MySQL数据库开发实践

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统（RDBMS）之一。无论是在小型企业内部构建应用，还是在大型互联网公司运营数据中心，都依赖于 MySQL 的强大功能和稳定性。本文档旨在通过详细地阐述 MySQL 在实际生产环境中的运用，提升研发人员对 MySQL 的理解、掌握程度，进而加速企业IT服务的革命。
　MySQL 有着成熟的商业应用和开源社区支持，国内外众多知名公司、组织均采用 MySQL 提供其业务支持。截至目前，已在全球范围内应用于金融、政务、电信、交通、零售等多个行业领域，且持续不断地进行迭代更新和改善，具备了高度可靠和高性能的数据处理能力，广泛应用于数据存储、数据分析、移动应用、物联网等领域。
　本文将根据以下几个方面对 MySQL 进行深入剖析，并结合实际工作中遇到的一些问题进行分享：
　　- MySQL 数据类型及存储方式介绍；
　　- MySQL 常用 SQL 操作语句介绍；
　　- MySQL 事务隔离级别和锁机制介绍；
　　- MySQL 优化方法介绍；
　　- MySQL 分库分表实现方案；
　　- MySQL 大数据量查询优化手段；
　　- MySQL 慢日志排查技巧；
　　- MySQL 主从复制配置实施；
　　- MySQL 读写分离配置实施；
　　- MySQL 会话参数调优；
　　- MySQL 查询缓存配置实施；
　　- MySQL 集群搭建和维护；
此外，本文档还会对我司内部部署的 MySQL 集群的管理、监控和优化方案进行详尽的讲解。本文将作为企业IT服务的重要补充，对企业的 IT 技术建设和发展起到积极推动作用。

2.数据类型与存储方式

2.1 关系数据库的三范式

关系数据库设计中，按照三个标准要求，即满足第三范式（Third Normal Form，3NF），第二范式（Second Normal Form，2NF），第一范式（First Normal Form，1NF）。第一种范式（1NF）要求属性不可再分割，因此主键就是一个，不能包含任何重复值。第二种范式（2NF）要素的完全依赖于主键。第三范式则要求每个字段都直接依赖于主键，并且不能有非主键字段间的函数依赖。
　MySQL 支持的数据类型包括整数类型（TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT），浮点数类型（FLOAT、DOUBLE、DECIMAL），字符串类型（VARCHAR、CHAR、TEXT），日期时间类型（DATE、DATETIME、TIMESTAMP），二进制串类型（BINARY、VARBINARY），JSON 类型。其中，数字类型可以精确表示的范围不同，整型范围更大的可以存储更大的数据，但需要更多的空间。字符类型可以存储变长的字符串，但效率上可能较差。
　MySQL 中的所有表都是由列和记录组成，每张表都有一个主键，用于唯一标识一条记录。每条记录都对应着一个唯一的 ID，该 ID 在整个数据库中具有全局唯一性。MySQL 的存储引擎包括 MyISAM 和 InnoDB，其中 InnoDB 支持 ACID 事务特性，能够提供高可用性，并且在插入、删除、修改时使用日志的方式，保证数据的完整性和一致性。
　当表建立完成后，如果没有指定索引，MySQL 将根据存储引擎的默认设置生成相应的索引，但是一般情况下，建议创建组合索引或覆盖索引，以提高查询效率。在创建组合索引时，应该注意考虑索引顺序，避免出现“因少而选取，导致检索出错”的问题。另一方面，当表的数据量增大时，可以通过扩容的方式，解决由于索引过大造成的性能下降问题。
　在查询语句中，WHERE 子句中的条件应尽量避免对关联的列进行函数操作，如 SUM、COUNT、AVG 等，这会导致索引失效，并影响查询速度。除此之外，使用 LIMIT OFFSET 语句代替子查询也能提升查询效率。
　对于 MySQL 数据库来说，为了保证数据的安全性，可以使用权限管理工具（如 MySQL 安全插件），对数据库中敏感信息进行加密存储。

3.SQL 操作语句

3.1 DDL - Data Definition Language

DML (Data Manipulation Language) 指的是用来操作数据表的语言，如 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE。DDL (Data Definition Language) 负责定义数据库对象，如数据库、表、视图、索引等。
　CREATE DATABASE 创建数据库：CREATE DATABASE test_db;
　DROP DATABASE 删除数据库：DROP DATABASE test_db;
　CREATE TABLE 创建表：CREATE TABLE table_name (column1 datatype constraint, column2 datatype constraint,...);
　DROP TABLE 删除表：DROP TABLE table_name;
　ALTER TABLE 修改表结构：ALTER TABLE table_name ADD/MODIFY COLUMN column_definition;, ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY/FOREIGN KEY index_name;
　CREATE INDEX 创建索引：CREATE [UNIQUE] INDEX index_name ON table_name (column1, column2...);
　DROP INDEX 删除索引：DROP INDEX index_name ON table_name;
　SHOW CREATE DATABASE 查看创建数据库语句：SHOW CREATE DATABASE db_name;
　SHOW TABLES 查看当前数据库的所有表：SHOW TABLES;
　DESCRIBE table_name 描述表的结构：DESCRIBE table_name;

4.事务隔离级别与锁机制

4.1 事务的四个属性

事务是一个不可分割的工作单位，它包括COMMIT（提交）、ROLLBACK（回滚）、START TRANSACTION（开始事务）、COMMIT（结束事务）。
　事务的四个属性：
　　- 原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作，其中的操作要么全部做完，要么全部不做，不会结束在中间某个环节。事务开始之前和结束之后，数据库都处于同一状态。
　　- 一致性（Consistency）：事务的运行前后，数据库的完整性约束没有被破坏。这就要求数据库必须一直处于一致性状态。
　　- 隔离性（Isolation）：一个事务所做的修改在最终提交的时候才会真正被其他事务所看到。换句话说，一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
　　- 持久性（Durability）：一旦事务提交，它对数据库所作的更改便永远保存下来。接下来的其他操作或者故障恢复，不会对其有任何影响。

4.2 锁机制

锁机制是计算机基础中的重要概念，是数据库并发控制的基础。锁是用于控制对共享资源的访问的机制，不同的锁用于保护不同的资源，使得数据库可以在多个用户同时访问时，仍然保持正确性。
　MySQL 使用两种类型的锁，行级锁和表级锁。
　- 行级锁：一次只能锁住一行，其它进程只能等待。锁的粒度最小，发生锁冲突概率最低，并发度最高。
　- 表级锁：一次锁住整个表，其它进程只能等待。锁的粒度最大，发生锁冲突概率最高，并发度最低。
　InnoDB 默认使用行级锁。锁定某一行时，把记录上的 IX 锁转换为 S 锁。在释放某个锁时，把记录上的 S 锁转换为 IX 锁。

4.3 MVCC

在传统的基于锁的并发控制机制中，如果一个事务要读取一行记录，通常会请求该记录的 X 锁。由于锁的机制，只有锁住的事务才能继续执行，其他事务只能等待。这种模式称为悲观并发控制。
　而在MVCC中，每行记录都存在多个版本，每次事务更新记录时都会生成新的快照，从而允许多个事务同时读取同一行记录。事务在开始之前，先向MySQL服务器请求一个数据快照（Read View），用来描述当前的数据状态。
在一个事务内，其他事务无法获取记录的X锁。当事务结束时，系统会自动清空所有不必要的旧版本数据，只保留最新的快照数据。
在实际应用中，由于锁机制的复杂性，MVCC往往比传统锁机制更适合大规模分布式数据库系统的并发控制。

5.优化方法

5.1 索引优化

索引是提高数据库查询性能的关键，但是索引也是一门技术活。索引设计的原则包括选择性（SELECTivity）、唯一性（uniqueness）、快速过滤（fast filtering）和联合索引（index on multiple columns）。

选择性：索引的选择性越高，查询效率越高。选择性就是指每一个索引键值对应的数据数量和数据表总数据数量之间的比值。选择性的计算公式为：selectivity = num of rows / num of distinct values in indexed column
唯一性：对于唯一索引，其对应的列中不允许出现相同的值。这样可以确保索引的唯一性。
快速过滤：索引列上使用范围条件（如“>”、“<”）时，优化器会使用索引进行快速过滤。
联合索引：如果多个列上同时建立索引，称为联合索引。联合索引能够提高查询性能，因为索引首先匹配最左边的列，然后匹配中间的列，最后匹配右边的列。
通过上述原则，可以设计出合适的索引。另外，还可以考虑分区（partitioning）、聚集索引（clustering index）和覆盖索引（covering index）等优化策略。

5.2 SQL 优化

SQL 优化涉及 SQL 执行计划的生成、查询解析、查询优化、查询缓存的使用、慢查询日志的维护、统计信息的维护等。
　- 查询优化器：查询优化器确定一个查询的执行顺序，决定要访问哪些索引，如何利用索引等。优化器的目标是找到查询的最佳执行方案，从而最大限度地减少响应时间。
　- SQL 重写：对于一些常见的查询模式，优化器可能会自动产生比较有效的执行计划。对于特定类型的查询，优化器也可能会考虑到适当的索引选择。

查询缓存：MySQL 提供了一个查询缓存功能，可以缓存已经被重复查询过的结果，以便加速后续的查询。但是，在高并发场景下，缓存的命中率并不高，所以，可以关闭查询缓存，或者设置合理的缓存超时时间。
慢查询日志：慢查询日志记录那些响应时间超过一定阈值的查询，分析这些查询可以帮助定位问题，并改进数据库的性能。
统计信息：优化器依赖统计信息进行查询优化，比如估计一个查询的磁盘IO、CPU消耗、网络传输、排序和聚合操作的开销，并选择一个代价最小的执行方案。

6.分库分表

当数据量超过单个数据库的处理能力，就会出现性能瓶颈。此时，可以对数据库进行水平拆分，即将数据分布到不同的数据库中，这样每个数据库的数据量就会减少。
典型的数据库水平拆分方式是按照业务模块进行划分，即将不同模块的相关数据放在一起。
在 MySQL 中，可以采用 range 分片方式进行分库分表。range 分片可以将连续的数据分配给多个 shard，每个 shard 负责一部分数据。采用 range 分片方式，还可以避免数据倾斜（data skew）的问题。数据倾斜指的是不同 shard 上的数据分布不均匀，导致大量的请求集中在少数 shard 上，查询效率较低。
range 分片方式需要预先知道待分片的数据范围。如果数据范围预先未知，或者数据不容易划分，可以使用 hash 分片法，将数据哈希到不同的 shard 上。
除此之外，还可以采用垂直拆分，即按照数据模型进行划分，将不同实体的相关数据放在一起。例如，可以将用户数据和订单数据放在一起存储。这种方式可以提高查询效率，因为相同的数据模型的实体被放置在一起，缓存层次结构也更好地被利用。

7.大数据量查询优化

MySQL 可以通过切分大数据量的查询任务来解决查询效率问题。

LIMIT 子句分页：LIMIT 子句可以限制返回的行数，可以有效地解决数据量过大导致的内存溢出的情况。
UNION ALL 子句合并查询结果：UNION ALL 子句可以将两个或多个 SELECT 语句的结果合并为一份数据。
IN 子句条件过滤：IN 子句可以指定多个值，可以有效地减少对索引的扫描次数。
WHERE 子句索引扫描：对于 WHERE 子句里面的等值、范围、LIKE 条件，都可以考虑用索引来进行快速扫描。

8.慢查询排查

当出现 MySQL 的慢查询时，首先检查是否开启了 slow query log，如果开启了，查看慢查询日志文件。
慢查询日志记录了数据库中执行时间超过 long_query_time 设置的时间的 SQL 请求。long_query_time 的默认值为 10 秒，可以通过配置文件 my.cnf 来修改。
慢查询日志一般会记录客户端地址、执行时长、sql、执行计划、锁信息等。
排查慢查询的方法有如下几种：

基于慢查询日志的分析：检查慢查询日志文件的大小，按时间窗口切分，查看执行频率较高的 sql，分析其执行计划，寻找不合理的索引、sql 写法等。
通过 show profile 分析：show profile 输出的是执行过程的详细信息，包括消耗 CPU、内存、网络 I/O 的详细信息。分析其中显示的 SQL 执行时间，分析其执行计划，检查是否有长时间占用的锁。
对比 show processlist 和 explain 命令的结果：使用 show processlist 获取正在运行的线程信息，使用 explain 分析语句的执行计划。
从代码入手分析：利用 MySQL 提供的 pprof 模块，可以收集 MySQL 服务的性能信息。利用 MySQL 提供的 trace 模块，可以跟踪 MySQL 服务的执行流程。

9.主从复制

在 MySQL 中，主从复制是为了实现 MySQL 服务器的高可用。实现主从复制，需要两台或者多台服务器。
主服务器负责处理所有的写入操作，从服务器负责处理所有的读取操作。当主服务器发生故障时，从服务器可以立刻顶替过去。
主从复制的优点：

读写分离：提升数据库的负载能力，提高数据库的读性能。
容灾：当主服务器出现问题时，可以切换到从服务器，确保服务可用性。
数据冗余：主从复制能够提供数据冗余备份，当主服务器数据丢失时，可以使用从服务器的数据进行快速恢复。
主从复制的缺点：
延迟：数据从主服务器复制到从服务器需要一定的时间。
一致性：主从复制需要保持数据一致性。在主从复制过程中，若从服务器落后于主服务器，则会造成数据的不一致。
复制延迟：在网络不好的情况下，会导致复制延迟。

10.读写分离

在 MySQL 中，读写分离是为了缓解数据库服务器的压力。数据库读的操作可以让数据库服务器承受更大的读操作压力，而写的操作可以让数据库服务器承受更大的写操作压力。
读写分离的优点：

吞吐量提升：读写分离能够显著提升数据库服务器的吞吐量，读请求不会让数据库服务器承受太大的压力。
优化查询计划：读写分离能够有效地优化查询计划，避免资源竞争和数据不一致的问题。
读写分离的缺点：
数据不一致：在数据同步期间，主服务器和从服务器的数据可能存在延迟。
复杂配置：读写分离涉及数据库服务器的配置，增加了配置难度。
管理难度：读写分离配置会导致数据库服务器的管理复杂度增加。

11.会话参数调优

MySQL 服务器的参数是用来控制数据库服务器的行为的。通过调整这些参数，可以优化 MySQL 服务器的运行。

max_connections 参数：这个参数设置了 MySQL 服务器能够接受多少个连接。默认值是 151。如果达到了这个值，新连接将会被断开，需要更多的资源来处理这些连接。
thread_cache_size 参数：这个参数设置了 MySQL 服务器线程缓存的大小。默认值是 32。如果线程缓存满了，后续新建的线程将需要创建新的线程，反映在 cpu 核的上下文切换上。
tmp_table_size 和 max_heap_table_size 参数：这两个参数分别设置了临时表和堆表的大小。默认情况下，tmp_table_size 为 16M，max_heap_table_size 为 16M。如果 heap 表的数据量超过 heap_table_size 的值，它将首先被转换为 tmp_table，这将导致数据库服务器暂停一段时间。
key_buffer_size 和 innodb_buffer_pool_size 参数：这两个参数分别设置了 MySQL 服务器的键缓存和 innodb 缓存的大小。默认情况下，innodb_buffer_pool_size 为 128M，key_buffer_size 为 256K。如果 key_buffer_size 不足以装载所有索引，那么 MySQL 服务器将使用 innodb_buffer_pool_size 来扩展缓存。
sort_buffer_size 和 read_rnd_buffer_size 参数：这两个参数分别设置了 MySQL 服务器的排序缓冲区和随机读缓冲区的大小。默认情况下，sort_buffer_size 为 256K，read_rnd_buffer_size 为 1M。

12.查询缓存

MySQL 查询缓存主要用来提高数据库服务器的查询效率。当开启查询缓存后，对于相同的查询请求，直接从缓存中查找结果，而不是重新执行查询。查询缓存能够大幅度提升数据库服务器的查询性能。
查询缓存的启用方式：

Query_Cache_Type 参数：这个参数可以设置 MySQL 服务器查询缓存的类型。支持 MEMORY 和 DISK 两种类型。MEMORY 表示只缓存到内存中，DISK 表示缓存到硬盘文件中。默认情况下，Query_Cache_Type 为 DEAFULT，表示开启查询缓存。
QC_Hits 和 QC_Misses 参数：这两个参数记录了查询缓存命中和未命中的次数。

13.集群搭建

MySQL 的集群搭建过程比较复杂，尤其是在复杂环境下。我们可以参考《基于 Docker 的 MySQL 集群方案》这篇文章进行搭建。

14.监控与优化

IT 运维工程师需要对数据库的健康状况，数据库资源的使用情况，数据库的查询效率等进行监控。监控数据可以反馈给 DBA，并作出针对性的优化措施。
监控数据包括：

服务器性能指标：CPU、内存、磁盘、网络等，这些数据反映了服务器的硬件性能，可以判断服务器是否存在异常。
数据库性能指标：TPS、QPS、连接数、连接池状态、SQL 执行效率等，这些数据可以反映数据库的整体性能。
数据库操作事件：登录失败、SQL 执行错误等，这些事件反映了数据库的运行状况。
数据库性能优化的方向有很多，包括索引的优化、SQL 的优化、存储过程的优化等。