运维角度浅谈MySQL数据库优化

Mysql (4.1万) 2015-06-07 09:28:16

  4.2 增加缓存

  给数据库增加缓存系统,把热数据缓存到内存中,如果内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果,提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存,本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中,速度快。分布式可以缓存海量数据,扩展容易,主流的分布式缓存系统有memcached、redis,memcached性能稳定,数据缓存在内存中,速度很快,QPS可达8w左右。如果想数据持久化那就用redis,性能不低于memcached。

  工作过程:

  运维角度浅谈MySQL数据库优化_https://www.tiejiang.org_Mysql_第1张

  4.3 分库

  分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中,比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大,还可将切分后的库做主从架构,进一步避免单个库压力过大。

  4.4 分表

  数据量的日剧增加,数据库中某个表有几百万条数据,导致查询和插入耗时太长,怎么能解决单表压力呢?你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表,来减轻单个表的压力,提高处理效率,此方式称为分表。

  分表技术比较麻烦,要修改程序代码里的SQL语句,还要手动去创建其他表,也可以用merge存储引擎实现分表,相对简单许多。分表后,程序是对一个总表进行操作,这个总表不存放数据,只有一些分表的关系,以及更新数据的方式,总表会根据不同的查询,将压力分到不同的小表上,因此提高并发能力和磁盘I/O性能。

  分表分为垂直拆分和水平拆分:

  垂直拆分:把原来的一个很多字段的表拆分多个表,解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中,也可以把大字段独立放一个表中,或者把关联密切的字段放一个表中。

  水平拆分:把原来一个表拆分成多个表,每个表的结构都一样,解决单表数据量大的问题。

  4.5 分区

  分区就是把一张表的数据分成多个区块,这些区块可以在一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,分区后,表面上还是一张表,但数据散列在多个位置,这样一来,多块硬盘同时处理不同的请求,从而提高磁盘I/O读写性能,实现比较简单。

注:增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。

5、数据库维护

  数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作,包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。

  5.1 性能状态关键指标

  QPS,Queries Per Second:每秒查询数,一台数据库每秒能够处理的查询次数

  TPS,Transactions Per Second:每秒处理事务数

  通过show status查看运行状态,会有300多条状态信息记录,其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS,如下:

  Uptime:服务器已经运行的实际,单位秒

  Questions:已经发送给数据库查询数

  Com_select:查询次数,实际操作数据库的

  Com_insert:插入次数

  Com_delete:删除次数

  Com_update:更新次数

  Com_commit:事务次数

  Com_rollback:回滚次数

  那么,计算方法来了,基于Questions计算出QPS:

mysql> show global status like 'Questions';
mysql> show global status like 'Uptime';

  QPS = Questions / Uptime

  基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS:

mysql> show global status like 'Com_commit';
mysql> show global status like 'Com_rollback';
mysql> show global status like 'Uptime';

  TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime

  另一计算方式:基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS

mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');

  等待1秒再执行,获取间隔差值,第二次每个变量值减去第一次对应的变量值,就是QPS

  TPS计算方法:

mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update');

  计算TPS,就不算查询操作了,计算出插入、删除、更新四个值即可。

  经网友对这两个计算方式的测试得出,当数据库中myisam表比较多时,使用Questions计算比较准确。当数据库中innodb表比较多时,则以Com_*计算比较准确。

  5.2 开启慢查询日志

  MySQL开启慢查询日志,分析出哪条SQL语句比较慢,使用set设置变量,重启服务失效,可以在my.cnf添加参数永久生效。

mysql> set global slow-query-log=on #开启慢查询功能
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log'; #指定慢查询日志文件位置
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on; #记录没有使用索引的查询
mysql> set global long_query_time=1; #只记录处理时间1s以上的慢查询

分析慢查询日志,可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具,分析的日志较为简单。
# mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log #查看最慢的前三个查询
也可以使用percona公司的pt-query-digest工具,日志分析功能全面,可分析slow log、binlog、general log。
分析慢查询日志:pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log
分析binlog日志:mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin.000001.sql
分析普通日志:pt-query-digest --type=genlog localhost.log

  5.3 数据库备份

  备份数据库是最基本的工作,也是最重要的,否则后果很严重,你懂得!但由于数据库比较大,上百G,往往备份都很耗费时间,所以就该选择一个效率高的备份策略,对于数据量大的数据库,一般都采用增量备份。常用的备份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等,mysqldump比较适用于小的数据库,因为是逻辑备份,所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理备份,备份和恢复速度快,不影响数据库服务情况下进行热拷贝,建议使用xtrabackup,支持增量备份。

  Xtrabackup备份工具使用博文:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

  5.4 数据库修复

  有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭,会导致表损坏,无法读取表数据。这时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复,myisamchk和mysqlcheck。

  myisamchk:只能修复myisam表,需要停止数据库

  常用参数:

  -f --force    强制修复,覆盖老的临时文件,一般不使用

  -r --recover  恢复模式

  -q --quik     快速恢复

  -a --analyze  分析表

  -o --safe-recover 老的恢复模式,如果-r无法修复,可以使用此参数试试

  -F --fast     只检查没有正常关闭的表

  快速修复weibo数据库:

  # cd /var/lib/mysql/weibo 

  # myisamchk -r -q *.MYI

  mysqlcheck:myisam和innodb表都可以用,不需要停止数据库,如修复单个表,可在数据库后面添加表名,以空格分割

  常用参数:

  -a  --all-databases  检查所有的库

  -r  --repair   修复表

  -c  --check    检查表,默认选项

  -a  --analyze  分析表

  -o  --optimize 优化表

  -q  --quik   最快检查或修复表

  -F  --fast   只检查没有正常关闭的表

  快速修复weibo数据库:

  mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo 

  5.5 另外,查看CPU和I/O性能方法

  #查看CPU性能

运维角度浅谈MySQL数据库优化_https://www.tiejiang.org_Mysql_第2张

  #参数-P是显示CPU数,ALL为所有,也可以只显示第几颗CPU运维角度浅谈MySQL数据库优化_https://www.tiejiang.org_Mysql_第3张

  #查看I/O性能

运维角度浅谈MySQL数据库优化_https://www.tiejiang.org_Mysql_第4张

  #参数-m是以M单位显示,默认K

  #%util:当达到100%时,说明I/O很忙。

  #await:请求在队列中等待时间,直接影响read时间。

  I/O极限:IOPS(r/s+w/s),一般在1200左右。(IOPS,每秒进行读写(I/O)操作次数)

  I/O带宽:在顺序读写模式下SAS硬盘理论值在300M/s左右,SSD硬盘理论值在600M/s左右。

  以上是本人使用MySQL三年来总结的一些主要优化方案,能力有限,有些不太全面,但这些基本能够满足中小型企业数据库需求。由于关系型数据库初衷设计限制,一些BAT公司海量数据放到关系型数据库中,在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此NoSQL火起来了,非关系型数据库,大数据量,具有高性能,同时也弥补了关系型数据库某方面不足,渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到NoSQL中,如MongoDB、HBase等。数据存储方面采用分布式文件系统,如HDFS、GFS等。海量数据计算分析采用Hadoop、Spark、Storm等。这些都是与运维相关的前沿技术,也是在存储方面主要学习对象,小伙伴们共同加油吧!哪位博友有更好的优化方案,欢迎交流哦。

  本文出自 ““企鹅”那点事儿” 博客,请务必保留此出处http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1657465

THE END

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