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mysql查询瓶颈怎么办 mysql性能测试瓶颈及调优

有哪些方法可以改善 MySQL 的 IO 瓶颈问题

通过sysbench的oltp_read_write测试来模拟业务压力、以此来给指定的硬件环境配置一份比较合理的MySQL配置文件。

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环境介绍

硬件配置

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软件环境

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优化层级与指导思想

优化层级

MySQL数据库优化可以在多个不同的层级进行,常见的有:

SQL优化

参数优化

架构优化

本文重点关注:参数优化

指导思想

日志先行 -- 一个事务能否成功提交的关键是日志是否成功落盘,与数据没有太大的关系;也就是说对写的优化可以表述为各方面的资源向写操作倾斜。

瓶颈分析 -- 通过show global status 的各个计数器的值基本上就能分析出当前瓶颈所在,再结合一些简单的系统层面的监控工具如top iostat 就能明确瓶颈。

整体性能是“读”“写”之间的再平衡。

如何查看 mysql 性能瓶颈

通过sysbench的oltp_read_write测试来模拟业务压力、以此来给指定的硬件环境配置一份比较合理的MySQL配置文件。

环境介绍

硬件配置

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软件环境

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优化层级与指导思想

优化层级

MySQL数据库优化可以在多个不同的层级进行,常见的有:

SQL优化

参数优化

架构优化

本文重点关注:参数优化

指导思想

日志先行 -- 一个事务能否成功提交的关键是日志是否成功落盘,与数据没有太大的关系;也就是说对写的优化可以表述为各方面的资源向写操作倾斜。

瓶颈分析 -- 通过show global status 的各个计数器的值基本上就能分析出当前瓶颈所在,再结合一些简单的系统层面的监控工具如top iostat 就能明确瓶颈。

整体性能是“读”“写”之间的再平衡。

MySQL查询效率很慢的问题如何分析和解决

MySQL 在崩溃恢复时,会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性,如果 MySQL 中包含了大量表,这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关,表总数越大,崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间,像这里开发库的 HDD IOPS 较低,因此面对大量的表空间,校验速度就非常缓慢。另外一个发现,MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验,而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验,等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性,即表数量超过 5W 时,会启用多线程扫描,加快表空间校验过程。

如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛?查阅了资料,方法主要有两种:

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ,那么 validate = false,即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1,也就是强制恢复跳过坏页,就可以跳过校验,然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程,快速启动 MySQL,个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了,只需要打开一个 ibdata 文件即可,大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后,感觉共享表空间在很多业务环境下,反而更有优势。

临时冒出另外一种解决想法,即用 GDB 调试崩溃恢复,通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程,然后让 MySQL 正常关闭,重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现,如果以 debug 模式运行,确实可以临时修改 validate 变量,跳过表空间验证过程,但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣,反而耗时更长。而以非 debug 模式运行,则无法修改 validate 变量,想法破灭。

如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?

问题

我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?

实验

我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。

写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:

执行一下脚本:

现在执行以下 SQL 看看效果:

...

执行了 16.80s,感觉是非常慢了。

现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:

感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。

那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:

我们格式化一下 SQL:

可以看到 MySQL 将

select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询

转换成了

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询

如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:

select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,

而关联子查询就需要循环迭代:

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA:     扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。

显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。

...

可以看到执行时间变成了 0.67s。

整理

我们诊断的关键点如下:

\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。

\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。

\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。

但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。


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