比较全面的MySQL优化参考

Myth丶恋晨 2022-01-14 06:47 222阅读 0赞

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# 3、MySQL层相关优化 #

## 3.1、关于版本选择 ##

官方版本我们称为ORACLE MySQL，这个没什么好说的，相信绝大多数人会选择它。

我个人强烈建议选择Percona分支版本，它是一个相对比较成熟的、优秀的MySQL分支版本，在性能提升、可靠性、管理型方面做了不少改善。它和官方ORACLE MySQL版本基本完全兼容，并且性能大约有20%以上的提升，因此我优先推荐它，我自己也从2008年一直以它为主。

另一个重要的分支版本是MariaDB，说MariaDB是分支版本其实已经不太合适了，因为它的目标是取代ORACLE MySQL。它主要在原来的MySQL Server层做了大量的源码级改进，也是一个非常可靠的、优秀的分支版本。但也由此产生了以GTID为代表的和官方版本无法兼容的新特性（MySQL 5.7开始，也支持GTID模式在线动态开启或关闭了），也考虑到绝大多数人还是会跟着官方版本走，因此没优先推荐MariaDB。

## 3.2、关于最重要的参数选项调整建议 ##

建议调整下面几个关键参数以获得较好的性能（可使用本站提供的[my.cnf生成器][my.cnf]生成配置文件模板）：

1、选择Percona或MariaDB版本的话，强烈建议启用thread pool特性，可使得在高并发的情况下，性能不会发生大幅下降。此外，还有extra\_port功能，非常实用， 关键时刻能救命的。还有另外一个重要特色是 QUERY\_RESPONSE\_TIME 功能，也能使我们对整体的SQL响应时间分布有直观感受；

2、设置default-storage-engine=InnoDB，也就是默认采用InnoDB引擎，强烈建议不要再使用MyISAM引擎了，InnoDB引擎绝对可以满足99%以上的业务场景；

3、调整innodb\_buffer\_pool\_size大小，如果是单实例且绝大多数是InnoDB引擎表的话，可考虑设置为物理内存的50% ~ 70%左右；

4、根据实际需要设置innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit、sync\_binlog的值。如果要求数据不能丢失，那么两个都设为1。如果允许丢失一点数据，则可分别设为2和10。而如果完全不用care数据是否丢失的话（例如在slave上，反正大不了重做一次），则可都设为0。这三种设置值导致数据库的性能受到影响程度分别是：高、中、低，也就是第一个会另数据库最慢，最后一个则相反；

5、设置innodb\_file\_per\_table = 1，使用独立表空间，我实在是想不出来用共享表空间有什么好处了；

6、设置innodb\_data\_file\_path = ibdata1:1G:autoextend，千万不要用默认的10M，否则在有高并发事务时，会受到不小的影响；

7、设置innodb\_log\_file\_size=256M，设置innodb\_log\_files\_in\_group=2，基本可满足90%以上的场景；

8、设置long\_query\_time = 1，而在5.5版本以上，已经可以设置为小于1了，建议设置为0.05（50毫秒），记录那些执行较慢的SQL，用于后续的分析排查；

9、根据业务实际需要，适当调整max\_connection（最大连接数）、max\_connection\_error（最大错误数，建议设置为10万以上，而open\_files\_limit、innodb\_open\_files、table\_open\_cache、table\_definition\_cache这几个参数则可设为约10倍于max\_connection的大小；

10、常见的误区是把tmp\_table\_size和max\_heap\_table\_size设置的比较大，曾经见过设置为1G的，这2个选项是每个连接会话都会分配的，因此不要设置过大，否则容易导致OOM发生；其他的一些连接会话级选项例如：sort\_buffer\_size、join\_buffer\_size、read\_buffer\_size、read\_rnd\_buffer\_size等，也需要注意不能设置过大；

11、由于已经建议不再使用MyISAM引擎了，因此可以把key\_buffer\_size设置为32M左右，并且强烈建议关闭query cache功能；

## 3.3、关于Schema设计规范及SQL使用建议 ##

下面列举了几个常见有助于提升MySQL效率的Schema设计规范及SQL使用建议：

1、所有的InnoDB表都设计一个无业务用途的自增列做主键，对于绝大多数场景都是如此，真正纯只读用InnoDB表的并不多，真如此的话还不如用TokuDB来得划算；

2、字段长度满足需求前提下，尽可能选择长度小的。此外，字段属性尽量都加上NOT NULL约束，可一定程度提高性能；

3、尽可能不使用TEXT/BLOB类型，确实需要的话，建议拆分到子表中，不要和主表放在一起，避免SELECT \* 的时候读性能太差。

4、读取数据时，只选取所需要的列，不要每次都SELECT \*，避免产生严重的随机读问题，尤其是读到一些TEXT/BLOB列；

5、对一个VARCHAR(N)列创建索引时，通常取其50%（甚至更小）左右长度创建前缀索引就足以满足80%以上的查询需求了，没必要创建整列的全长度索引；

6、通常情况下，子查询的性能比较差，建议改造成JOIN写法；

7、多表联接查询时，关联字段类型尽量一致，并且都要有索引；

8、多表连接查询时，把结果集小的表（注意，这里是指过滤后的结果集，不一定是全表数据量小的）作为驱动表；

9、多表联接并且有排序时，排序字段必须是驱动表里的，否则排序列无法用到索引；

10、多用复合索引，少用多个独立索引，尤其是一些基数（Cardinality）太小（比如说，该列的唯一值总数少于255）的列就不要创建独立索引了；

11、类似分页功能的SQL，建议先用主键关联，然后返回结果集，效率会高很多；

## 3.3、其他建议 ##

关于MySQL的管理维护的其他建议有：

1、通常地，单表物理大小不超过10GB，单表行数不超过1亿条，行平均长度不超过8KB，如果机器性能足够，这些数据量MySQL是完全能处理的过来的，不用担心性能问题，这么建议主要是考虑ONLINE DDL的代价较高；

2、不用太担心mysqld进程占用太多内存，只要不发生OOM kill和用到大量的SWAP都还好；

3、在以往，单机上跑多实例的目的是能最大化利用计算资源，如果单实例已经能耗尽大部分计算资源的话，就没必要再跑多实例了；

4、定期使用pt-duplicate-key-checker检查并删除重复的索引。定期使用pt-index-usage工具检查并删除使用频率很低的索引；

5、定期采集slow query log，用pt-query-digest工具进行分析，可结合Anemometer系统进行slow query管理以便分析slow query并进行后续优化工作；

6、可使用pt-kill杀掉超长时间的SQL请求，Percona版本中有个选项 innodb\_kill\_idle\_transaction 也可实现该功能；

7、使用pt-online-schema-change来完成大表的ONLINE DDL需求；

8、定期使用pt-table-checksum、pt-table-sync来检查并修复mysql主从复制的数据差异；

转载于:https://my.oschina.net/u/1045177/blog/469679

[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
[hot3.png]: /images/20220114/5500eb992ed94ca0b006258ab2fc631d.png
[my.cnf]: http://imysql.com/my_cnf_generator