Mysql性能优化教程

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Mysql 性能优化教程

目录 .................................................................................................................................................. 1

背景及目标....................................................................................................................................... 2

Mysql 执行优化 .............................................................................................................................. 2

认识数据索引 ........................................................................................................................... 2

为什么使用数据索引能提高效率 ................................................................................... 2

如何理解数据索引的结构 ............................................................................................... 2

优化实战范例 ................................................................................................................... 3

认识影响结果集 ....................................................................................................................... 4

影响结果集的获取 ........................................................................................................... 4

影响结果集的解读 ........................................................................................................... 4

常见案例及优化思路 ....................................................................................................... 5

理解执行状态 ........................................................................................................................... 7

常见关注重点 ................................................................................................................... 7

执行状态分析 ................................................................................................................... 8

分析流程 ........................................................................................................................... 9

常见案例解析 ................................................................................................................. 11

总结 ................................................................................................................................. 12

Mysql 运维优化 ............................................................................................................................ 14

存储引擎类型 ......................................................................................................................... 14

内存使用考量 ......................................................................................................................... 14

性能与安全性考量 ................................................................................................................. 14

存储/写入压力优化 ................................................................................................................ 15

运维监控体系 ......................................................................................................................... 15

Mysql 架构优化 ............................................................................................................................ 17

架构优化目标 ......................................................................................................................... 17

防止单点隐患 ................................................................................................................. 17

方便系统扩容 ................................................................................................................. 17

安全可控，成本可控 ..................................................................................................... 17

分布式方案 ............................................................................................................................. 18

分库&拆表方案 .............................................................................................................. 18

反范式设计（冗余结构设计） ..................................................................................... 20

主从架构 ......................................................................................................................... 21

故障转移处理 ................................................................................................................. 22

缓存方案 ................................................................................................................................. 22

缓存结合数据库的读取 ................................................................................................. 22

缓存结合数据库的写入 ................................................................................................. 23

总结 ................................................................................................................................................ 24

背景及目标

 厦门游家公司（4399.com）用于员工培训和分享。

 针对用户群为已经使用过 mysql 环境，并有一定开发经验的工程师

 针对高并发，海量数据的互联网环境。

 本文语言为口语，非学术标准用语。

 以实战和解决具体问题为主要目标，非应试，非常规教育。友情提醒，在校生学习

本教程可能对成绩提高有害无益。

 非技术挑战，非高端架构师培训，请高手自动忽略。

 本文档在 2011 年7月-12 月持续更新，加强了影响结果集分析的内容并增补优化实

战案例若干。

Mysql 执行优化

认识数据索引

为什么使用数据索引能提高效率

 关系型数据库的数据索引（Btree 及常见索引结构）的存储是有序的。

 在有序的情况下，通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的

 关系型数据库数据索引的查询效率趋近于二分法查询效率，趋近于 log2(N)。

 极端情况下（更新请求少，更新实时要求低，查询请求频繁），建立单向有序序列

可替代数据索引。

 HASH 索引的查询效率是寻址操作，趋近于 1次查询，比有序索引查询效率更高，

但是不支持比对查询，区间查询，排序等操作，仅支持 key-value 类型查询。不是

本文重点。

如何理解数据索引的结构

 数据索引通常默认采用 btree 索引，（内存表也使用了 hash 索引）。

 仅就有序前提而言，单向有序排序序列是查找效率最高的（二分查找，或者说折半

查找），使用树形索引的目的是为了达到快速的更新和增删操作。

 在极端情况下（比如数据查询需求量非常大，而数据更新需求极少，实时性要求不

高，数据规模有限），直接使用单一排序序列，折半查找速度最快。

 在进行索引分析和 SQL 优化时，可以将数据索引字段想象为单一有序序列，并以

此作为分析的基础。涉及到复合索引情况，复合索引按照索引顺序拼凑成一个字段，

想象为单一有序序列，并以此作为分析的基础。

 一条数据查询只能使用一个索引，索引可以是多个字段合并的复合索引。但是一条

数据查询不能使用多个索引。

优化实战范例

 实战范例 1： ip 地址反查

 资源： Ip地址对应表，源数据格式为 startip, endip, area

源数据条数为 10 万条左右，呈很大的分散性

 目标：需要通过任意 ip 查询该 ip 所属地区

性能要求达到每秒 1000 次以上的查询效率

 挑战：如使用 between startip and endip 这样的条件数据库操作，因为涉及

两个字段的 between and, 无法有效使用索引。

如果每次查询请求需要遍历 10 万条记录，根本不行。

 方法：一次性排序（只在数据准备中进行，数据可存储在内存序列）

折半查找（每次请求以折半查找方式进行）

 实战范例 2：目标：查找与访问者同一地区的异性，按照最后登录时间逆序

 挑战：高访问量社区的高频查询，如何优化。

查询 SQL: select * from user where area=’$area’ and sex=’$sex’ order by

lastlogin desc limit 0,30;

建立复合索引并不难， area+sex+lastlogin 三个字段的复合索引,如何理解？

 解读：首先，忘掉 btree，将索引字段理解为一个排序序列。

另外，牢记数据查询只能使用一个索引，每个字段建立独立索引的情况下，也

只能有一条索引被使用！

如果只使用 area 会怎样？搜索会把符合 area 的结果全部找出来，然后在这里

面遍历，选择命中 sex 的并排序。遍历所有 area=’$area’数据！

如果使用了 area+sex，略好，仍然要遍历所有 area=’$area’ and sex=’$sex’数据，

然后在这个基础上排序！！

Area+sex+lastlogin 复合索引时（切记 lastlogin 在最后），该索引基于

area+sex+lastlogin 三个字段合并的结果排序，该列表可以想象如下。

广州女$时间 1

广州女$时间 2

广州女$时间 3

…

广州男

….

深圳女

….

数据库很容易命中到 area+sex 的边界，并且基于下边界向上追溯 30 条记录，

搞定！在索引中迅速命中所有结果，无需二次遍历！

认识影响结果集

影响结果集的获取

 通过 Explain 分析 SQL，查看 rows 列内容

 通过慢查询日志的 Rows_examined: 后面的数字

 影响结果集数字是查询优化的重要中间数字，工程师在开发和调试过程中，应随时

关注这一数字。

影响结果集的解读

 查询条件与索引的关系决定影响结果集。

 影响结果集不是输出结果数，不是查询返回的记录数，而是索引所扫描的结果

数。

 范例 select * from user where area=’厦门’ and sex=’女’

 假设索引为 area

 假设 User 表中 area=’厦门’的有 125000 条，而搜索返回结果为 60233 条。

 影响结果集是 125000 条，索引先命中 125000 条厦门用户，再遍历以 sex=’

女’进行筛选操作，得到 60233 条结果。

 如果该 SQL 增加 limit 0,30 的后缀。查询时，先命中 area=’厦门’，然后

依顺序执行 sex=’女’ 筛选操作，直到满足可以返回 30 条为止，所涉及记

录数未知。除非满足条件的结果不足 30 条，否则不会遍历 125000 条记录。

 但是如果 SQL 中涉及了排序操作，比如 order by lastlogin desc 再有 limit

0,30 时，排序需要遍历所有 area=’厦门’ 的记录，而不是满足即止。

 影响结果集越趋近于实际输出或操作的目标结果集，索引效率越高。

 影响结果集与查询开销的关系可以理解为线性相关。减少一半影响结果集，即可提

升一倍查询效率！当一条搜索 query 可以符合多个索引时，选择影响结果集最少的

索引。

 SQL 的优化，核心就是对结果集的优化，认识索引是增强对结果集的判断，基于

索引的认识，可以在编写 SQL 的时候，对该 SQL 可能的影响结果集有预判，并做出

适当的优化和调整。

 Limit 的影响，需要斟酌对待

 如果索引与查询条件和排序条件完全命中，影响结果集就是 limit 后面的数字

（$start + $end），比如 limit 200,30 影响结果集是 230. 而不是 30.

 如果索引只命中部分查询条件，甚至无命中条件，在无排序条件情况下，会在

索引命中的结果集中遍历到满足所有其他条件为止。比如 select * from user

limit 10; 虽然没用到索引，但是因为不涉及二次筛选和排序，系统直接返回前

10 条结果，影响结果集依然只有 10 条，就不存在效率影响。

 如果搜索所包含的排序条件没有被索引命中，则系统会遍历是所有索引所命中

的结果，并且排序。例如 Select * from user order by timeline desc limit 10; 如

果timeline 不是索引，影响结果集是全表，就存在需要全表数据排序，这个效

率影响就巨大。再比如 Select * from user where area=’厦门’ order by timeline

desc limit 10; 如果 area 是索引，而 area+timeline 未建立索引，则影响结果集

是所有命中 area=’厦门’的用户，然后在影响结果集内排序。

常见案例及优化思路

 毫秒级优化案例

 某游戏用户进入后显示最新动态，SQL 为 select * from userfeed where uid=$uid

order by timeline desc limit 20; 主键为$uid 。该SQL 每天执行数百万次之多，

高峰时数据库负载较高。通过 show processlist 显示大量进程处于 Sending

data 状态。没有慢查询记录。仔细分析发现，因存在较多高频用户访问，命

中 uid=$uid 的影响结果集通常在几百到几千，在上千条影响结果集情况下，

该SQL 查询开销通常在 0.01 秒左右。建立 uid+timeline 复合索引，将排序引

入到索引结构中，影响结果集就只有 limit 后面的数字，该 SQL 查询开销锐减

至0.001 秒，数据库负载骤降。

 Innodb 锁表案例

 某游戏数据库使用了 innodb，innodb 是行级锁，理论上很少存在锁表情况。

出现了一个 SQL 语句(delete from tabname where xid=…)，这个 SQL 非常用

SQL，仅在特定情况下出现，每天出现频繁度不高（一天仅 10 次左右），数据

表容量百万级，但是这个 xid 未建立索引，于是悲惨的事情发生了，当执行这

条delete 的时候，真正删除的记录非常少，也许一到两条，也许一条都没有；

但是！由于这个 xid 未建立索引，delete 操作时遍历全表记录，全表被 delete

操作锁定，select 操作全部被 locked，由于百万条记录遍历时间较长，期间大

量select 被阻塞，数据库连接过多崩溃。

这种非高发请求，操作目标很少的 SQL，因未使用索引，连带导致整个数据

库的查询阻塞，需要极大提高警觉。

 实时排名策略优化

 背景：用户提交游戏积分，显示实时排名。

 原方案：

 提交积分是插入记录，略，

 select count(*) from jifen where gameid=$gameid and fenshu>$fenshu

 问题与挑战

 即便索引是 gameid+fenshu 复合索引，涉及 count 操作，当分数较低时，

影响结果集巨大，查询效率缓慢，高峰期会导致连接过多。

 优化思路

 减少影响结果集，又要取得实时数据，单纯从 SQL 上考虑，不太有方法。

 将游戏积分预定义分成数个积分断点，然后分成积分区间，原始状态，每

个区间设置一个统计数字项，初始为 0。

 每次积分提交时，先确定该分数属于哪两个区间之间，这个操作非常简单，

因为区间是预定义的，而且数量很少，只需遍历即可，找到最该分数符合

的区间，该区间的统计数字项（独立字段，可用内存处理，异步回写数

据库或文件）+1。记录该区间上边界数字为$duandian。

 SQL: select count(*) from jifen where gameid=$gameid and

fenshu>$fenshu and fenshu<$duandian，如果处于第一区间，则无需

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