数据库之-高性能MySQL

其他 2018-05-14 11:08:30 阅读次数: 2

高性能MySQL

1、MySQL结构

每个客户端连接会在服务器进程中拥有一个线程，该连接的查询只会在单独的线程中执行。MySQL会解析查询，并创建内部数据结构，然后对其进行各种优化。对于SELECT语句，解析查询之前，服务器会先检查缓存，如果能够在其中找到对应的查询，服务器就不再执行查询解析，而是直接返回缓存中的结果。

并发控制

MySQL在两个层面实现并发控制：服务器层与存储引擎层。

在处理并发读或写时，可以通过实现一个由两种锁组成的系统来解决问题。这两种锁通常被称为共享锁和排他锁，或者称为读锁和写锁。读锁是共享的，或者说是相互不阻塞的，多个客户可以在同时读取同一数据。而写锁是排他的，同一时刻只能有一个用户能够写入，并防止其他用户读取正在写入的数据。

锁粒度是指加锁的对象的大小。显然，锁的粒度越小，并发控制效率越高。锁的各种操作，包括获得锁、检查锁和释放锁等，都会增加系统开销。因此，如果系统花费大量时间来管理锁，而不是用来获取数据，就会影响系统性能。

有两种常见的缩策略，表锁和行级锁。表锁开销较小，但是并发控制不好。行级锁可以很好地实现并发控制，但是开销比较大。

事务

事务将几个操作作为一个整体，要么全部执行，要么全部放弃。事务的四大特性ACID：

  1. 原子性：整个事务要么提交要么回滚，必须作为一个整体。（几个操作作为一个整体）
  2. 一致性：数据库总是从一个一致状态转换到另一个一致状态。（不增就不减）
  3. 隔离性：事务提交之前所做的修改不可见。
  4. 持久性：事务提交之后，将修改持久化到数据库中。

事务处理也会使系统做更多额外工作，用户可以根据是否需要进行事务处理，选择合适的存储引擎。

下面是四种事务的隔离级别：

  1. READ UNCOMMITTED (未提交读)：没有提交、但已经被修改的数据可以被读到，也叫脏读。
  2. READ COMITTED (提交读)：一个事务开始时，只能看见已经提交的修改，并且所做的修改对其他事务不可见。这种存在的一个问题叫不可重复读，就是指事务A读取某条记录之后，事务B对其进行了修改，这时当A再次读取该数据的时候就会发现与之前读取的结果不一样。
  3. REPEATABLE READ (可重复读)：事务A对数据库所有行做了修改时，事务B对向数据库中插入了一行新的数据。这时A发现还有没有修改的记录，就行发生幻觉一样，叫做幻读。MySQL默认级别。
  4. SERIALIZABLE (可串行化)：事务按照串行的方式执行，并在每行数据上加锁，可能产生大量的超时和锁争用问题。

死锁指的是多个事务在同一资源上相互占用，并请求对方占用的资源，导致恶性循环的现象。数据库系统中实现了各种死锁检测和死锁超时机制。

在MySQL中默认是自动提交事务的，每个查询操作被当作一个事务。可以使用set autocommit来设置是否自动提交。可以通过set session transaction isolation level来设置隔离级别。在同一事务中使用多种存储引擎是不可靠的。

多版本并发控制MVCC

MySQL中大多事务型存储引擎实现的都不是简单的行级锁，一般同时实现了多版本并发控制。MVCC的实现是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的。即，不论需要执行多长时间，每个事务看到的数据都是一致的。典型的实现有乐观并发控制和悲观并发控制。

InnoDB的MVCC通过在每行记录的后面保存两个隐藏的列来实现。这两个列，一个用来保存过期(被删除)的版本号，一个用来保存创建的版本号。每个事务开始时，会使版本号递增。事务开始时的版本号被用作事务的版本号：

  1. 在查询的时候，会检查版本号，并返回小于等于当前版本号，并且删除版本号大于当前事务版本号的记录。
  2. 删除时将当前版本号作为删除版本号。
  3. 插入时将当前系统版本号作为行版本号。
  4. 更新时，插入一行新纪录，并保存当前系统版本号作为行版本号，同时保持当前系统版本号作为之前记录的删除版本号。

MySQL存储引擎

.frm文件用来保存表的定义。

MySQL默认存储引擎，采用MVCC来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别。基于聚簇索引建立。

MyISAM不支持事务和行级锁，而且无法在崩溃之后安全恢复；它将表存储在两个文件中：数据文件和索引文件，分别以.MYD和.MYI为拓展名。它对整张表加锁，而不是某行。如果创建并导入数据之后，不会再进行修改，可以使用压缩表来减少空间占用和IO，从而提升查询性能。

还有一些其他的存储引擎。

除非某些InnoDB不具备的特性，并且没有其他方法可以替代，否则都应该优先优先选择InnoDB引擎。除非万不得已，否则不要混合使用多种存储引擎，否则可能带来一些复杂的问题及潜在的BUG.

修改存储引擎：

  1. Alter table tbl_name engine = Innodb：需要执行很长时间，MySQL会按行将数据从原表复制到一张新的表中，在复制期间可能会小号系统的IO能力，同时在原表上加锁。
  2. 导入导出：用mysqldump将数据导出到文件，燃火修改文件中create table语句的存储引擎选项，注意要同时修改表名。
  3. CREATE & SELECT：数据量不大的时候，可以先创建一张使用新的存储引擎的表，然后利用INSERT SELECT将原表中的数据插入到新表中。当数据量比较大的时候，可以使用between语句来分批次操作完成。

2、Shcema与数据类型优化

2.1 选择合适的数据类型

2.1.1 选择的数据类型原则：

  1. 更小的通常更好：占用更好的磁盘、内存和缓存，处理时所需的时间周期更小。
  2. 简单就好：简单的数据类型操作需要更少的CPU周期。如，整数比字符操作代价更低。
  3. 进来避免null：null的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂。

2.1.2 整数类型

MySQL整数可以指定宽度，如int(11)，对大多数应用这是没有意义的：它不会限制值的合法范围，只是规定了MySQL的一些交互工具用来显示字符的个数。对于存储和计算来说，int(20)和int(1)是相同的。

2.1.3 实数类型

因为需要额外空间和计算开销，所以尽量只在对小数进行计算的时候才使用decimal。在数据量比较大的时候，可以考虑使用bigint代替decimal，将存储的单位根据小数的位数乘以相应的倍数即可。

2.1.4 字符串类型

CHAR适合存储短的短的字符串，或者所有的值都接近同一长度。对于经常变更的数据，CHAR也比VARCHAR好，因为定长的CHAR不容易产生碎片。对于非常短的字符串，CHAR也比VARCHAR更好，因为VARCHAR还需要1或2个额外的字节存储字符串长度。

可以使用枚举替代常用的字符串类型，枚举可以把一些不重复的字符串存储成预定义的集合。枚举字段是按照内部存储的整数而不是字符串进行排序的。枚举不好的地方是当向枚举中增加字段的时候,需要使用ALTER TABLE语句来进行修改。所以，对将来可能会变的字符串，使用枚举不是个好的主意。

2.1.5 时间和日期类型

如果需要将时间保存到毫秒级别，可以使用BIGINT.

2.1.6 位数据类型

可以使用BIT列在一列中存储一个或多个true/false值。BIT(1)定义一个包含单个位的字段，bit(2)存储两个位。bit列最多存储64个位。

MySQL将BIT当作字符串类型，而不是数字类型。当检索bit(1)时，结果是一个包含二进制0或1值的字符串，而不是ASCII码的”0”或”1”。然后，在数字上下文场景中检索时，结果将是为字符串转换成的数字.

2.2 范式和反范式

所谓的范式就是，比如，如果我们需要学生和学校的记录，如果我们将学生和学校放在不同的表中就符合范式，如果放在同一表中就是反范式的。

范式化具有一些好处，比如：操作更快；每次只要修改少量的数据；表更小，适合放在内存中，操作更快。缺点是通常需要表关联。

不过实际我们并不完全遵守范式和反范式的规则。

2.3 缓存表和汇总表

缓存表表示存储那些可以简单地从schema其他表获取数据的表。汇总表保存的是使用GROUP BY语句聚合数据的表，使用汇总表的原因是，实时计算和统计值是很昂贵的操作，因为要么需要扫描表中的大部分数据，要么只能在某些索引上才能有效运行。

计数器表是用来统计某个操作的次数的表，我们可以在一个表中定义一个名为cnt的字段来表示操作的次数，然后每次执行了操作之后将其加1。但是，加1需要更新操作来完成，每次更新的时候要获取记录的锁，因此并发效率不高。解决这个问题，我们可以再增加一个字段slot作为随机的槽，每次执行操作的时候，我们使用随机数选择某个slot，并对其进行+1更新（只用锁住部分数据，因此效率比较高）。最后统计的时候将全部记录加起来即可。

3、创建高性能的索引

3.1 基础

数据库的索引类似于书的索引，实际的查找某个值的时候，先按照值进行查找，然后返回包含该值的数据行。索引可以包含一个或多个列的值，如果索引包含多个列，那么列的顺序也很重要——索引对多个列排序的依据是CREATE TABLE时定义索引的顺序，所以MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列。

在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以，没有统一的标准：不同存储引擎工作方式不同。MySQL支持的索引类型如下：

3.1.1 B-Tree索引

通常人们所说的索引。实际上很多存储引擎使用的是B+Tree. B-Tree索引适用于全键值、键值范围或键前缀查找。类型，以多列索引key(last_name, first_name, dob)为例：

  1. 全值匹配：指定查询的人的fitst_name, last_name和dob;
  2. 匹配最左前缀：查找指定了last_name的记录；
  3. 匹配列前缀：匹配某一列的值的开头部分，比如last_name以J开头；
  4. 精确匹配某一列并范围匹配另一列：查找last_name为Allen，并且first_name以k开头的；
  5. 只访问索引的查询：B-Tree通常可以支持只访问索引的查询，即查询只需要访问索引，而无需访问数据行。

B-Tree的一些限制：

  1. 如果不是按照从最左列开始查找，则无法使用索引。例如无法查找只指定了first_name或者dob的记录；
  2. 不能跳过索引中的列：不能在查找的时候只指定了last_name和dob，那么dob不会使用索引。
  3. 如果查询的时候有某个列的查询范围，则其右边的所有列都无法使用索引优化查找。比如对last_name使用了like，那么first_name和dob将不会使用索引。

3.1.2 哈希索引

基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。因为它对每行中的所有索引列计算出一个哈希码，作为哈希表的键（原理是基于拉链法的解决碰撞的策略）。在MySQL中只有Memory引擎显式地支持哈希索引，Memory引擎同时也支持B-Tree索引。

哈希索引只需要存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，这让哈希索引的查找速度非常快。然而，它也有自身的限制：

  1. 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能用索引中的值来避免读取行；
  2. 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序；
  3. 哈希索引不支持部分列匹配查找，因为它用所有索引列来计算得到哈希值。
  4. 索引列只支持等值比较，理由同上；
  5. 哈希索引数据查找非常快，除非有很多哈希冲突；
  6. 如果哈希冲突比较高，一些索引维护操作的代价也会很高。

3.1.3 空间数据索引(R-Tree)

MyISAM表支持空间索引，可以用作地理数据存储。

3.1.4 全文索引

它查找的是文本中的关键词，而不是直接比较索引中的值。全文索引类似于搜索引擎做的事情，而不是简单的where条件匹配。在相同的列上创建全文索引和基于B-Tree的索引不会冲突。

其他索引，还有分型树索引。

3.2 索引的有点

索引的优点有：

  1. 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量；
  2. 索引可以大大帮助服务器避免排序和临时表；
  3. 索引可以将随机IO变为顺序IO。

对于小型的表，使用全表扫描更高效；对中到大型的表，使用索引非常有效。对于特大型的表，建立和使用索引的代价会随之增长。这种情况下可以使用分区来查出一组数据，而不是一条一条地匹配。

3.3 高性能索引的策略

3.3.1 独立的列

如果查找中的列不是独立的，则MySQL不会使用索引。独立的列是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。比如

select * from actor where actor_id + 1 = 5;
select * from actor where to_days(current_date) - to_days(col_day) <= 10;

3.3.2 前缀索引和索引的选择性

索引很长的字符串会让索引变得大且慢。通常可以只索引开始部分的字符，这样可以节约索引空间，从而提高索引的效率。缺点是会降低索引的选择性。索引的选择性是指不重复的索引值和记录总数的比，显然越大越好。所以，我们需要选择足够长的前缀来保证选择性，同时又不能太长以降低索引空间。

我们可以使用语句

select count(distinct left(col_name, 3)) / count(*) from tbl_name;

来统计使用3个字符的前缀选择性，同理可以计算出4个，5个等的情况。最后，选择一个合理的前缀长度即可。选择了长度之后可以像下面这样设置指定长度的索引：

alter table add key(col_nane(4));

3.3.3 多列索引

常见的错误是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。

如果一张表在col1和col2列上面存在索引，如果我们使用col1 and col2作为where的条件，那么索引会做相角操作，如果使用col1 or col2，索引会做联合操作. 相交操作通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是独立的单列索引。联合操作则会消耗CPU和内存在算法的缓存、排序和合并上。若在explain中看到有合并索引，应先检查查询和表结构，看看是不是最优的。也可以通过optimizer_switch来关闭索引合并功能，或使用igonre index提示优化器忽略掉某些索引。

3.3.4 选择合适的索引顺序

如果要对多个列建立一个索引，除了上面的问题之外，还应该考虑所建的索引中列的顺序。比如，对col1, col2两列数据建立索引，那么我们的顺序应被指定为(col1, col2)还是(col2, col1)呢。我们可以依然可以使用上面的选择性来解决这个问题，我们可以将选择性比较高的列作为索引的第一列，另一列作为第二列。

3.3.5 聚簇索引

聚簇索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。

InnoDB通过主键聚集数据，如果没有主键就选择一个唯一的非空索引，如果没有这样的索引，就隐式定义一个主键作为聚簇索引。

聚餐的优点：

  1. 将相关数据保存在一起；
  2. 数据访问更快。因为数据和索引保存在一起。
  3. 使用覆盖扫描的查询可以直接使用页结点中的主键值。

缺点：

  1. 限制了提高IO密集型应用的性能，但如果数据全部放在内存中，则访问顺序就没那么重要了，聚簇的优势也没了；
  2. 插入速度严重依赖于插入顺序，按主键的顺序插入是最快的方式，不然就应该在加载完后用opeimize table重新组织一下表；
  3. 代价更高：限制innodB将被更新的行移动到新的位置；
  4. 当主键被更新或者新数据插入导致行移动的时候，可能面临“页分裂”问题。
  5. 可能导致全表扫描变慢，尤其树数据比较稀疏，且数据不连续时；
  6. 二级索引可能比想象更大，因其包含了引用行的主键列；
  7. 二级索引需要两次查找，而不是一次。

关于聚簇索引和非聚簇索引的存储方式的区别：

假设有数据如下：

如果是聚簇的方式来存储，那么它的一级索引是下面的样子：

也就是它们使用主键的值作为聚集数据，然后每个叶子包含了每行的全部记录。聚簇索引的二级索引是下面的样子：

注意将二级索引中存储的值和最上面的表中的数据进行对比。从中可以看出，实际上它的二级索引是先用二级索引的值找到一级索引，然后使用一级索引来查找整个记录。

非聚簇的存储方式是下面的样子：

以上是非聚簇的一级索引的例子，非聚簇的二级索引的情况与之相同。即它们都是先用指定的值找到行号，然后使用行号来查找完整记录。

最好避免随机的聚簇索引，特别是对于IO密集型的应用。因为随机插入的时候，需要为新的行寻找合适的位置——通常是已有数据的中间位置——并且分配空间。这回增加很多额外的工作，并导致分布不够优化。最好使用自增的主键。

3.3.6 覆盖索引

如果一个索引包含了所有需要查询的字段的值，就称之为覆盖索引。覆盖索引就是从索引中直接获取查询结果，要使用覆盖索引需要注意select查询列中包含在索引列中；where条件包含索引列或者复合索引的前导列；查询结果的字段长度尽可能少。

使用延迟关联解决索引无法覆盖问题：下面的解决方法对效率的提升不是绝对的！

 SELECT * FROM products WHERE actor = 'SEAB CARREY' AND title like '%APPOLO%'

上面的SQL中要查询全部的列，而我们没有覆盖全部列的索引，因此没有覆盖索引。另外，like操作无法使用索引，因为like操作只有在匹配左前缀时才能使用索引。

我们可以像下面这样解决问题：

SELECT * FROM products 
    JOIN (SELECT prod_id FROM products 
          WHERE actor = 'SEAB CARREY' AND title like '%APPOLO%')
AS t1 ON (t1.prod_id = products.prod_id)

这里，需要先建立(actor, title, prod_id)索引。我们先在子查询中找到匹配的prod_id，然后跟外层中数据进行匹配来获取所有列值。当符合where条件的数据数量远小于actor过滤出的数据数量的时候，它的效率尤其高。因为，根据子查询的where过滤出数据之后才与外层查询关联，而后者使用actor读取出数据之后，再用title进行关联。前者需要读取的数据量更少。

3.3.7 按索引扫描来排序

生成有序结果的两种方式：排序，按索引顺序扫描。当explain出的type为index时，说明使用索引扫描来进行排序。MySQL可以使用一个索引既满足排序，又满足查找。只有当索引的列顺序和ORDER BY子句顺序一致，且列的排序方向都一样时，才能用索引对结果做排序。

下面是一些例子，假设索引是(col1, col2, col3)，那么：

...where col1 = 1 order by col2, col3;(√)
...where col1 = 1 order by col2;(√)
...where col1 > 1 order by col1, col2;(√)

...where col1 > 1 order by col2, col3;(X)
...where col1 = 1 order by col2 desc, col3 asc;(X)
...where col1 = 1 order by col2, col4;(X)
...where col1 = 1 order by col3;(X)
...where col1 = 1 and col2 in(1,3) order by col3;(X)

3.3.8 冗余和重复索引

重复索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引。常见的错误有：

  1. 使用主键和唯一约束时与已有的所以冲突，因为主键和唯一约束是通过索引来实现的，如果再定义索引就会冗余；
  2. 若创建了索引(A,B)再创建索引(A)则冗余，而索引(B,A)和(B)不是，因为(B)不是最左前缀。

3.3.9 索引与锁

Inn哦DB只有在访问行的时候才会对其加锁，而索引能够减少访问行的次数，所以索引能减少锁的数量。

4 、慢查询优化

4.1 慢查询基础

可以通过下面两个步骤来分析慢查询：

  1. 确认应用程序是否在检索超过需求的数据，这通常意味着访问了太多的行或列；
  2. 确认MySQL服务器层是否在分析大量的超过需求的数据行。

4.1.1 请求了超过需求的数据

典型的请求查过需要的数据的场景：

  1. 查询了不需要的记录，如果只需要指定行的记录，可以使用limit语句来只返回部分记录；

  2. 多表关联的时候返回了全部的列，比如下面的语句会返回tbl1和tbl2的全部记录：

    SELECT * FROM tbl1 INNER JOIN tbl2 ...;

    可以改成下面的样子（如果只需要tbl1的记录的话）

    SELECT tb1.* FROM tbl1 INNER JOIN tbl2 ...;

  3. 总数取出全部的列。缺点是没有办法使用覆盖索引完成优化，而且会为服务器带来额外的IO、内存和CPU消耗。

  4. 重复查询相同的记录。最好将这些数据缓存起来。

4.1.2 扫描了额外的记录

可以通过explain输出的列type中的值来得到访问类型。

4.2 重构查询的方式

  1. 分解成多个简单查询：大查询会锁住更多的记录，阻塞很多小的查询，可将大的查询分解成小的查询，来降低对服务器的应用，还可以通过设置时间间隔来讲一次的压力分解到更长的时间中去；
  2. 分解关联查询

4.3 优化特定类型的查询

4.3.1 优化COUNT查询

  1. 统计所有行数时，最好使用COUNT(*)，语义清晰，性能更好
  2. 可以通过相减的方式来降低扫描的行数

4.3.2 优化关联查询

  1. 确保ON或者USING子句中的列上面有索引
  2. 确保GROUP BY和ORDER BY的表达式中只涉及到一个表中的列，这样MySQL才可能使用索引优化

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转载自blog.csdn.net/github_35186068/article/details/78695207
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