sql学习笔记（19）-----------浅谈MySQL数据库优化 - 数据库编程

会丢失一定的缓存数据。

SSD硬盘代替SAS硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能（IOPS），毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。

4、数据库架构扩展

随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑加机器了，该做集群了~~~。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。

4.1 主从复制与读写分离

因为生产环境中，数据库大多都是读操作，所以部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双击热备，多台从数据库做负载均衡，负责读操作，主流的负载均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。怎么来实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理2000 QPS，那么5台就能处理1w QPS，数据库横向扩展性也很容易。

有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时MySQL利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢？有一套基于perl语言开发的主从复制管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主复制管理器），这个工具最大的优点是在同一时间只提供一台数据库写操作，有效保证数据一致性。

4.2 增加缓存

给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果内存缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中，速度快。分布式可以缓存海量数据，扩展容易，主流的分布式缓存系统有memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS可达8w左右。如果想数据持久化那就用redis，性能不低于memcached。

工作过程：

从运维角度浅谈MySQL数据库优化

4.3 分库

分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。

4.4 分表

数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。

分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。

分表分为垂直拆分和水平拆分：

垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。

4.5 分区

分区就是把一张表的数据分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能，实现比较简单。

注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。

5、数据库维护

数据库维护是运维工程师或者DBA主要工作，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。

5.1 性能状态关键指标

QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数

通过show status查看运行状态，会有300多条状态信息记录，其中有几个值帮可以我们计算出QPS和TPS，如下：

Uptime：服务器已经运行的实际，单位秒Questions：已经发送给数据库查询数Com_select：查询次数，实际操作数据库的Com_insert：插入次数Com_delete：删除次数Com_update：更新次数Com_commit：事务次数Com_rollback：回滚次数

那么，计算方法来了，基于Questions计算出QPS：

mysql> show global status like 'Questions';
mysql> show global status like 'Uptime';

QPS = Questions / Uptime

基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS：

mysql> show global status like 'Com_commit';
mysql> show global status like 'Com_rollback';
mysql> show global status like 'Uptime';

另一计算方式：基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS：

mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');

等待1秒再执行，获取间隔差值，第二次每个变量值减去第一次对应的变量值，就是QPS。

TPS计算方法：

mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');

计算TPS，就不算查询操作了，计算出插入、删除、更新四个值即可。

经网友对这两个计算方式的测试得出，当数据库中myisam表比较多时，使用Questions计算比较准确。当数据库中innodb表比较多时，则以Com_*计算比较准确。

5.2 开启慢查询日志

MySQL开启慢查询日志，分析出哪条SQL语句比较慢，使用set设置变量，重启服务失效，可以在my.cnf添加参数永久生效。

mysql> set global slow-query-log=on  #开启慢查询功能
mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';  #指定慢查询日志文件位置
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;   #记录没有使用索引的查询
mysql> set global long_query_time=1;   #只记录处理时间1s以上的慢查询

分析慢查询日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为

sql学习笔记（19）-----------浅谈MySQL数据库优化(二)