这篇文章主要讲解了“怎么掌握MySQL查询优化和分库分表”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么掌握mysql查询优化和分库分表”吧!
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重要
)通过用户反馈获取存在性能问题的SQL;
通过慢查日志获取存在性能问题的SQL;
实时获取存在性能问题的SQL;
相关配置参数:
slow_query_log # 启动停止记录慢查日志,慢查询日志默认是没有开启的可以在配置文件中开启(on) slow_query_log_file # 指定慢查日志的存储路径及文件,日志存储和数据从存储应该分开存储 long_query_time # 指定记录慢查询日志SQL执行时间的阀值默认值为10秒通常,对于一个繁忙的系统来说,改为0.001秒(1毫秒)比较合适 log_queries_not_using_indexes #是否记录未使用索引的SQL
常用工具:mysqldumpslow
和pt-query-digest
pt-query-digest --explain h=127.0.0.1,u=root,p=p@ssWord slow-mysql.log
SELECT id,user,host,DB,command,time,state,info FROM information_schema.processlist WHERE TIME>=60
查询当前服务器执行超过60s
的SQL
,可以通过脚本周期性的来执行这条SQL
,就能查出有问题的SQL
。
重要
)重点!!!
)上图原文连接
发送SQL
语句。
查询缓存,如果命中缓存直接返回结果。
SQL
解析,预处理,再由优化器生成对应的查询执行计划。
执行查询,调用存储引擎API获取数据。
返回结果。
第一阶段:
相关配置参数:
query_cache_type # 设置查询缓存是否可用 query_cache_size # 设置查询缓存的内存大小 query_cache_limit # 设置查询缓存可用的存储最大值(加上sql_no_cache可以提高效率) query_cache_wlock_invalidate # 设置数据表被锁后是否返回缓存中的数据 query_cache_min_res_unit # 设置查询缓存分配的内存块的最小单
缓存查找是利用对大小写敏感的哈希查找
来实现的,Hash查找只能进行全值查找(sql完全一致),如果缓存命中,检查用户权限,如果权限允许,直接返回,查询不被解析,也不会生成查询计划。
在一个读写比较频繁的系统中,建议关闭缓存,因为缓存更新会加锁
。将query_cache_type
设置为off
,query_cache_size
设置为0
。这个阶段包括了多个子过程:
一条查询可以有多种查询方式
,查询优化器会对每一种查询方式的(存储引擎)统计信息进行比较,找到成本最低的查询方式,这也就是索引不能太多的原因
。 1、统计信息不准确
2、成本估算与实际的执行计划成本不同
3、给出的最优执行计划与估计的不同
4、MySQL不考虑并发查询
5、会基于固定规则生成执行计划
6、MySQL不考虑不受其控制的成本,如存储过程,用户自定义函数
查询优化器:对查询进行优化并查询mysql认为的成本最低的执行计划。 为了生成最优的执行计划,查询优化器会对一些查询进行改写
可以优化的sql类型
1、重新定义表的关联顺序;
2、将外连接转换为内连接;
3、使用等价变换规则;
4、优化count(),min(),max();
5、将一个表达式转换为常数;
6、子查询优化;
7、提前终止查询,如发现一个不成立条件(如where id = -1
),立即返回一个空结果;
8、对in()条件进行优化;
set profiling = 1; #启动profile,这是一个session级的配制执行查询 show profiles; # 查询每一个查询所消耗的总时间的信息 show profiles for query N; # 查询的每个阶段所消耗的时间
启动监控和历史记录表:use performance_schema
update setup_instruments set enabled='YES',TIME = 'YES' WHERE NAME LIKE 'stage%'; update set_consumbers set enabled='YES',TIME = 'YES' WHERE NAME LIKE 'event%';
利用主从复制,先对从服务器进入修改,然后主从切换
(推荐)
添加一个新表(修改后的结构),老表数据导入新表,老表建立触发器,修改数据同步到新表, 老表加一个排它锁(重命名), 新表重命名, 删除老表。
修改语句这个样子:
alter table sbtest4 modify c varchar(150) not null default ''
利用工具修改:
子查询改写为关联查询:
分担读负载 可通过 一主多从,升级硬件来解决。
拆分简单,不允许跨库。但并不能减少写负载。
该方式只能在一定时间内减少写压力。
以上两种方式只能暂时解决读写性能问题。
对一个库中的相关表进行水平拆分到不同实例的数据库中
分区键要能尽可能避免跨分区查询的发生
分区键要尽可能使各个分区中的数据平均
感谢各位的阅读,以上就是“怎么掌握mysql查询优化和分库分表”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么掌握mysql查询优化和分库分表这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!