MySQL性能测试 · 数据库调优攻略

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MySQL性能测试 · 数据库调优攻略相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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性能调优前提:无监控不调优,本篇文章先不谈监控,只谈调优。如果有对于mysql性能的监控感兴趣的可以在文末给小编留言,以后为大家分享。



Mysql性能指标及问题分析和定位


1. 我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver


2. 介绍下Grafana模板中各性能指标的意思


MySQL性能测试 · 数据库调优攻略这个是Mysql数据库的连接数


MySQL性能测试 · 数据库调优攻略这个图标表示了慢查询


MySQL性能测试 · 数据库调优攻略


上图就是Mysql数据库的缓存区,展示了最大缓存以及已使用缓存等数据


3. 性能分析


一般在产生Mysql瓶颈的时候往往伴随着的是CPU使用率急速上升,需要top看一下是哪个线程占据了大量的CPU资源,如果发现Mysql进程占用较高,那么基本可以判断是Mysql数据库出现了问题。


接下来就是对问题具体的分析和定位。


对于数据库的操作基本上就是大量的查询,会导致数据库出现性能问题。对有问题的场景使用Jmeter模拟场景进行并发,并观察Grafana的图表。


Mysql的几个问题基本上就是:


  • 缓存区较小,大量查询导致了缓存区溢出,使用io进行读写,众所周知,io的读写速度远远比内存读写速度要慢得多。

  • SQL语句问题,导致mysql数据库出现瓶颈的查询语句类型很多,最后会给大家列举一些。


那么怎么定位到这些问题呢?


(1)在负载测试中,通过Grafana图表观察Memory Over这个图表,如果发现占用基本占满所分配给Mysql数据库缓存区的内存,然后IO读写时间非常长,读写频率非常高,那基本上是可以判断是缓存区较小导致的问题。(这个问题已经很少出现了)


(2)判断慢查询:在mysql数据库的配置文件中找到

log_output=file,table #二选 1 或者 2 个都选slow_query_log=on slow_query_log_file = /tmp/mysql-slow.log long_query_time = 1 #设置如何判断慢查询,这边设置超过1s就算慢查询#使用完记得关闭


重启Mysql数据库,在Grafana图表中如果看到慢查询的时间超过1s时,基本判断为存在慢查询。


登入数据库运行命令

select * from mysql.slow_log;#查看慢查询表数据

运行完这条命令后,可以查看到所有超过1s的查询语句,这个时候复制这条语句到查询输入框中,选中右键点击解释。


  • type列,连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别

  • key列,使用到的索引名。如果没有选择索引,值是NULL。可以采取强制索引方式

  • key_len列,索引长度

  • rows列,扫描行数。该值是个预估值

  • extra列,详细说明。注意常见的不太友好的值有:Using filesort, Using temporary



SQL语句调优


1. SQL语句中IN包含的值不应过多


MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。


2. SELECT语句务必指明字段名称


SELECT *增加很多不必要的消耗(cpu、io、内存、网络带宽);增加了使用覆盖索引的可能性;当表结构发生改变时,前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。


3. 当只需要一条数据的时候,使用limit 1


这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型


4. 如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序


5. 如果限制条件中其他字段没有索引,尽量少用or


or两边的字段中,如果有一个不是索引字段,而其他条件也不是索引字段,会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果


6. 区分in和exists, not in和not exists

select * from 表A where id in (select id from 表B)


上面sql语句相当于

select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)


区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。


关于not in和not exists,推荐使用not exists,不仅仅是效率问题,not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句?


原sql语句:

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)


高效的sql语句:

select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null

7. 分段查询


在一些用户选择页面中,可能一些用户选择的时间范围过大,造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序,分段进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示


8. 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断


对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。


9. 不建议使用%前缀模糊查询


例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。


10. 注意范围查询语句


对于联合索引来说,如果存在范围查询,比如between,>,<等条件时,会造成后面的索引字段失效。


  • type   访问类型

  • ALL    扫描全表数据

  • index   遍历索引

  • range   索引范围查找

  • index_subquery   在子查询中使用 ref

  • unique_subquery   在子查询中使用 eq_ref

  • ref_or_null   对Null进行索引的优化的 ref

  • fulltext   使用全文索引

  • ref    使用非唯一索引查找数据

  • eq_ref   在join查询中使用PRIMARY KEYorUNIQUE NOT NULL索引关联

  • const   使用主键或者唯一索引,且匹配的结果只有一条记录

  • system const   连接类型的特例,查询的表为系统表


性能从好到差依次为:


system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,index_subquery,range,index_merge,index,ALL,除了ALL之外,其他的type都可以使用到索引,除了index_merge之外,其他的type只可以用到一个索引。


所以,如果通过执行计划发现某张表的查询语句的type显示为ALL,那就要考虑添加索引,或者更换查询方式,使用索引进行查询。


  • possible_keys

可能使用的索引,注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。


  • key

显示MySQL在查询中实际使用的索引,若没有使用索引,显示为NULL。

TIPS:查询中若使用了覆盖索引(覆盖索引:索引的数据覆盖了需要查询的所有数据),则该索引仅出现在key列表中



一些SQL优化建议


 1. SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单,不要嵌套太多层。


2. 使用like的时候要注意是否会导致全表扫


3. 尽量避免使用!=或<>操作符。在where语句中使用!=或<>,引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。


4. 尽量避免使用 or 来连接条件。在 where 子句中使用 or 来连接条件,引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。


5. 尽量避免使用in和not in。在 where 子句中使用 in和not in,引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。


6. 尽量避免使用表达式、函数等操作作为查询条件


7. 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。


8. 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。


9. 尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。


10. 索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率


11. 并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引


End.

来源:博客园


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