MySQL性能优化（收藏版）

「这是我参与2022首次更文挑战的第12天，活动详情查看：2022首次更文挑战」。

说到MYSQL性能调优，大部分时候想要实现的目标是让我们的查询更快。一个查询的动作又是由很多个环节组成的，每个环节都会消耗时间，我们要减少查询所消耗的时间，就要从每一个环节入手。

关于MYSQL的sql语句执行流程，不清楚的可以去看这篇文章：面试官：MySQL 是如何执行一条查询语句的？

配置优化

第一个环节是客户端连接到服务端，连接这一块有可能会出现什么样的性能问题？有可能是服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接。比如报了一个 Mysql: error 1040: Too many connections 的错误。连接数不够可以从两个方面来思考解决。

从服务端

我们可以增加服务端的可用连接数。

如果有多个应用或者很多请求同时访问数据库，连接数不够的时候，我们可以：

修改配置参数增加可用连接数，修改 max_connections 的大小：

show variables like 'max_connections'; -- 修改最大连接数，当有多个应用连接的时候
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或者，或者及时释放不活动的连接。交互式和非交互式的客户端的默认超时时间都是 28800 秒，8 小时，我们可以把这个值调小。

show global variables like 'wait_timeout'; --及时释放不活动的连接，注意不要释放连接池还在使用的连接
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从客户端

可以减少从服务端获取的连接数。这个时候我们可以引入连接池，实现连接的重用。

ORM 层面（MyBatis 自带了一个连接池）；或者使用专用的连接池工具（阿里的 Druid、Spring Boot 2.x 版本默认的连接池 Hikari、老牌的 DBCP 和 C3P0）。

除了合理设置服务端的连接数和客户端的连接池大小之外，我们还有哪些减少客户端跟数据库服务端的连接数的方案呢？下面我们从架构的方面来聊聊优化的细节。

架构优化

缓存

在应用系统的并发数非常大的情况下，如果没有缓存，会造成两个问题：一方面是会给数据库带来很大的压力。另一方面，从应用的层面来说，操作数据的速度也会受到影响。我们可以用第三方的缓存服务来解决这个问题，例如 Redis。

运行独立的缓存服务，属于架构层面的优化。

为了减少单台数据库服务器的读写压力，在架构层面我们还可以做其他哪些优化措施？

主从复制

如果单台数据库服务满足不了访问需求，那我们可以做数据库的集群方案。

集群的话必然会面临一个问题，就是不同的节点之间数据一致性的问题。如果同时读写多台数据库节点，怎么让所有的节点数据保持一致？

这个时候我们需要用到复制技术（replication），被复制的节点称为 master，复制的节点称为 slave。

主从复制是怎么实现的呢？之前我们说过，更新语句会记录 binlog，它是一种逻辑日志。有了这个 binlog，从服务器会获取主服务器的 binlog 文件，然后解析里面的 SQL语句，在从服务器上面执行一遍，保持主从的数据一致。

不了解binlog可以去看看这篇文章：面试官：聊聊 mysql 中 redo log 和 binlog

主要涉及三个线程：binlog 线程、I/O 线程和 SQL 线程。

binlog 线程 ：负责将主服务器上的数据更改写入二进制日志（Binary log）中。
I/O 线程 ：负责从主服务器上读取二进制日志，并写入从服务器的中继日志（Relay log）。
SQL 线程 ：负责读取中继日志，解析出主服务器已经执行的数据更改并在从服务器中重放（Replay）。

下图是主从复制涉及到的三个线程。

读写分离

做了主从复制的方案之后，我们只把数据写入 master 节点，而读的请求可以分担到 slave 节点。我们把这种方案叫做读写分离。

读写分离能提高性能的原因在于：

主从服务器负责各自的读和写，极大程度缓解了锁的争用；
从服务器可以使用 MyISAM，提升查询性能以及节约系统开销；
增加冗余，提高可用性。

读写分离可以一定程度低减轻数据库服务器的访问压力，但是需要特别注意主从数据一致性的问题。

我们在做了主从复制之后，如果单个 master 节点或者单张表存储的数据过大的时候，比如一张表有上亿的数据，单表的查询性能还是会下降，我们要进一步对单台数据库节点的数据进行拆分，这个就是分库分表。

分库分表

下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。

单应用单数据库

如上图，商城系统包括主页 Portal 模板、用户模块、订单模块、库存模块等，所有的模块都共有一个数据库，通常数据库中有非常多的表。因为用户量不大，这样的架构在早期完全适用。

多应用单数据库

随着这一套系统不停地迭代更新，代码量越来越大，架构也变得越来越臃肿，系统访问压力逐渐增加，系统拆分就势在必行了。为了保证业务平滑，系统架构重构也是分了几个阶段进行。

第一个阶段将商城系统单体架构按照功能模块拆分为子服务，比如：Portal 服务、用户服务、订单服务、库存服务等。

如上图，多个服务共享一个数据库，这样做的目的是底层数据库访问逻辑可以不用动，将影响降到最低。

多应用多数据库

随着业务推广力度加大，数据库终于成为了瓶颈，这个时候多个服务共享一个数据库基本不可行了。我们需要将每个服务相关的表拆出来单独建立一个数据库，这其实就是分库了。

单数据库的能够支撑的并发量是有限的，拆成多个库可以使服务间不用竞争，提升服务的性能。

如上图，从一个大的数据中分出多个小的数据库，每个服务都对应一个数据库，这就是系统发展到一定阶段必要要做的分库操作。

微服务架构也是一样的，如果只拆分应用不拆分数据库，不能解决根本问题，整个系统也很容易达到瓶颈。

分表

如果系统处于高速发展阶段，拿商城系统来说，一天下单量可能几十万，那数据库中的订单表增长就特别快，增长到一定阶段数据库查询效率就会出现明显下降。

因此，当单表数据增量过快，业界流传是超过500万的数据量就要考虑分表了。当然500万只是一个经验值，大家可以根据实际情况做出决策。

拿水平拆分为例，每张表都拆分为了多个子表，多个子表存在于同一数据库中。比如下面用户表拆分为用户1表、用户2表。

在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。

所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。

分表主要是为了减少单张表的大小，解决单表数据量带来的性能问题。

复杂性

分库分表的确解决了很多问题，但是也给系统带来了很多复杂性。

跨库关联查询

在单库未拆分表之前，我们可以很方便使用 join 操作关联多张表查询数据，但是经过分库分表后两张表可能都不在一个数据库中，如何使用 join 呢？

有几种方案可以解决：

字段冗余：把需要关联的字段放入主表中，避免 join 操作；
数据抽象：通过ETL等将数据汇合聚集，生成新的表；
全局表：比如一些基础表可以在每个数据库中都放一份；
应用层组装：将基础数据查出来，通过应用程序计算组装；

分布式事务

单数据库可以用本地事务搞定，使用多数据库就只能通过分布式事务解决了。

常用解决方案有：基于可靠消息（MQ）的解决方案、两阶段事务提交、柔性事务等。

分布式 ID

如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。

常用的分布式 ID 解决方案有：

使用全局唯一 ID（GUID）；
为每个分片指定一个 ID 范围；
分布式 ID 生成器 (如 Twitter 的 Snowflake 算法)。

多数据源

分库分表之后可能会面临从多个数据库或多个子表中获取数据，一般的解决思路有：客户端适配和代理层适配。业界常用的中间件有：

shardingsphere（前身 sharding-jdbc）
Mycat

小结

如果出现数据库问题不要着急分库分表，先看一下使用常规手段是否能够解决。

分库分表会给系统带来巨大的复杂性，不是万不得已建议不要提前使用。作为系统架构师可以让系统灵活性和可扩展性强，但是不要过度设计和超前设计。

查询性能优化

使用 Explain 进行分析

Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。

比较重要的字段有：

select_type : 查询类型，有简单查询、联合查询、子查询等。
key : 使用的索引。
rows : 扫描的行数。

优化数据访问

1. 减少请求的数据量

只返回必要的列：最好不要使用 SELECT * 语句。
只返回必要的行：使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
缓存重复查询的数据：使用缓存可以避免在数据库中进行查询，特别在要查询的数据经常被重复查询时，缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。

2. 减少服务器端扫描的行数

最有效的方式是使用索引来覆盖查询。

重构查询方式

1. 切分大查询

一个大查询如果一次性执行的话，可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。

2. 分解大连接查询

将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询，然后在应用程序中进行关联，这样做的好处有：

让缓存更高效。对于连接查询，如果其中一个表发生变化，那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询，即使其中一个表发生变化，对其它表的查询缓存依然可以使用。
分解成多个单表查询，这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到，从而减少冗余记录的查询。
减少锁竞争；
在应用层进行连接，可以更容易对数据库进行拆分，从而更容易做到高性能和可伸缩。
查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中，使用 IN() 代替连接查询，可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询，这可能比随机的连接要更高效。

SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
WHERE tag.tag='mysql';
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SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);
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索引优化

1. 独立的列

在进行查询时，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。

例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引：

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;
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2. 多列索引

在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。例如下面的语句中，最好把 actor_id 和 film_id 设置为多列索引。

SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor
WHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;
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3. 索引列的顺序

让选择性最强的索引列放在前面。

索引的选择性是指：不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，每个记录的区分度越高，查询效率也越高。

例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment;
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   staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
               COUNT(*): 16049
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4. 前缀索引

对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。

前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

5. 覆盖索引

索引包含所有需要查询的字段的值。

具有以下优点：

索引通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。
一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。
对于 InnoDB 引擎，若辅助索引能够覆盖查询，则无需访问主索引。

关于mysql 索引的相关知识，不是很了解的可以看看这两篇文章：

MySQL 索引深入剖析（收藏版）

聊聊MySQL存储引擎中索引如何落地？

存储引擎

存储引擎的选择

为不同的业务表选择不同的存储引擎，例如：查询插入操作多的业务表，用 MyISAM。临时数据用 Memory。常规的并发大更新多的表用 InnoDB。

字段定义

原则：使用可以正确存储数据的最小数据类型。为每一列选择合适的字段类型。

整数类型

TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT 分别使用 8, 16, 24, 32, 64 位存储空间，一般情况下越小的列越好。INT(11) 中的数字只是规定了交互工具显示字符的个数，对于存储和计算来说是没有意义的。

字符类型

变长情况下，varchar 更节省空间，但是对于 varchar 字段，需要一个字节来记录长度。固定长度的用 char，不要用 varchar。

不要用外键、触发器、视图

降低了可读性；影响数据库性能，应该把把计算的事情交给程序，数据库专心做存储；数据的完整性应该在程序中检查。

大文件存储

不要用数据库存储图片（比如 base64 编码）或者大文件；

把文件放在 NAS 上，数据库只需要存储 URI（相对路径），在应用中配置 NAS 服务器地址。

表拆分或字段冗余

将不常用的字段拆分出去，避免列数过多和数据量过大。

比如在业务系统中，要记录所有接收和发送的消息，这个消息是 XML 格式的，用 blob 或者 text 存储，用来追踪和判断重复，可以建立一张表专门用来存储报文。

总结

如果在面试的时候，遇到这个问题“你会从哪些维度来优化数据库”，你会怎么回答？

SQL与索引
存储引擎与表结构
数据库架构
MySQL配置
硬件与操作系统

除了对于代码、SQL 语句、表定义、架构、配置优化之外，业务层面的优化也不能忽视。举几个例子：

在某一年的双十一，为什么会做一个充值到余额宝和余额有奖金的活动，例如充 300 送 50？

因为使用余额或者余额宝付款是记录本地或者内部数据库，而使用银行卡付款，需要调用接口，操作内部数据库肯定更快。

在去年的双十一，为什么在凌晨禁止查询今天之外的账单？

这是一种降级措施，用来保证当前最核心的业务。

最近几年的双十一，为什么提前个把星期就已经有双十一当天的价格了？

预售分流。

在应用层面同样有很多其他的方案来优化，达到尽量减轻数据库的压力的目的，比如限流，或者引入 MQ 削峰，等等。

为什么同样用 MySQL，有的公司可以抗住百万千万级别的并发，而有的公司几百个并发都扛不住，关键在于怎么用。所以，用数据库慢，不代表数据库本身慢，有的时候还要往上层去优化。