1.存儲(chǔ)引擎的選擇如果數(shù)據(jù)表需要事務(wù)處理，應(yīng)該考慮使用InnoDB，因?yàn)樗耆螦CID特性。如果不需要事務(wù)處理，使用默認(rèn)存儲(chǔ)引擎MyISAM是比較明智的。并且不要嘗試同時(shí)使用這兩個(gè)存儲(chǔ)引擎。思考一下：在一個(gè)事務(wù)處理中，一些數(shù)據(jù)表使用InnoDB，而其余的使用MyISAM.結(jié)果呢？整個(gè)subject將被取消，只有那些在事務(wù)處理中的被帶回到原始狀態(tài)，其余的被提交的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存，這將導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫的沖突。然而存在一個(gè)簡單的方法可以同時(shí)利用兩個(gè)存儲(chǔ)引擎的優(yōu)勢(shì)。目前大多數(shù)MySQL套件中包括InnoDB、編譯器和鏈表，但如果你選擇MyISAM，你仍然可以單獨(dú)下載InnoDB，并把它作為一個(gè)插件。很簡單的方法，不是嗎？
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2.計(jì)數(shù)問題如果數(shù)據(jù)表采用的存儲(chǔ)引擎支持事務(wù)處理（如InnoDB），你就不應(yīng)使用COUNT（*）計(jì)算數(shù)據(jù)表中的行數(shù)。這是因?yàn)樵诋a(chǎn)品類數(shù)據(jù)庫使用COUNT（*），最多返回一個(gè)近似值，因?yàn)樵谀硞€(gè)特定時(shí)間，總有一些事務(wù)處理正在運(yùn)行。如果使用COUNT（*）顯然會(huì)產(chǎn)生bug，出現(xiàn)這種錯(cuò)誤結(jié)果。
3.反復(fù)測(cè)試查詢查詢最棘手的問題并不是無論怎樣小心總會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，并導(dǎo)致bug出現(xiàn)。恰恰相反，問題是在大多數(shù)情況下bug出現(xiàn)時(shí)，應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)庫已經(jīng)上線。的確不存在針對(duì)該問題切實(shí)可行的解決方法，除非將測(cè)試樣本在應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行。任何數(shù)據(jù)庫查詢只有經(jīng)過上千個(gè)記錄的大量樣本測(cè)試，才能被認(rèn)可。
4.避免全表掃描通常情況下，如果MySQL（或者其他關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型）需要在數(shù)據(jù)表中搜索或掃描任意特定記錄時(shí)，就會(huì)用到全表掃描。此外，通常最簡單的方法是使用索引表，以解決全表掃描引起的低效能問題。然而，正如我們?cè)陔S后的問題中看到的，這存在錯(cuò)誤部分。
5.使用“EXPLAIN”進(jìn)行查詢當(dāng)需要調(diào)試時(shí)，EXPLAIN是一個(gè)很好的命令，下面將對(duì)EXPLAIN進(jìn)行深入探討。
在開始演示之前，我們先介紹下兩個(gè)概念。
概念一，數(shù)據(jù)的可選擇性基數(shù)，也就是常說的cardinality值。
查詢優(yōu)化器在生成各種執(zhí)行計(jì)劃之前，得先從統(tǒng)計(jì)信息中取得相關(guān)數(shù)據(jù)，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數(shù)，而這個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)就是cardinality。簡單來說，就是每個(gè)值在每個(gè)字段中的唯一值分布狀態(tài)。
比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個(gè)數(shù)可以是100個(gè)，也可以是1個(gè)，當(dāng)然也可以是1到100之間的任何一個(gè)數(shù)字。這里唯一值越的多少，就是這個(gè)列的可選擇基數(shù)。
那看到這里我們就明白了，為什么要在基數(shù)高的字段上建立索引，而基數(shù)低的的字段建立索引反而沒有全表掃描來的快。當(dāng)然這個(gè)只是一方面，至于更深入的探討就不在我這篇探討的范圍了。
概念二，關(guān)于HINT的使用。
這里我來說下HINT是什么，在什么時(shí)候用。
HINT簡單來說就是在某些特定的場(chǎng)景下人工協(xié)助MySQL優(yōu)化器的工作，使她生成最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。一般來說，優(yōu)化器的執(zhí)行計(jì)劃都是最優(yōu)化的，不過在某些特定場(chǎng)景下，執(zhí)行計(jì)劃可能不是最優(yōu)化。
比如：表t1經(jīng)過大量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經(jīng)很不準(zhǔn)確了，這時(shí)候剛好執(zhí)行了一條SQL，那么有可能這條SQL的執(zhí)行計(jì)劃就不是最優(yōu)的。為什么說有可能呢？
來看下具體演示
譬如，以下兩條SQL，
A：
select * from t1 where f1 = 20;
B：
select * from t1 where f1 = 30;
如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，并且沒有達(dá)到MySQL自動(dòng)更新cardinality值的臨界值或者說用戶設(shè)置了手動(dòng)更新又或者用戶減少了sample page等等，那么對(duì)這兩條語句來說，可能不準(zhǔn)確的就是B了。
這里順帶說下，MySQL提供了自動(dòng)更新和手動(dòng)更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊(cè)。
那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個(gè)HINT，我今天就舉個(gè)index_merge的例子。
示例表結(jié)構(gòu)：
mysql desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field ? ? ?| Type ? ? ? ? | Null | Key | Default | Extra ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id ? ? ? ? | int(11) ? ? ?| NO ? | PRI | NULL ? ?| auto_increment || rank1 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank2 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| log_time ? | datetime ? ? | YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| prefix_uid | varchar(100) | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| desc1 ? ? ?| text ? ? ? ? | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank3 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)
表記錄數(shù)：
mysql select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| ? ?32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)
這里我們兩條經(jīng)典的SQL：
SQL C：
select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;
SQL D：
select * from t1 where rank1 =100 ?and rank2 =100 ?and rank3 =100;
表t1實(shí)際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個(gè)二級(jí)索引。
那我們來看SQL C的查詢計(jì)劃。
顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數(shù)為32034，cost為3243.65。
mysql explain ?format=json select * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "3243.65" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ALL", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 32034, ? ? ?"rows_produced_per_join": 115, ? ? ?"filtered": "0.36", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "3232.07", ? ? ? ?"eval_cost": "11.58", ? ? ? ?"prefix_cost": "3243.65", ? ? ? ?"data_read_per_join": "49K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計(jì)劃。
這個(gè)時(shí)候用到了index_merge,union了三個(gè)列。掃描的行數(shù)為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。
mysql explain ?format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "441.09" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1103, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1103, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "330.79", ? ? ? ?"eval_cost": "110.30", ? ? ? ?"prefix_cost": "441.09", ? ? ? ?"data_read_per_join": "473K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我們?cè)倏聪耂QL D的計(jì)劃：
不加HINT，
mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "534.34" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ref", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "idx_rank1", ? ? ?"used_key_parts": [ ? ? ? ?"rank1" ? ? ?], ? ? ?"key_length": "5", ? ? ?"ref": [ ? ? ? ?"const" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 555, ? ? ?"rows_produced_per_join": 0, ? ? ?"filtered": "0.07", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "478.84", ? ? ? ?"eval_cost": "0.04", ? ? ? ?"prefix_cost": "534.34", ? ? ? ?"data_read_per_join": "176" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
加了HINT，
mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "5.23" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "5.13", ? ? ? ?"eval_cost": "0.10", ? ? ? ?"prefix_cost": "5.23", ? ? ? ?"data_read_per_join": "440" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
對(duì)比下以上兩個(gè)，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。
總結(jié)下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計(jì)劃，如果這個(gè)值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會(huì)帶來更多的HINT。
增加線程緩存大小
連接管理器線程處理服務(wù)器監(jiān)聽的網(wǎng)絡(luò)接口上的客戶端連接請(qǐng)求。連接管理器線程將每個(gè)客戶端連接與專用于它的線程關(guān)聯(lián)，該線程負(fù)責(zé)處理該連接的身份驗(yàn)證和所有請(qǐng)求處理。因此，線程和當(dāng)前連接的客戶端之間是一對(duì)一的比例。確保線程緩存足夠大以容納所有傳入請(qǐng)求是非常重要的。
MySQL提供了許多與連接線程相關(guān)的服務(wù)器變量：
線程緩存大小由thread_cache_size系統(tǒng)變量決定。默認(rèn)值為0（無緩存），這將導(dǎo)致為每個(gè)新連接設(shè)置一個(gè)線程，并在連接終止時(shí)需要處理該線程。如果希望服務(wù)器每秒接收數(shù)百個(gè)連接請(qǐng)求，那么應(yīng)該將thread_cache_size設(shè)置的足夠高，以便大多數(shù)新連接可以使用緩存線程。可以在服務(wù)器啟動(dòng)或運(yùn)行時(shí)設(shè)置max_connections的值。
還應(yīng)該監(jiān)視緩存中的線程數(shù)（Threads_cached）以及創(chuàng)建了多少個(gè)線程，因?yàn)闊o法從緩存中獲取線程（Threads_created）。關(guān)于后者，如果Threads_created繼續(xù)以每分鐘多于幾個(gè)線程的增加，請(qǐng)考慮增加thread_cache_size的值。
使用MySQL show status命令顯示MySQL的變量和狀態(tài)信息。這里有幾個(gè)例子：
Monyog線程緩存監(jiān)測(cè)
Monyog提供了一個(gè)監(jiān)控線程緩存的屏幕，名為“線程”。與MySQL線程相關(guān)的服務(wù)器變量映射到以下Monyog指標(biāo)：
Monyog線程屏幕還包括“線程緩存命中率”指標(biāo)。這是一個(gè)提示線程緩存命中率的指標(biāo)。如果值較低，則應(yīng)該考慮增加線程緩存。在狀態(tài)欄以百分比形式顯示該值；它的值越接近100％越好。
如果這些指標(biāo)的值等于或超過指定值，則可以將每一個(gè)指標(biāo)配置為發(fā)出警告和/或嚴(yán)重警報(bào)
前言:
MYSQL 應(yīng)該是最流行了 WEB 后端數(shù)據(jù)庫。雖然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架構(gòu)師還是會(huì)選擇 MYSQL 來做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。本文作者總結(jié)梳理MySQL性能調(diào)優(yōu)的15個(gè)重要變量，又不足需要補(bǔ)充的還望大佬指出。
1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE
如果你已經(jīng)在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的數(shù)據(jù)表都是InnoDB，那么表示你已經(jīng)設(shè)置好了。如果沒有，確保把你的表轉(zhuǎn)換為InnoDB并且設(shè)置default_storage_engine為InnoDB。
為什么？簡而言之，因?yàn)镮nnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存儲(chǔ)引擎 – 它支持事務(wù)，高并發(fā)，有著非常好的性能表現(xiàn)(當(dāng)配置正確時(shí))。這里有詳細(xì)的版本介紹為什么
2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE
這個(gè)是InnoDB最重要變量。實(shí)際上，如果你的主要存儲(chǔ)引擎是InnoDB，那么對(duì)于你，這個(gè)變量對(duì)于MySQL是最重要的。
基本上，innodb_buffer_pool_size指定了MySQL應(yīng)該分配給InnoDB緩沖池多少內(nèi)存，InnoDB緩沖池用來存儲(chǔ)緩存的數(shù)據(jù)，二級(jí)索引，臟數(shù)據(jù)(已經(jīng)被更改但沒有刷新到硬盤的數(shù)據(jù))以及各種內(nèi)部結(jié)構(gòu)如自適應(yīng)哈希索引。
根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，在一個(gè)獨(dú)立的MySQL服務(wù)器應(yīng)該分配給MySQL整個(gè)機(jī)器總內(nèi)存的80%。如果你的MySQL運(yùn)行在一個(gè)共享服務(wù)器，或者你想知道InnoDB緩沖池大小是否正確設(shè)置，詳細(xì)請(qǐng)看這里。
3.INNODB_LOG_FILE_SIZE
InnoDB重做日志文件的設(shè)置在MySQL社區(qū)也叫做事務(wù)日志。直到MySQL 5.6.8事務(wù)日志默認(rèn)值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能殺手。從MySQL 5.6.8開始，默認(rèn)值提升到48M,但對(duì)于許多稍繁忙的系統(tǒng)，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)要低。
根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，你應(yīng)該設(shè)置的日志大小能在你服務(wù)器繁忙時(shí)能存儲(chǔ)1-2小時(shí)的寫入量。如果不想這么麻煩，那么設(shè)置1-2G的大小會(huì)讓你的性能有一個(gè)不錯(cuò)的表現(xiàn)。這個(gè)變量也相當(dāng)重要，更詳細(xì)的介紹請(qǐng)看這里。
當(dāng)然，如果你有大量的大事務(wù)更改，那么，更改比默認(rèn)innodb日志緩沖大小更大的值會(huì)對(duì)你的性能有一定的提高，但是你使用的是autocommit，或者你的事務(wù)更改小于幾k，那還是保持默認(rèn)的值吧。
4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT
默認(rèn)下，innodb_flush_log_at_trx_commit設(shè)置為1表示InnoDB在每次事務(wù)提交后立即刷新同步數(shù)據(jù)到硬盤。如果你使用autocommit，那么你的每一個(gè)INSERT, UPDATE或DELETE語句都是一個(gè)事務(wù)提交。
同步是一個(gè)昂貴的操作(特別是當(dāng)你沒有寫回緩存時(shí))，因?yàn)樗婕皩?duì)硬盤的實(shí)際同步物理寫入。所以如果可能，并不建議使用默認(rèn)值。
兩個(gè)可選的值是0和2:
* 0表示刷新到硬盤，但不同步(提交事務(wù)時(shí)沒有實(shí)際的IO操作)
* 2表示不刷新和不同步(也沒有實(shí)際的IO操作)
所以你如果設(shè)置它為0或2，則同步操作每秒執(zhí)行一次。所以明顯的缺點(diǎn)是你可能會(huì)丟失上一秒的提交數(shù)據(jù)。具體來說，你的事務(wù)已經(jīng)提交了，但服務(wù)器馬上斷電了，那么你的提交相當(dāng)于沒有發(fā)生過。
顯示的，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)，如銀行，這是無法忍受的。不過對(duì)于大多數(shù)網(wǎng)站，可以設(shè)置為innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2，即使服務(wù)器最終崩潰也沒有什么大問題。畢竟，僅僅在幾年前有許多網(wǎng)站還是用MyISAM，當(dāng)崩潰時(shí)會(huì)丟失30s的數(shù)據(jù)(更不要提那令人抓狂的慢修復(fù)進(jìn)程)。
那么，0和2之間的實(shí)際區(qū)別是什么？性能明顯的差異是可以忽略不計(jì)，因?yàn)樗⑿碌讲僮飨到y(tǒng)緩存的操作是非常快的。所以很明顯應(yīng)該設(shè)置為0，萬一MySQL崩潰(不是整個(gè)機(jī)器)，你不會(huì)丟失任何數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)在OS緩存，最終還是會(huì)同步到硬盤的。
5.SYNC_BINLOG
已經(jīng)有大量的文檔寫到sync_binlog，以及它和innodb_flush_log_at_trx_commit的關(guān)系，下面我們來簡單的介紹下：
a) 如果你的服務(wù)器沒有設(shè)置從服務(wù)器，而且你不做備份，那么設(shè)置sync_binlog=0將對(duì)性能有好處。
b) 如果你有從服務(wù)器并且做備份，但你不介意當(dāng)主服務(wù)器崩潰時(shí)在二進(jìn)制日志丟失一些事件，那么為了更好的性能還是設(shè)置為sync_binlog=0.
c) 如果你有從服務(wù)器并且備份，你非常在意從服務(wù)器的一致性，以及能及時(shí)恢復(fù)到一個(gè)時(shí)間點(diǎn)(通過使用最新的一致性備份和二進(jìn)制日志將數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到特定時(shí)間點(diǎn)的能力)，那么你應(yīng)該設(shè)置innodb_flush_log_at_trx_commit=1，并且需要認(rèn)真考慮使用sync_binlog=1。
問題是sync_binlog=1代價(jià)比較高 – 現(xiàn)在每個(gè)事務(wù)也要同步一次到硬盤。你可能會(huì)想為什么不把兩次同步合并成一次，想法正確 – 新版本的MySQL(5.6和5.7，MariaDB和Percona Server)已經(jīng)能合并提交，那么在這種情況下sync_binlog=1的操作也不是這么昂貴了，但在舊的mysql版本中仍然會(huì)對(duì)性能有很大影響。
6.INNODB_FLUSH_METHOD
將innodb_flush_method設(shè)置為O_DIRECT以避免雙重緩沖.唯一一種情況你不應(yīng)該使用O_DIRECT是當(dāng)你操作系統(tǒng)不支持時(shí)。但如果你運(yùn)行的是Linux，使用O_DIRECT來激活直接IO。
不用直接IO，雙重緩沖將會(huì)發(fā)生，因?yàn)樗械臄?shù)據(jù)庫更改首先會(huì)寫入到OS緩存然后才同步到硬盤 – 所以InnoDB緩沖池和OS緩存會(huì)同時(shí)持有一份相同的數(shù)據(jù)。特別是如果你的緩沖池限制為總內(nèi)存的50%，那意味著在寫密集的環(huán)境中你可能會(huì)浪費(fèi)高達(dá)50%的內(nèi)存。如果沒有限制為50%，服務(wù)器可能由于OS緩存的高壓力會(huì)使用到swap。
簡單地說，設(shè)置為innodb_flush_method=O_DIRECT。
7.INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES
MySQL 5.5引入了緩沖實(shí)例作為減小內(nèi)部鎖爭(zhēng)用來提高M(jìn)ySQL吞吐量的手段。
在5.5版本這個(gè)對(duì)提升吞吐量幫助很小，然后在MySQL 5.6版本這個(gè)提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能會(huì)保守地設(shè)置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以設(shè)置為8-16個(gè)緩沖池實(shí)例。
你設(shè)置后觀察會(huì)覺得性能提高不大，但在大多數(shù)高負(fù)載情況下，它應(yīng)該會(huì)有不錯(cuò)的表現(xiàn)。
對(duì)了，不要指望這個(gè)設(shè)置能減少你單個(gè)查詢的響應(yīng)時(shí)間。這個(gè)是在高并發(fā)負(fù)載的服務(wù)器上才看得出區(qū)別。比如多個(gè)線程同時(shí)做許多事情。
8.INNODB_THREAD_CONCURRENCY
InnoDB有一種方法來控制并行執(zhí)行的線程數(shù) – 我們稱為并發(fā)控制機(jī)制。大部分是由innodb_thread_concurrency值來控制的。如果設(shè)置為0，并發(fā)控制就關(guān)閉了，因此InnoDB會(huì)立即處理所有進(jìn)來的請(qǐng)求(盡可能多的)。
在你有32CPU核心且只有4個(gè)請(qǐng)求時(shí)會(huì)沒什么問題。不過想像下你只有4CPU核心和32個(gè)請(qǐng)求時(shí) – 如果你讓32個(gè)請(qǐng)求同時(shí)處理，你這個(gè)自找麻煩。因?yàn)檫@些32個(gè)請(qǐng)求只有4 CPU核心，顯然地會(huì)比平常慢至少8倍(實(shí)際上是大于8倍)，而然這些請(qǐng)求每個(gè)都有自己的外部和內(nèi)部鎖，這有很大可能堆積請(qǐng)求。
下面介紹如何更改這個(gè)變量，在mysql命令行提示符執(zhí)行：
對(duì)于大多數(shù)工作負(fù)載和服務(wù)器，設(shè)置為8是一個(gè)好開端，然后你可以根據(jù)服務(wù)器達(dá)到了這個(gè)限制而資源使用率利用不足時(shí)逐漸增加?？梢酝ㄟ^show engine innodb status\G來查看目前查詢處理情況，查找類似如下行：
9.SKIP_NAME_RESOLVE
這一項(xiàng)不得不提及，因?yàn)槿匀挥泻芏嗳藳]有添加這一項(xiàng)。你應(yīng)該添加skip_name_resolve來避免連接時(shí)DNS解析。
大多數(shù)情況下你更改這個(gè)會(huì)沒有什么感覺，因?yàn)榇蠖鄶?shù)情況下DNS服務(wù)器解析會(huì)非?？?。不過當(dāng)DNS服務(wù)器失敗時(shí)，它會(huì)出現(xiàn)在你服務(wù)器上出現(xiàn)“unauthenticated connections” ，而就是為什么所有的請(qǐng)求都突然開始慢下來了。
所以不要等到這種事情發(fā)生才更改?，F(xiàn)在添加這個(gè)變量并且避免基于主機(jī)名的授權(quán)。
10.INNODB_IO_CAPACITY, INNODB_IO_CAPACITY_MAX
* innodb_io_capacity：用來當(dāng)刷新臟數(shù)據(jù)時(shí)，控制MySQL每秒執(zhí)行的寫IO量。
* innodb_io_capacity_max: 在壓力下，控制當(dāng)刷新臟數(shù)據(jù)時(shí)MySQL每秒執(zhí)行的寫IO量
首先，這與讀取無關(guān) – SELECT查詢執(zhí)行的操作。對(duì)于讀操作，MySQL會(huì)盡最大可能處理并返回結(jié)果。至于寫操作，MySQL在后臺(tái)會(huì)循環(huán)刷新，在每一個(gè)循環(huán)會(huì)檢查有多少數(shù)據(jù)需要刷新，并且不會(huì)用超過innodb_io_capacity指定的數(shù)來做刷新操作。這也包括更改緩沖區(qū)合并（在它們刷新到磁盤之前，更改緩沖區(qū)是輔助臟頁存儲(chǔ)的關(guān)鍵）。
第二，我需要解釋一下什么叫“在壓力下”，MySQL中稱為”緊急情況”，是當(dāng)MySQL在后臺(tái)刷新時(shí)，它需要刷新一些數(shù)據(jù)為了讓新的寫操作進(jìn)來。然后，MySQL會(huì)用到innodb_io_capacity_max。
那么，應(yīng)該設(shè)置innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max為什么呢？
最好的方法是測(cè)量你的存儲(chǔ)設(shè)置的隨機(jī)寫吞吐量，然后給innodb_io_capacity_max設(shè)置為你的設(shè)備能達(dá)到的最大IOPS。innodb_io_capacity就設(shè)置為它的50-75%，特別是你的系統(tǒng)主要是寫操作時(shí)。
通常你可以預(yù)測(cè)你的系統(tǒng)的IOPS是多少。例如由8 15k硬盤組成的RAID10能做大約每秒1000隨機(jī)寫操作，所以你可以設(shè)置innodb_io_capacity=600和innodb_io_capacity_max=1000。許多廉價(jià)企業(yè)SSD可以做4,000-10,000 IOPS等。
這個(gè)值設(shè)置得不完美問題不大。但是，要注意默認(rèn)的200和400會(huì)限制你的寫吞吐量，因此你可能偶爾會(huì)捕捉到刷新進(jìn)程。如果出現(xiàn)這種情況，可能是已經(jīng)達(dá)到你硬盤的寫IO吞吐量，或者這個(gè)值設(shè)置得太小限制了吞吐量。
11.INNODB_STATS_ON_METADATA
如果你跑的是MySQL 5.6或5.7，你不需要更改innodb_stats_on_metadata的默認(rèn)值，因?yàn)樗呀?jīng)設(shè)置正確了。
不過在MySQL 5.5或5.1，強(qiáng)烈建議關(guān)閉這個(gè)變量 – 如果是開啟，像命令show table status會(huì)立即查詢INFORMATION_SCHEMA而不是等幾秒再執(zhí)行，這會(huì)使用到額外的IO操作。
從5.1.32版本開始，這個(gè)是動(dòng)態(tài)變量，意味著你不需要重啟MySQL服務(wù)器來關(guān)閉它。
12.INNODB_BUFFER_POOL_DUMP_AT_SHUTDOWN INNODB_BUFFER_POOL_LOAD_AT_STARTUP
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup這兩個(gè)變量與性能無關(guān)，不過如果你偶爾重啟mysql服務(wù)器(如生效配置)，那么就有關(guān)。當(dāng)兩個(gè)都激活時(shí)，MySQL緩沖池的內(nèi)容(更具體地說，是緩存頁)在停止MySQL時(shí)存儲(chǔ)到一個(gè)文件。當(dāng)你下次啟動(dòng)MySQL時(shí)，它會(huì)在后臺(tái)啟動(dòng)一個(gè)線程來加載緩沖池的內(nèi)容以提高預(yù)熱速度到3-5倍。
兩件事：
第一，它實(shí)際上沒有在關(guān)閉時(shí)復(fù)制緩沖池內(nèi)容到文件，僅僅是復(fù)制表空間ID和頁面ID – 足夠的信息來定位硬盤上的頁面了。然后它就能以大量的順序讀非?？焖俚募虞d那些頁面，而不是需要成千上萬的小隨機(jī)讀。
第二，啟動(dòng)時(shí)是在后臺(tái)加載內(nèi)容，因?yàn)镸ySQL不需要等到緩沖池內(nèi)容加載完成再開始接受請(qǐng)求(所以看起來不會(huì)有什么影響)。
從MySQL 5.7.7開始，默認(rèn)只有25%的緩沖池頁面在mysql關(guān)閉時(shí)存儲(chǔ)到文件，但是你可以控制這個(gè)值 – 使用innodb_buffer_pool_dump_pct，建議75-100。
這個(gè)特性從MySQL 5.6才開始支持。
13.INNODB_ADAPTIVE_HASH_INDEX_PARTS
如果你運(yùn)行著一個(gè)大量SELECT查詢的MySQL服務(wù)器(并且已經(jīng)盡可能優(yōu)化)，那么自適應(yīng)哈希索引將下你的下一個(gè)瓶頸。自適應(yīng)哈希索引是InnoDB內(nèi)部維護(hù)的動(dòng)態(tài)索引，可以提高最常用的查詢模式的性能。這個(gè)特性可以重啟服務(wù)器關(guān)閉，不過默認(rèn)下在mysql的所有版本開啟。
這個(gè)技術(shù)非常復(fù)雜，在大多數(shù)情況下它會(huì)對(duì)大多數(shù)類型的查詢直到加速的作用。不過，當(dāng)你有太多的查詢往數(shù)據(jù)庫，在某一個(gè)點(diǎn)上它會(huì)花過多的時(shí)間等待AHI鎖和閂鎖。
如果你的是MySQL 5.7，沒有這個(gè)問題 – innodb_adaptive_hash_index_parts默認(rèn)設(shè)置為8，所以自適應(yīng)哈希索引被切割為8個(gè)分區(qū)，因?yàn)椴淮嬖谌只コ狻?/p>
不過在mysql 5.7前的版本，沒有AHI分區(qū)數(shù)量的控制。換句話說，有一個(gè)全局互斥鎖來保護(hù)AHI，可能導(dǎo)致你的select查詢經(jīng)常撞墻。
所以如果你運(yùn)行的是5.1或5.6，并且有大量的select查詢，最簡單的方案就是切換成同一版本的Percona Server來激活A(yù)HI分區(qū)。
14.QUERY_CACHE_TYPE
如果人認(rèn)為查詢緩存效果很好，肯定應(yīng)該使用它。好吧，有時(shí)候是有用的。不過這個(gè)只在你在低負(fù)載時(shí)有用，特別是在低負(fù)載下大多數(shù)是讀取，小量寫或者沒有。
如果是那樣的情況，設(shè)置query_cache_type=ON和query_cache_size=256M就好了。不過記住不能把256M設(shè)置更高的值了，否則會(huì)由于查詢緩存失效時(shí)，導(dǎo)致引起嚴(yán)重的服務(wù)器停頓。
如果你的MySQL服務(wù)器高負(fù)載動(dòng)作，建議設(shè)置query_cache_size=0和query_cache_type=OFF，并重啟服務(wù)器生效。那樣Mysql就會(huì)停止在所有的查詢使用查詢緩存互斥鎖。
15.TABLE_OPEN_CACHE_INSTANCES
從MySQL 5.6.6開始，表緩存能分割到多個(gè)分區(qū)。
表緩存用來存放目前已打開表的列表，當(dāng)每一個(gè)表打開或關(guān)閉互斥體就被鎖定 – 即使這是一個(gè)隱式臨時(shí)表。使用多個(gè)分區(qū)絕對(duì)減少了潛在的爭(zhēng)用。
從MySQL 5.7.8開始，table_open_cache_instances=16是默認(rèn)的配置。
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mysql的優(yōu)化大的有兩方面：
1、配置優(yōu)化
配置的優(yōu)化其實(shí)包含兩個(gè)方面的：操作系統(tǒng)內(nèi)核的優(yōu)化和mysql配置文件的優(yōu)化
1)系統(tǒng)內(nèi)核的優(yōu)化對(duì)專用的mysql服務(wù)器來說，無非是內(nèi)存實(shí)用、連接數(shù)、超時(shí)處理、TCP處理等方面的優(yōu)化，根據(jù)自己的硬件配置來進(jìn)行優(yōu)化，這里不多講；
2)mysql配置的優(yōu)化，一般來說包含：IO處理的常用參數(shù)、最大連接數(shù)設(shè)置、緩存使用參數(shù)的設(shè)置、慢日志的參數(shù)的設(shè)置、innodb相關(guān)參數(shù)的設(shè)置等，如果有主從關(guān)系在設(shè)置主從同步的相關(guān)參數(shù)即可，網(wǎng)上的相關(guān)配置文件很多，大同小異，常用的設(shè)置大多修改這些差不多就夠用了。
2、sql語句的優(yōu)化
1、 盡量稍作計(jì)算
Mysql的作用是用來存取數(shù)據(jù)的，不是做計(jì)算的，做計(jì)算的話可以用其他方法去實(shí)現(xiàn)，mysql做計(jì)算是很耗資源的。
2.盡量少 join
MySQL 的優(yōu)勢(shì)在于簡單，但這在某些方面其實(shí)也是其劣勢(shì)。MySQL 優(yōu)化器效率高，但是由于其統(tǒng)計(jì)信息的量有限，優(yōu)化器工作過程出現(xiàn)偏差的可能性也就更多。對(duì)于復(fù)雜的多表 Join，一方面由于其優(yōu)化器受限，再者在 Join 這方面所下的功夫還不夠，所以性能表現(xiàn)離 Oracle 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫前輩還是有一定距離。但如果是簡單的單表查詢，這一差距就會(huì)極小甚至在有些場(chǎng)景下要優(yōu)于這些數(shù)據(jù)庫前輩。
3.盡量少排序
排序操作會(huì)消耗較多的 CPU 資源，所以減少排序可以在緩存命中率高等 IO 能力足夠的場(chǎng)景下會(huì)較大影響 SQL的響應(yīng)時(shí)間。
對(duì)于MySQL來說，減少排序有多種辦法，比如：
通過利用索引來排序的方式進(jìn)行優(yōu)化
減少參與排序的記錄條數(shù)
非必要不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序
有八個(gè)方面可以對(duì)mysql進(jìn)行優(yōu)化：
1、選取最適用的字段屬性
MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會(huì)越快。因此，在創(chuàng)建表的時(shí)候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。
2. 使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)
MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢。這個(gè)技術(shù)可以使用SELECT語句來創(chuàng)建一個(gè)單列的查詢結(jié)果，然后把這個(gè)結(jié)果作為過濾條件用在另一個(gè)查詢中。
3、使用聯(lián)合(UNION)來代替手動(dòng)創(chuàng)建的臨時(shí)表
MySQL從4.0的版本開始支持union查詢，它可以把需要使用臨時(shí)表的兩條或更多的select查詢合并的一個(gè)查詢中。在客戶端的查詢會(huì)話結(jié)束的時(shí)候，臨時(shí)表會(huì)被自動(dòng)刪除，從而保證數(shù)據(jù)庫整齊、高效。
4、事務(wù)
盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯(lián)合（UNION）來創(chuàng)建各種各樣的查詢，但不是所有的數(shù)據(jù)庫操作都可以只用一條或少數(shù)幾條SQL語句就可以完成的。更多的時(shí)候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當(dāng)這個(gè)語句塊中的某一條語句運(yùn)行出錯(cuò)的時(shí)候，整個(gè)語句塊的操作就會(huì)變得不確定起來。設(shè)想一下，要把某個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)插入兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的表中，可能會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：第一個(gè)表中成功更新后，數(shù)據(jù)庫突然出現(xiàn)意外狀況，造成第二個(gè)表中的操作沒有完成，這樣，就會(huì)造成數(shù)據(jù)的不完整，甚至?xí)茐臄?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。要避免這種情況，就應(yīng)該使用事務(wù)，它的作用是：要么語句塊中每條語句都操作成功，要么都失敗
5、鎖定表
盡管事務(wù)是維護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的一個(gè)非常好的方法，但卻因?yàn)樗莫?dú)占性，有時(shí)會(huì)影響數(shù)據(jù)庫的性能，尤其是在很大的應(yīng)用系統(tǒng)中。由于在事務(wù)執(zhí)行的過程中，數(shù)據(jù)庫將會(huì)被鎖定，因此其它的用戶請(qǐng)求只能暫時(shí)等待直到該事務(wù)結(jié)束。其實(shí)，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。
6、使用外鍵
鎖定表的方法可以維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性，但是它卻不能保證數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性。這個(gè)時(shí)候我們就可以使用外鍵。
7、使用索引
索引是提高數(shù)據(jù)庫性能的常用方法，它可以令數(shù)據(jù)庫服務(wù)器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當(dāng)中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時(shí)候，性能提高更為明顯。
8、優(yōu)化的查詢語句
絕大多數(shù)情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當(dāng)?shù)脑?，索引將無法發(fā)揮它應(yīng)有的作用。
重慶分公司
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