Clase magistral de rendimiento de MySQL: desde la entrada hasta la competencia, acelere fácilmente la base de datos

Resumen: Como una base de datos de código abierto ampliamente utilizada en el mundo, la optimización del rendimiento de MySQL es muy importante. Este artículo presentará una serie de prácticas sobre la optimización del rendimiento de MySQL en detalle, incluida la selección del motor de almacenamiento, la estructura de la tabla de datos, el diseño del índice, el mecanismo de almacenamiento en caché, la optimización de consultas SQL, el análisis del rendimiento, la supervisión, el particionamiento, la configuración de la conexión y los recursos, y el mantenimiento de la base de datos. etc., para ayudar a todos los programadores de nivel a mejorar fácilmente el rendimiento de la base de datos.

Elija el motor de almacenamiento adecuado

Caso: Diseñe un sistema de blog que necesite admitir transacciones y claves foráneas. Seleccione el motor de almacenamiento InnoDB:

CREATE TABLE posts (
  id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  title VARCHAR(255) NOT NULL,
  content TEXT NOT NULL,
  user_id INT UNSIGNED,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
) ENGINE=InnoDB;

Optimizar la estructura de la tabla de datos

Caso: tabla de usuario, use el tipo de datos apropiado y la restricción NOT NULL:

CREATE TABLE users (
  id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  username VARCHAR(50) NOT NULL,
  email VARCHAR(100) NOT NULL,
  age TINYINT UNSIGNED NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;

Diseño y Optimización de Índices

Caso 1: sistema de blog, consultar artículos de blog según ID de autor, crear índice:

CREATE INDEX idx_user_id ON posts(user_id);

Caso 2: Sistema de blogs, busque según el título del artículo y cree un índice de texto completo:

ALTER TABLE posts ADD FULLTEXT INDEX idx_title_fulltext(title);

Utilice el almacenamiento en caché para mejorar el rendimiento

Caso: Establezca el tamaño de la caché de consultas en 64 MB y use la caché de consultas:

SET GLOBAL query_cache_size = 67108864;

SELECT SQL_CACHE * FROM users WHERE age > 30;

Optimizar consultas SQL

Caso: sistema de blogs, consulta los últimos 5 artículos de cada autor:

SELECT user_id, title, content
FROM posts
WHERE user_id IN (SELECT id FROM users)
ORDER BY id DESC
LIMIT 5;

Analice el rendimiento de SQL

Caso: use EXPLAINel comando para analizar el plan de ejecución de la instrucción de consulta:

EXPLAIN SELECT user_id, title, content
FROM posts
WHERE user_id IN (SELECT id FROM users)
ORDER BY id DESC
LIMIT 5;

Supervisión y diagnóstico de problemas de rendimiento

Caso 1: habilite el registro de consultas lentas y establezca el umbral de consultas lentas en 1 segundo:

SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1;

Caso 2: consulta lenta donde la consulta tarda más de 1 segundo en ejecutarse:

SELECT * FROM mysql.slow_log WHERE query_time > 1;

Utilice particiones para mejorar el rendimiento de las consultas

Caso: created_atdivida la tabla de artículos en varias tablas pequeñas según los campos:

CREATE TABLE posts (
    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    user_id INT UNSIGNED,
    created_at DATE,
    PRIMARY KEY (id, created_at)
    ) ENGINE=InnoDB
    PARTITION BY RANGE (YEAR(created_at) * 10000 + MONTH(created_at)) (
    PARTITION p201801 VALUES LESS THAN (20180200),
    PARTITION p201802 VALUES LESS THAN (20180300),
    ...
    PARTITION p202112 VALUES LESS THAN (20220100)
);

Optimizar la configuración de conexión y recursos

Caso 1: establezca el número máximo de conexiones en 500:

SET GLOBAL max_connections = 500;

Caso 2: establezca el tamaño del búfer de lectura de cada conexión en 2 MB:

SET GLOBAL read_buffer_size = 2097152;

Mantenimiento periódico de la base de datos

Caso 1: analizar la tabla de usuario para actualizar las estadísticas de la tabla:

ANALYZE TABLE users;

Caso 2: Optimización de la tabla de artículos para recuperar espacio en disco y ordenar los archivos de datos:

OPTIMIZE TABLE posts;

Casos prácticos en seis áreas clave para ayudarlo a comprender y aplicar mejor estos puntos de conocimiento.

Selección del motor de almacenamiento

Caso: suponga que está desarrollando un sitio web para un foro y la mayoría de las operaciones consisten en leer publicaciones y comentarios de usuarios. Teniendo en cuenta la mayor prioridad del rendimiento de lectura, puede elegir MyISAM como motor de almacenamiento. Sin embargo, si desea admitir transacciones y bloqueo de nivel de fila para la integridad de los datos, entonces InnoDB sería una mejor opción.

Diseño de estructura de tabla de datos.

Caso: diseñe una tabla de productos, que incluya la identificación del producto, el nombre del producto, la descripción del producto, el precio y la cantidad de existencias. Para optimizar la estructura de la tabla, puede usar la clave principal de tipo INT como ID del producto, usar el tipo VARCHAR para almacenar el nombre y la descripción del producto, usar el tipo DECIMAL para almacenar el precio y usar el tipo SMALLINT para almacenar el cantidad de inventario

Técnicas Avanzadas de Indexación

Caso: en la tabla de pedidos de un sitio web de comercio electrónico, a menudo es necesario consultar los pedidos en función del ID de usuario y la hora de creación del pedido. Para optimizar el rendimiento de las consultas, se puede crear un índice conjunto:

CREATE INDEX idx_user_created_at ON orders(user_id, created_at);

Escritura SQL eficiente

Caso: al consultar un sitio de blog para obtener una lista de artículos, es posible que desee ordenarlos por fecha de publicación en orden descendente y limitar la cantidad de resultados devueltos. Se puede utilizar la siguiente consulta SQL:

SELECT * FROM posts WHERE publish_date <= CURDATE() ORDER BY publish_date DESC LIMIT 10;

herramienta de análisis de rendimiento

Caso: al usar EXPLAIN para analizar la siguiente consulta, se puede encontrar un problema de exploración de tabla completa:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

Para resolver el problema de escanear la tabla completa, puede crear un índice en el campo de edad:

CREATE INDEX idx_age ON users(age);

Configuración de hardware y sistema

Caso: para reducir la E/S del disco, el tamaño del grupo de búfer de MySQL se puede ajustar a un valor apropiado. Por ejemplo, si la memoria del servidor es de 16 GB, puede establecer el tamaño del grupo de búfer de InnoDB en 12 GB:

SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 12 * 1024 * 1024 * 1024;

Este artículo presenta una serie de prácticas prácticas de optimización del rendimiento de MySQL y casos específicos en detalle. Estas prácticas y ejemplos ayudarán a los programadores de todos los niveles a mejorar fácilmente el rendimiento de la base de datos, aumentando así la capacidad de respuesta de la aplicación. Asegúrese de elegir un método de optimización adecuado en función del escenario de la aplicación y las necesidades comerciales, controle el rendimiento de la base de datos y realice una optimización regular para garantizar que la aplicación siempre se ejecute en buen estado.

El propósito de este artículo es ayudar a los programadores a comprender y dominar las técnicas y métodos de optimización del rendimiento de la base de datos MySQL. Con la demanda cada vez mayor de capacidades de procesamiento de datos en las aplicaciones modernas, la optimización del rendimiento de la base de datos se ha convertido en una parte fundamental del proceso de desarrollo de software. La optimización del rendimiento de la base de datos MySQL puede mejorar la velocidad de respuesta de la aplicación, reducir el consumo de recursos del servidor y mejorar la experiencia del usuario.

Este artículo tiene como objetivo proporcionar un sistema completo y sistemático de conocimiento de optimización del rendimiento de MySQL para programadores de diferentes niveles de experiencia. El artículo abarca desde la selección del motor de almacenamiento, la optimización de la estructura de la tabla de datos, el diseño de índices, el mecanismo de almacenamiento en caché, la optimización de consultas SQL, el análisis de rendimiento, la supervisión, la partición, la conexión y la configuración de recursos, hasta el mantenimiento de la base de datos y otros aspectos. A través de estas prácticas prácticas de optimización y casos específicos, los programadores pueden mejorar gradualmente sus habilidades y enfrentar fácilmente varios desafíos de rendimiento de la base de datos.

En resumen, la razón para escribir este artículo es satisfacer las necesidades de aprendizaje de los programadores para la optimización del rendimiento de MySQL y ayudarlos a dominar habilidades y métodos prácticos, mejorando así el rendimiento de la base de datos, mejorando la velocidad de respuesta de la aplicación y brindando una mejor experiencia a los usuarios.