MySQL使用与优化总结

摘要：这篇文章总结了工作中用到MySQL的一些常见问题，解决方案；合适的使用场景和优化方案。目录：存储引擎的选择：MyISAM vs InnoDB
使用与优化
DB的优化
SQL的优化
应用的优化
简单故障排查技巧
慢查询排查
Lock情况排查
Slave延时排查
监控
内置命令
外部监控
简单说说mysql高可用
最后存储引擎的选择：MyISAM vs InnoDBMyISAM：支持全文索引；使用表级锁；读并发性能好。InnoDB：支持事务和外键；使用行级锁；写并发性能较好。在实际应用场景中，我们一般都使用InnoDB作为默认的存储引擎，除了支持事务和行锁是比较重要的两个原因外，其实MyISAM在实际应用场景中意义也不大，看看下面几个原因：

全文索引完全可以（也应该）用第三方软件来替代，比如：Sphinx；
读性能高的特点完全可以用前端缓存来替代，这已经是互联网应用的标配了；
表级锁在并发写操作多时会严重影响读操作（写优先）；

使用与优化

DB的优化

建立合适的索引：尽量让所有查询都走索引，这个效果是很明显的。
表空间优化：在删除或更新比较频繁的表上，如果包含varchar,text之类的字段，需要定期地执行表空间优化,optimaize table xxx，整理磁盘碎片，回收表数据和索引数据占用的空闲空间;
配置参数优化：

innodb_buffer_pool_size innodb表数据和索引数据的内存缓冲大小，很关键，可以有效减少磁盘IO。
innodb_flush_log_at_trx_commit 决定事务日志怎么记录，这个对性能提升也很关键，在线下批量写数据时可以考虑设置为0.或者写操作频繁但允许故障时丢失极少量数据的情况也可以考虑。
query_cache 这个参数有些微妙，因为query cache在数据表中有任何数据修改时就会失效，对于写操作频繁的表来说，有可能还会降低性能。对于读操作为主的表来说，效果还是很明显的，但是通常场景下我们都依赖于前端缓存，所以对于这个参数的设置来说，还要看具体业务场景。
max_connections 控制并发连接数，不能太大，否则后果很严重。拆分与扩容：库拆分：一般是把同一实例上的数据库分到多个实例上来分担压力（这种比较简单，做一份复制，应用端改个ip就行），或者是把一个库里面的部分表单独放到另一个实例库中（这种比较麻烦，需要应用端配合修改程序）。
表拆分：也分两种，一种是把一些字段的拆出到新表里，比如按业务分，或者是像text之类的大字段拆分。另一种是表记录数太大，超出了单表承受能力，需要水平扩展到多张表。表拆分比较麻烦，都需要应用端配合修改程序。

SQL的优化

尽量用上索引，能用主键查询最好了
尽量缩小扫描范围，经典场景就是limit分页偏移量的优化，其实在实际业务场景下很有很多类似的场景，我们完全可以按id号或者时间限制来显著缩小查询扫描范围
尽量减少表连接查询，最好是单表查询（表连接可能用上临时表，对DB消耗很大；而单表查询可以快速返回，把计算操作放到前端应用去做，减少DB压力）。如果前端并发没有控制好的话，性能较差的表连接查询可能会拖死DB
尽量做等值查询，不等条件查询和逆向查询不走索引
用union替代or、in操作
不做前置模糊查询，不走索引
排序和分组操作尽量在应用端做，减少DB的CPU压力
在查询列上不作函数运算：select concat（"foo","bar"） as str from xxx;

应用的优化

尽量不在DB端做运算，能在应用端做的事就不依赖DB
text/blob之类的数据尽量不在DB中存储，可以采用其它key/value型的存储
大sql拆分成小sql查，不做表连接
用好连接池，减少连接开销（这里要注意连接池的空闲时间与数据库空闲时间的配置）
有冷热数据的场景，尽量均摊压力
考虑读写分离（这里要注意slave的延时，master写频繁的情况下，slave延时也是另人很头疼的，对数据一致性敏感的应用场景是有隐患的）
最后提一下，preparedstatement，最大的作用是防止SQL注入。预编译功能也可以尝试使用，但是要开启前端sql缓存才好，这个还是看具体应用场景吧，大多数互联网应用还没到靠这个功能来提升性能的情况。

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