工作效率up | 千万级数据库的性能优化秘诀

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今天我们来谈一下在实践中如何优化mysql


实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化、硬件的优化4个方面,如下图所示:


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SQL语句及索引的优化



1.SQL语句优化


SQL语句的优化主要包括三个问题,即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL,下面将逐一解释。


(1)怎么发现有问题的SQL?(通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQL进行监控)


MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。


long_query_time的默认值为10,意思是运行10s以上的语句。慢查询日志的相关参数如下所示:


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通过MySQL的慢查询日志,我们可以查询出执行次数多、占用时间长的SQL、可以通过pt_query_disgest(一种mysql慢日志分析工具)分析Rows examine(MySQL执行器需要检查的行数)项去找出IO大的SQL以及发现未命中索引的SQL,对于这些SQL,都是我们优化的对象。


(2)通过explain查询和分析SQL的执行计划


使用 EXPLAIN 关键字可以知道MySQL是如何处理你的SQL语句的,以便分析查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到表的读取顺序、数据读取操作的操作类型、哪些索引可以使用、哪些索引被实际使用、表之间的引用以及每张表有多少行被优化器查询等问题。当扩展列extra出现Using filesort和Using temporay,则往往表示SQL需要优化了。


(3)优化insert语句:一次插入多值


  • 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

  • 应尽量避免在 where 子句中对字段进行null值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。


优化嵌套查询:子查询可以被更有效率的连接(Join)替代,很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择。


2.索引优化


建议在经常作查询选择的字段、经常作表连接的字段以及经常出现在order by、group by、distinct 后面的字段中建立索引。


但必须注意以下几种可能会引起索引失效的情形:


  • 以“%(表示任意0个或多个字符)”开头的LIKE语句,模糊匹配。

  • OR语句前后没有同时使用索引。

  • 数据类型出现隐式转化(如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型)。

  • 对于多列索引,必须满足最左匹配原则(eg,多列索引col1、col2和col3,则 索引生效的情形包括col1或col1,col2或col1,col2,col3)。


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数据库表结构的优化



数据库表结构的优化包括选择合适数据类型、表的范式的优化、表的垂直拆分和表的水平拆分等手段。


选择合适数据类型:


  • 使用较小的数据类型解决问题。

  • 使用简单的数据类型(mysql处理int要比varchar容易)。

  • 尽可能的使用not null 定义字段。

  • 尽量避免使用text类型,非用不可时最好考虑分表。


1.表的范式的优化


一般情况下,表的设计应该遵循三大范式。


  • 表的垂直拆分


把含有多个列的表拆分成多个表,解决表宽度问题。具体包括以下几种拆分手段:


  • 把不常用的字段单独放在同一个表中。

  • 把大字段独立放入一个表中。

  • 把经常使用的字段放在一起。


这样做的好处是非常明显的,具体包括:拆分后业务清晰,拆分规则明确、系统之间整合或扩展容易、数据维护简单。


  • 表的水平拆分


表的水平拆分用于解决数据表中数据过大的问题,水平拆分每一个表的结构都是完全一致的。一般地,将数据平分到N张表中的常用方法包括以下两种:


  • 对ID进行hash运算,如果要拆分成5个表,mod(id,5)取出0~4个值。

  • 针对不同的hashID将数据存入不同的表中。


表的水平拆分会带来一些问题和挑战,包括跨分区表的数据查询、统计及后台报表的操作等问题,但也带来了一些切实的好处:


  • 表分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度。

  • 表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用。

  • 需要把数据存放到多个数据库中,提高系统的总体可用性(分库,鸡蛋不能放在同一个篮子里)。


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系统配置的优化



操作系统配置的优化:增加TCP支持的队列数


mysql配置文件优化:Innodb缓存池设置(innodb_buffer_pool_size,推荐总内存的75%)和缓存池的个数(innodb_buffer_pool_instances)


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硬件的优化



CPU:核心数多并且主频高的 内存:增大内存 磁盘配置和选择:磁盘性能。

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MySQL中的悲观锁与乐观锁的实现



悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路,也是并发编程中一个非常基础的概念。


1.悲观锁


悲观锁的特点是先获取锁,再进行业务操作,即“悲观”的认为所有的操作均会导致并发安全问题,因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。通常来讲,在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持,即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁。


当数据库执行select … for update时会获取被select中的数据行的行锁,因此其他并发执行的select … for update如果试图选中同一行则会发生排斥(需要等待行锁被释放),因此达到锁的效果。select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放,因此必须在事务中使用。 


这里需要特别注意的是,不同的数据库对select… for update的实现和支持都是有所区别的,例如oracle支持select for update no wait,表示如果拿不到锁立刻报错,而不是等待,mysql就没有no wait这个选项。另外,mysql还有个问题是: select… for update语句执行中所有扫描过的行都会被锁上,这一点很容易造成问题。因此,如果在mysql中用悲观锁务必要确定使用了索引,而不是全表扫描。


2.乐观锁


乐观锁的特点先进行业务操作,只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过,若未被更新过,则更新成功;否则,失败重试。乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的,不需要数据库提供特殊的支持。一般的做法是在需要锁的数据上增加一个版本号或者时间戳,然后按照如下方式实现:


SELECT data AS old_data, version AS old_version FROM …;//根据获取的数据进行业务操作,得到new_data和new_versionUPDATE SET data = new_data, version = new_version WHERE version = old_versionif (updated row > 0) {// 乐观锁获取成功,操作完成} else {// 乐观锁获取失败,回滚并重试}


乐观锁是否在事务中其实都是无所谓的,其底层机制是这样:在数据库内部update同一行的时候是不允许并发的,即数据库每次执行一条update语句时会获取被update行的写锁,直到这一行被成功更新后才释放。因此在业务操作进行前获取需要锁的数据的当前版本号,然后实际更新数据时再次对比版本号确认与之前获取的相同,并更新版本号,即可确认这其间没有发生并发的修改。如果更新失败,即可认为老版本的数据已经被并发修改掉而不存在了,此时认为获取锁失败,需要回滚整个业务操作并可根据需要重试整个过程。


3.悲观锁与乐观锁的应用场景


一般情况下,读多写少更适合用乐观锁,读少写多更适合用悲观锁。乐观锁在不发生取锁失败的情况下开销比悲观锁小,但是一旦发生失败回滚开销则比较大,因此适合用在取锁失败概率比较小的场景,可以提升系统并发性能。


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MySQL存储引擎的MyISAM和InnoDB区别详解



在MySQL 5.5之前,MyISAM是mysql的默认数据库引擎,其由早期的ISAM(Indexed Sequential Access Method:有索引的顺序访问方法)所改良。虽然MyISAM性能极佳,但却有一个显著的缺点:不支持事务处理。不过,MySQL也导入了另一种数据库引擎InnoDB,以强化参考完整性与并发违规处理机制,后来就逐渐取代MyISAM。


InnoDB是MySQL的数据库引擎之一,其由Innobase oy公司所开发,2006年五月由甲骨文公司并购。与传统的ISAM、MyISAM相比,InnoDB的最大特色就是支持ACID兼容的事务功能,类似于PostgreSQL。目前InnoDB采用双轨制授权,一是GPL授权,另一是专有软件授权。具体地,MyISAM与InnoDB作为MySQL的两大存储引擎的差异主要包括:


  • 存储结构:每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件:第一个文件的名字以表的名字开始,扩展名指出文件类型。.frm文件存储表定义,数据文件的扩展名为.MYD (MYData),索引文件的扩展名是.MYI (MYIndex)。InnoDB所有的表都保存在同一个数据文件中(也可能是多个文件,或者是独立的表空间文件),InnoDB表的大小只受限于操作系统文件的大小,一般为2GB。


  • 存储空间:MyISAM可被压缩,占据的存储空间较小,支持静态表、动态表、压缩表三种不同的存储格式。InnoDB需要更多的内存和存储,它会在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。


  • 可移植性、备份及恢复:MyISAM的数据是以文件的形式存储,所以在跨平台的数据转移中会很方便,同时在备份和恢复时也可单独针对某个表进行操作。InnoDB免费的方案可以是拷贝数据文件、备份 binlog,或者用 mysqldump,在数据量达到几十G的时候就相对痛苦了。


  • 事务支持:MyISAM强调的是性能,每次查询具有原子性,其执行速度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持。InnoDB提供事务、外键等高级数据库功能,具有事务提交、回滚和崩溃修复能力。


  • AUTO_INCREMENT:在MyISAM中,可以和其他字段一起建立联合索引。引擎的自动增长列必须是索引,如果是组合索引,自动增长可以不是第一列,它可以根据前面几列进行排序后递增。InnoDB中必须包含只有该字段的索引,并且引擎的自动增长列必须是索引,如果是组合索引也必须是组合索引的第一列。


  • 表锁差异:MyISAM只支持表级锁,用户在操作MyISAM表时,select、update、delete和insert语句都会给表自动加锁,如果加锁以后的表满足insert并发的情况下,可以在表的尾部插入新的数据。InnoDB支持事务和行级锁。行锁大幅度提高了多用户并发操作的性能,但是InnoDB的行锁,只是在WHERE的主键是有效的,非主键的WHERE都会锁全表的。


  • 全文索引:MyISAM支持 FULLTEXT类型的全文索引;InnoDB不支持FULLTEXT类型的全文索引,但是innodb可以使用sphinx插件支持全文索引,并且效果更好。



  • 表的具体行数:MyISAM保存表的总行数,select count() from table;会直接取出出该值;而InnoDB没有保存表的总行数,如果使用select count() from table;就会遍历整个表,消耗相当大,但是在加了wehre条件后,myisam和innodb处理的方式都一样。


  • CURD操作:在MyISAM中,如果执行大量的SELECT,MyISAM是更好的选择。对于InnoDB,如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE,出于性能方面的考虑,应该使用InnoDB表。DELETE从性能上InnoDB更优,但DELETE FROM table时,InnoDB不会重新建立表,而是一行一行的删除,在innodb上如果要清空保存有大量数据的表,最好使用truncate table这个命令。


  • 外键:MyISAM不支持外键,而InnoDB支持外键。


通过上述的分析,基本上可以考虑使用InnoDB来替代MyISAM引擎了,原因是InnoDB自身很多良好的特点,比如事务支持、存储过程、视图、行级锁、外键等等。尤其在并发很多的情况下,相信InnoDB的表现肯定要比MyISAM强很多。


另外,必须需要注意的是,任何一种表都不是万能的,合适的才是最好的,才能最大的发挥MySQL的性能优势。如果是不复杂的、非关键的Web应用,还是可以继续考虑MyISAM的,这个具体情况具体考虑。


  • MyISAM:不支持事务,不支持外键,表锁;插入数据时锁定整个表,查行数时无需整表扫描。主索引数据文件和索引文件分离;与主索引无区别。


  • InnoDB:支持事务,外键,行锁,查表总行数时,全表扫描。主索引的数据文件本身就是索引文件;辅助索引记录主键的值。


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MySQL锁类型



根据锁的类型分,可以分为共享锁,排他锁,意向共享锁和意向排他锁。


根据锁的粒度分,又可以分为行锁,表锁。


对于mysql而言,事务机制更多是靠底层的存储引擎来实现,因此,mysql层面只有表锁,而支持事务的innodb存 储引擎则实现了行锁(记录锁(在行相应的索引记录上的锁)),gap锁(是在索引记录间歇上的锁),next-key锁(是记录锁和在此索引记录之前的gap上的锁的结合)。


Mysql的记录锁实质是索引记录的锁,因为innodb是索引组织表;gap锁是索引记录间隙的锁,这种锁只在RR隔离级别下有效;next-key锁是记录锁加上记录之前gap锁的组合。mysql通过gap锁和next-key锁实现RR隔离级别。


说明: 对于更新操作(读不上锁),只有走索引才可能上行锁;否则会对聚簇索引的每一行上写锁,实际等同于对表上写锁。若多个物理记录对应同一个索引,若同时访问,也会出现锁冲突。


当表有多个索引时,不同事务可以用不同的索引锁住不同的行,另外innodb会同时用行锁对数据记录(聚簇索引)加锁。


MVCC(多版本并发控制)并发控制机制下,任何操作都不会阻塞读操作,读操作也不会阻塞任何操作,只因为读不上锁。


  • 共享锁:由读表操作加上的锁,加锁后其他用户只能获取该表或行的共享锁,不能获取排它锁,也就是说只能读不能写

  • 排它锁:由写表操作加上的锁,加锁后其他用户不能获取该表或行的任何锁,典型是mysql事务中的更新操作。

  • 意向共享锁(IS):事务打算给数据行加行共享锁,事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。

  • 意向排他锁(IX):事务打算给数据行加行排他锁,事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。


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数据库死锁概念



多数情况下,可以认为如果一个资源被锁定,它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时,其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的,由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说,进程A等待进程B释放他的资源,B又等待A释放他的资源,这样就互相等待就形成死锁。


虽然进程在运行过程中,可能发生死锁,但死锁的发生也必须具备一定的条件,死锁的发生必须具备以下四个必要条件:


  • 互斥条件:指进程对所分配到的资源进行排它性使用,即在一段时间内某资源只由一个进程占用。如果此时还有其它进程请求资源,则请求者只能等待,直至占有资源的进程用毕释放。


  • 请求和保持条件:指进程已经保持至少一个资源,但又提出了新的资源请求,而该资源已被其它进程占有,此时请求进程阻塞,但又对自己已获得的其它资源保持不放。


  • 不剥夺条件:指进程已获得的资源,在未使用完之前,不能被剥夺,只能在使用完时由自己释放。 


  • 环路等待条件:指在发生死锁时,必然存在一个进程——资源的环形链,即进程集合{P0,P1,P2,•••,Pn}中的P0正在等待一个P1占用的资源;P1正在等待P2占用的资源,……,Pn正在等待已被P0占用的资源。


下列方法有助于最大限度地降低死锁:


  • 按同一顺序访问对象。

  • 避免事务中的用户交互。

  • 保持事务简短并在一个批处理中。

  • 使用低隔离级别。

  • 使用绑定连接。


End.

来源:简书

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