MySQL 性能优化的最佳20多条经验分享

Posted 2020-09-23 乎合

http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-154429.html   

1. 为查询缓存优化你的查询 

// 查询缓存不开启 
$r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()"); 

// 开启查询缓存 
$today = date("Y-m-d"); 
$r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= \'$today\'"); 
上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，
因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。 

2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询 
3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 
4. 为搜索字段建索引 
5. 在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引 
而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。
例如：如果你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起，
MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。（两个表的字符集有可能不一样） 

6. 千万不要 ORDER BY RAND() 
7. 避免 SELECT * 
从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。 
8. 永远为每张表设置一个ID 
9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR 
11. 尽可能的使用 NOT NULL
15. 固定长度的表会更快 
如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 
例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，
那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。 
16. 垂直分割 
示例一：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，
　　你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢？ 这样会让你的表有更好的性能，
大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。 

示例二： 你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。
所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户 ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。 

另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，
不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降。

1、修改配置文件,windows下是my.ini，linux下是my.cnf;

在配置文件的最后追加上：

代码如下
query_cache_type = 1 query_cache_size = 600000

需要重启MySQL生效；

那么采用第二种方式；

b) 开启缓存,两种方式：

a)使用mysql命令：

代码如下
set global query_cache_type = 1;   set global query_cache_size = 600000;

如果报错：

query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1...

在mysql命令行输入

mysql> show variables like "%query_cache%"; 查看是否设置成功，现在可以使用缓存了；

 

系统变量 have_query_cache 设置查询缓存是否可用 

mysql> show variables like \'have_query_cache\';

系统变量 query_cache_size

表示查询缓存大小，也就是分配内存大小给查询缓存，如果你分配大小为0，那么第一步和 第二步起不到作用，还是没有任何效果。

mysql> select @@global.query_cache_size;

上面是 mysql6.0设置默认的，之前的版本好像默认是0的，那么就要自己设置下。

--设置global.query_cache_size这里是设置1M左右，900多K。
mysql > set @@global.query_cache_size=1000000;

query_cache_limit 控制缓存查询结果的最大值

例如： 如果查询结果很大， 也缓存？？？？这个明显是不可能的。

MySql 可以设置一个最大的缓存值，当你查询缓存数结果数据超过这个值就不会进行缓存。缺省为1M，也就是超过了1M查询结果就不会缓存。

mysql> select @@global.query_cache_limit;
这个是默认的数值，如果需要修改，就像设置缓存大小一样设置，使用set重新指定大小。


mysql查询缓存相关变量

mysql> show variables like \'%query_cache%\';

查看缓存的状态

mysql> show status like \'%Qcache%\';

MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态，具体如下：

Qcache_free_blocks：目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目

Qcache_free_memory：目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量

Qcache_hits：Query Cache 命中次数

Qcache_inserts：向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数，也就是没有命中的次数

Qcache_lowmem_prunes：当 Query Cache 内存容量不够，需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数

Qcache_not_cached：没有被 Cache 的 SQL 数，包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于 query_cache_type 设置的不会被 Cache 的 SQL

Qcache_queries_in_cache：目前在 Query Cache 中的 SQL 数量

Qcache_total_blocks：Query Cache 中总的 Block 数量

 

 

 

 

 

检查查询缓存使用情况

检查是否从查询缓存中受益的最简单的办法就是检查缓存命中率，当服务器收到SELECT 语句的时候，Qcache_hits 和Com_select 这两个变量会根据查询缓存的情况进行递增

查询缓存命中率的计算公式是：Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。

mysql> show status like \'Com_select%\';

query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据 查询，就容易造成内存碎片和浪费。

查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。

查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%，查询缓存利用率 = 62.26%，查询缓存命中率 = 1.94%，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片

引用一段前辈的话

如果Qcache_lowmem_prunes 值比较大，表示查询缓存区大小设置太小，需要增大。
如果Qcache_free_blocks 较多，表示内存碎片较多，需要清理，flush query cache
关于query_cache_min_res_unit大小的调优，给出了一个计算公式，可以供调优设置参考：
query_cache_min_res_unit = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / Qcache_queries_in_cache

 

 

参考链接: http://www.cnblogs.com/gimin/p/5459689.html