉，注意关掉以后就不能恢复出问题前的数据了，需要您手动备份，二进制日志包含所有更新数据的语句，其目的是在恢复数据库时用它来把数据尽可能恢复到最后的状态。另外，如果做同步复制( Replication )的话，也需要使用二进制日志传送修改情况。
log_bin指定日志文件，如果不提供文件名，MySQL将自己产生缺省文件名。MySQL会在文件名后面自动添加数字引，每次启动服务时，都会重新生成一个新的二进制文件。此外，使用log-bin-index可以指定索引文件；使用binlog-do-db可以指定记录的数据库；使用binlog-ignore-db可以指定不记录的数据库。注意的是：binlog-do-db和binlog-ignore-db一次只指定一个数据库，指定多个数据库需要多个语句。而且，MySQL会将所有的数据库名称改成小写，在指定数据库时必须全部使用小写名字，否则不会起作用。
关掉这个功能只需要在他前面加上#号
#log-bin
开启慢查询日志( slow query log ) 慢查询日志对于跟踪有问题的查询非常有用。它记录所有查过long_query_time的查询，如果需要，还可以记录不使用索引的记录。下面是一个慢查询日志的例子：
开启慢查询日志，需要设置参数log_slow_queries、long_query_times、log-queries-not-using-indexes。
log_slow_queries指定日志文件，如果不提供文件名，MySQL将自己产生缺省文件名。long_query_times指定慢查询的阈值，缺省是10秒。log-queries-not-using-indexes是4.1.0以后引入的参数，它指示记录不使用索引的查询。笔者设置long_query_time=10
笔者设置:
sort_buffer_size = 1M
max_connections=120
wait_timeout =120
back_log=100
read_buffer_size = 1M
thread_cache=32
interactive_timeout=120
thread_concurrency = 4
参数说明:
back_log
要求MySQL能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，然后主线程花些时间(尽管很短) 检查连接并且启动一个新线程。back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它，换句话说，这值对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。 Unix listen(2)系统调用的手册页应该有更多的细节。检查你的OS文档找出这个变量的最大值。试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。
max_connections
并发连接数目最大，120 超过这个值就会自动恢复，出了问题能自动解决
thread_cache
没找到具体说明，不过设置为32后 20天才创建了400多个线程 而以前一天就创建了上千个线程 所以还是有用的
thread_concurrency
#设置为你的cpu数目x2,例如，只有一个cpu,那么thread_concurrency=2
#有2个cpu,那么thread_concurrency=4
skip-innodb
#去掉innodb支持
代码:
[client]
#password = your_password
port = 3306
socket = /tmp/mysql.sock
#socket = /var/lib/mysql/mysql.sock
# Here follows entries for some specific programs
# The MySQL server
[mysqld]
port = 3306
socket = /tmp/mysql.sock
#socket = /var/lib/mysql/mysql.sock
skip-locking
key_buffer = 128M
max_allowed_packet = 1M
table_cache = 256
sort_buffer_size = 1M
net_buffer_length = 16K
myisam_sort_buffer_size = 1M
max_connections=120
#addnew config
wait_timeout =120
back_log=100
read_buffer_size = 1M
thread_cache=32
skip-innodb
skip-bdb
skip-name-resolve
join_buffer_size=512k
query_cache_size = 32M
interactive_timeout=120
long_query_time=10
log_slow_queries= /usr/local/mysql4/logs/slow_query.log
query_cache_type= 1
# Try number of CPU's*2 for thread_concurrency
thread_concurrency = 4
[mysqldump]
quick
max_allowed_packet = 16M
[mysql]
no-auto-rehash
# Remove the next comment character if you are not familiar with SQL
#safe-updates
[isamchk]
key_buffer = 20M
sort_buffer_size = 20M
read_buffer = 2M
write_buffer = 2M
[myisamchk]
key_buffer = 20M
sort_buffer_size = 20M
read_buffer = 2M
write_buffer = 2M
[mysqlhotcopy]
interactive-timeout
补充
优化table_cachetable_cache指定表高速缓存的大小。每当MySQL访问一个表时，如果在表缓冲区中还有空间，该表就被打开并放入其中，这样可以更快地访问表内容。通过检查峰值时间的状态值Open_tables和Opened_tables，可以决定是否需要增加 table_cache的值。如果你发现open_tables等于table_cache，并且opened_tables在不断增长，那么你就需要增加table_cache的值了（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Open%tables’获得）。注意，不能盲目地把table_cache设置成很大的值。如果设置得太高，可能会造成文件描述符不足，从而造成性能不稳定或者连接失败。对于有1G内存的机器，推荐值是128－256。
案例1：该案例来自一个不是特别繁忙的服务器table_cache – 512open_tables – 103 opened_tables – 1273 uptime – 4021421 (measured in seconds)该案例中table_cache似乎设置得太高了。在峰值时间，打开表的数目比table_cache要少得多。
案例2：该案例来自一台开发服务器。table_cache – 64open_tables – 64opened-tables – 431uptime – 1662790 (measured in seconds)虽然open_tables已经等于table_cache，但是相对于服务器运行时间来说，opened_tables的值也非常低。因此，增加table_cache的值应该用处不大。
案例3：该案例来自一个upderperforming的服务器table_cache – 64 open_tables – 64 opened_tables – 22423uptime – 19538该案例中table_cache设置得太低了。虽然运行时间不到6小时，open_tables达到了最大值，opened_tables的值也非常高。这样就需要增加table_cache的值。优化key_buffer_sizekey_buffer_size指定索引缓冲区的大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，可以知道key_buffer_size 设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000更好（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得）。key_buffer_size只对MyISAM表起作用。即使你不使用MyISAM表，但是内部的临时磁盘表是 MyISAM表，也要使用该值。可以使用检查状态值created_tmp_disk_tables得知详情。对于1G内存的机器，如果不使用 MyISAM表，推荐值是16M（8-64M）。
案例1：健康状况key_buffer_size – 402649088 (384M) key_read_requests – 597579931 key_reads - 56188案例2：警报状态key_buffer_size – 16777216 (16M)key_read_requests – 597579931key_reads - 53832731案例1中比例低于1:10000，是健康的情况；案例2中比例达到1:11，警报已经拉响。
Mysql调优中两个重要参数table_cache和key_buffer
| 本文根据我自己的一点经验，讨论了Mysql服务器优化中两个非常重要的参数，分别是table_cache，key_buffer_size。 table_cache指示表高速缓存的大小。当Mysql访问一个表时，如果在Mysql表缓冲区中还有空间，那么这个表就被打开并放入表缓冲区，这样做的好处是可以更快速地访问表中的内容。一般来说，可以通过查看数据库运行峰值时间的状态值Open_tables和Opened_tables，用以判断是否需要增加table_cache的值，即如果open_tables接近table_cache的时候，并且Opened_tables这个值在逐步增加，那就要考虑增加这个值的大小了。 在mysql默认安装情况下，table_cache的值在2G内存以下的机器中的值默认时256到512，如果机器有4G内存,则默认这个值是2048，但这决意味着机器内存越大，这个值应该越大，因为table_cache加大后，使得mysql对SQL响应的速度更快了，不可避免的会产生更多的死锁（dead lock），这样反而使得数据库整个一套操作慢了下来，严重影响性能。所以平时维护中还是要根据库的实际情况去作出判断，找到最适合你维护的库的table_cache值，有人说：“性能优化是一门艺术”，这话一点没错。大凡艺术品，大都是经过千锤百炼，精雕细琢而成。 这里还要说明一个问题，就是table_cache加大后碰到文件描述符不够用的问题，在mysql的配置文件中有这么一段提示 引用 “The number of open tables for all threads. Increasing this value increases the number of file descriptors that mysqld requires. Therefore you have to make sure to set the amount of open files allowed to at least 4096 in the variable "open-files-limit" in” section [mysqld_safe]” 说的就是要注意这个问题，一想到这里，部分兄弟可能会用ulimit -n 作出调整，但是这个调整实际是不对的，换个终端后，这个值又会回到原始值，所以最好用sysctl或者修改/etc/sysctl.conf文件，同时还要在配置文件中把open_files_limit这个参数增大，对于4G内存服务器，相信现在购买的服务器都差不多用4G的了，那这个这个open_files_limit至少要增大到4096，如果没有什么特殊情况，设置成8192就可以了。 下面说说key_buffer_size这个参数，key_buffer_sizeO表示索引缓冲区的大小，严格说是它决定了数据库索引处理的速度，尤其是索引读的速度。根据网络一些高手写的文章表示可以检查状态值Key_read_requests和Key_reads，即可知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000更好，虽然我还没有找到理论的依据，但是，我在自己维护的几台实际运行良好的库做过的测试后表明，这个比值接近1：20000，这从结果证明了他们说这话的正确性，我们不妨用之。 后记： 我前面说过，性能优化是一件细活，影响mysql性能的因素很多，本文中只是选取了其中我认为比较重要的两个参数，期待和网友一起探讨更多mysql性能优化的技术。 |