mysql数据库调优(二) mysql数据库性能优化

第五、查询优化

1、查询慢的原因：网络因素、CPU、IO、上下文切换、系统调用、生成统计信息、锁等待时间等

2、优化数据库访问：查询性能地下的原因是访问的数据太多，某些查询不可避免的需要筛选大量的数据，可以通过减少访问数据量的方式优化；1、确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据；2、确认mysql服务器层是否在分析大量超过需要的数据行

3、执行过程优化：

1、查询缓存：在解析一个查询语句之前，如果查询缓存是打开的，那么mysql会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据，如果查询恰好命中了查询缓存，那么会在返回结果之前会检查用户权限，如果权限没有问题，那么mysql会跳过所有的阶段，就直接从缓存中拿到结果并返回给客户端；

2、查询优化处理：mysql查询完缓存之后会经过以下几个步骤：解析SQL、预处理、优化SQL执行计划，这几个步骤出现任何的错误，都可能会终止查询；

1、语法解析器和预处理：mysql通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一颗解析树，mysql解析器将使用mysql语法规则验证和解析查询，例如验证使用使用了错误的关键字或者顺序是否正确等等，预处理器会进一步检查解析树是否合法，例如表名和列名是否存在，是否有歧义，还会验证权限等等

2、查询优化器：

1、select count(*) from table;show status like 'last_query_cost'; 可以看到这条查询语句大概需要做1104个数据页才能找到对应的数据，这是经过一系列的统计信息计算来的（每个表或者索引的页面个数；索引的基数；索引和数据行的长度；索引的分布情况）

2、很多时候mysql会选择错误的执行计划（统计信息不准确（InnoDB因为其mvcc的架构，并不能维护一个数据表的行数的精确统计信息

）；执行计划的成本估算不等同于实际执行的成本（有时候某个执行计划虽然需要读取更多的页面，但是他的成本却更小，因为如果这些页面都是顺序读或者这些页面都已经在内存中的话，那么它的访问成本将很小，mysql层面并不知道哪些页面在内存中，哪些在磁盘，所以查询之际执行过程中到底需要多少次IO是无法得知的）；mysql的最优可能跟你想的不一样（mysql的优化是基于成本模型的优化，但是有可能不是最快的优化）；mysql不考虑其他并发执行的查询；mysql不会考虑不受其控制的操作成本（执行存储过程或者用户自定义函数的成本））；

3、优化器的优化策略：1、静态优化，直接对解析树进行分析，并完成优化；2、动态优化，动态优化与查询的上下文有关，也可能跟取值、索引对应的行数有关；3、mysql对查询的静态优化只需要一次，但对动态优化在每次执行时都需要重新评估

4、优化器的优化类型：重新定义关联表的顺序（数据表的关联并不总是按照在查询中指定的顺序进行，决定关联顺序时优化器很重要的功能）；将外连接转化为内连接，内连接的效率要高于外连接；使用等价变换规则，mysql可以使用一些等价变化来简化并规划表达式；优化count、min、max索引和列是否可以为空通常可以帮助mysql优化这类表达式：例如，要找到某一列的最小值，只需要查询索引的最左端的记录即可，不需要全文扫描比较；预估并转化为常数表达式，当mysql检测到一个表达式可以转化为常数的时候，就会一直把该表达式作为常数进行处理；索引覆盖扫描，当索引中的列包含所有查询中需要使用的列的时候，可以使用覆盖索引；子查询优化，mysql在某些情况下可以将子查询转换一种效率更高的形式，从而减少多个查询多次对数据进行访问，例如将经常查询的数据放入到缓存中；等值传播：如果两个列的值通过等式关联，那么mysql能够把其中一个列的where条件传递到另一个上：explain select film.film_id from film inner join film_actor using(film_id) where film.film_id > 500;这里使用film_id字段进行等值关联，film_id这个列不仅适用于film表而且适用于film_actor表explain select film.film_id from film inner join film_actor using(film_id) where film.film_id > 500 and film_actor.film_id > 500;

3、关联查询：join的实现原理，Simple Nested-Loop Join，r表示驱动表、s表示驱动表，从图中可以看出从r中拿到数据匹配s开销很大

Index Nested-Loop Join要求非驱动表上有索引，可以通过索引来减少比较，加速查询；在查询时，驱动表（r）会根据关联字段的索引进行查询，当在索引上找到符合的值，在进行回表查询

Block Nested-Loop Join如果有索引会选取第二种方式进行join如果没有索引才会使用Block Nested-Loop Join；

（1）Join Buffer会缓存所有参与查询的列而不是只有Join的列。

（2）可以通过调整join_buffer_size缓存大小

（3）join_buffer_size的默认值是256K，join_buffer_size的最大值在MySQL 5.1.22版本前是4G-1，而之后的版本才能在64位操作系统下申请大于4G的Join Buffer空间。

（4）使用Block Nested-Loop Join算法需要开启优化器管理配置的optimizer_switch的设置block_nested_loop为on，默认为开启。

show variables like '%optimizer_switch%'

4、排序优化：无论如何排序都是一个成本很高的操作，所以从性能的角度出发，应该尽可能避免排序或者尽可能避免对大量数据进行排序。

推荐使用利用索引进行排序，但是当不能使用索引的时候，mysql就需要自己进行排序，如果数据量小则再内存中进行，如果数据量大就需要使用磁盘，mysql中称之为filesort。如果需要排序的数据量小于排序缓冲区(show variables like '%sort_buffer_size%';),mysql使用内存进行快速排序操作，如果内存不够排序，那么mysql就会先将树分块，对每个独立的块使用快速排序进行排序，并将各个块的排序结果存放再磁盘上，然后将各个排好序的块进行合并，最后返回排序结果。

排序算法：两次传值排序，第一次数据读取是将需要排序的字段读取出来，然后进行排序，第二次是将排好序的结果按照需要去读取数据行。

这种方式效率比较低，原因是第二次读取数据的时候因为已经排好序，需要去读取所有记录而此时更多的是随机IO，读取数据成本会比较高

两次传输的优势，在排序的时候存储尽可能少的数据，让排序缓冲区可以尽可能多的容纳行数来进行排序操作。单次传输排序：先读取查询所需要的所有列，然后再根据给定列进行排序，最后直接返回排序结果，此方式只需要一次顺序IO读取所有的数据，而无须任何的随机IO，问题在于查询的列特别多的时候，会占用大量的存储空间，无法存储大量的数据。当需要排序的列的总大小超过max_length_for_sort_data定义的字节，mysql会选择双次排序，反之使用单次排序，当然，用户可以设置此参数的值来选择排序的方式。

4、优化特定类型的优化：

1、优化count查询：没有where条件时，count(*)才是最快的，在myisam的count中；使用近似值，在某些应用场景中，不需要完全精确的值，可以参考使用近似值来代替，比如可以使用explain来获取近似的值；其实在很多OLAP的应用中，需要计算某一个列值的基数，有一个计算近似值的算法叫hyperloglog。更复杂的优化：一般情况下，count()需要扫描大量的行才能获取精确的数据，其实很难优化，在实际操作的时候可以考虑使用索引覆盖扫描，或者增加汇总表，或者增加外部缓存系统。

2、优化关联查询：确保on或者using子句中的列上有索引，在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序，当表A和表B使用列C关联的时候，如果优化器的关联顺序是B、A，那么就不需要再B表的对应列上建上索引，没有用到的索引只会带来额外的负担，一般情况下来说，只需要在关联顺序中的第二个表的相应列上创建索引。确保任何的groupby和order by中的表达式只涉及到一个表中的列，这样mysql才有可能使用索引来优化这个过程。

3、优化子查询：子查询的优化最重要的优化建议是尽可能使用关联查询代替

4、优化limit分页：在很多应用场景中我们需要将数据进行分页，一般会使用limit加上偏移量的方法实现，同时加上合适的orderby 的子句，如果这种方式有索引的帮助，效率通常不错，否则的化需要进行大量的文件排序操作，还有一种情况，当偏移量非常大的时候，前面的大部分数据都会被抛弃，这样的代价太高。要优化这种查询的话，要么是在页面中限制分页的数量，要么优化大偏移量的性能。（优化此类查询的最简单的办法就是尽可能地使用覆盖索引，而不是查询所有的列）；

5、优化union查询：mysql总是通过创建并填充临时表的方式来执行union查询，因此很多优化策略在union查询中都没法很好的使用。经常需要手工的将where、limit、order by等子句下推到各个子查询中，以便优化器可以充分利用这些条件进行优化；除非确实需要服务器消除重复的行，否则一定要使用union all，因此没有all关键字，mysql会在查询的时候给临时表加上distinct的关键字，这个操作的代价很高。

第六、分区表

1、分区表应用场景：表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他均是历史数据；分区表的数据更容易维护（批量删除大量数据可以使用清除整个分区的方式；对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作）；分区表的数据可以分布在不同的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备；可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈（innodb的单个索引的互斥访问；ext3文件系统的inode锁竞争）；可以备份和恢复独立的分区。

2、分区表的权限：一个表最多只能有1024个分区，在5.7版本的时候可以支持8196个分区；在早期的mysql中，分区表达式必须是整数或者是返回整数的表达式，在mysql5.5中，某些场景可以直接使用列来进行分区；如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来；分区表无法使用外键约束。

3、分区表原理：分区表由多个相关的底层表实现，这个底层表也是由句柄对象标识，我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样（所有的底层表都必须使用相同的存储引擎），分区表的索引知识在各个底层表上各自加上一个完全相同的索引。从存储引擎的角度来看，底层表和普通表没有任何不同，存储引擎也无须知道这是一个普通表还是一个分区表的一部分。

**select查询**

当查询一个分区表的时候，分区层先打开并锁住所有的底层表，优化器先判断是否可以过滤部分分区，然后再调用对应的存储引擎接口访问各个分区的数据

**insert操作**

当写入一条记录的时候，分区层先打开并锁住所有的底层表，然后确定哪个分区接受这条记录，再将记录写入对应底层表

**delete操作**

当删除一条记录时，分区层先打开并锁住所有的底层表，然后确定数据对应的分区，最后对相应底层表进行删除操作

4、分区表类型：范围分区；列表分区；列分区；hash分区；key分区；子分区。

5、如何使用分区表：全量扫描数据，不要任何索引，使用简单的分区方式存放表，不要任何索引，根据分区规则大致定位需要的数据为止，通过使用where条件将需要的数据限制在少数分区中，这种策略适用于以正常的方式访问大量数据；索引数据，并分离热点，如果数据有明显的热点，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将这部分热点数据单独放在一个分区中，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中，这样查询就可以只访问一个很小的分区表，能够使用索引，也能够有效的使用缓存。

第七八章我还需要再学习先去看看官网