最近研發的專案對DB依賴比較重，梳理了這段時間使用MySQL遇到的8個比較具有代表性的問題，答案也比較偏自己的開發實踐，沒有DBA專業和深入，有出入的請使勁拍磚！…
- MySQL讀寫效能是多少，有哪些效能相關的配置引數？
- MySQL負載高時，如何找到是由哪些SQL引起的？
- 如何針對具體的SQL做優化？
- SQL層面已難以優化，請求量繼續增大時的應對策略？
- MySQL如何做主從資料同步？
- 如何防止DB誤操作和做好容災？
- 該選擇MySQL哪種儲存引擎，Innodb具有什麼特性？
- MySQL內部結構有哪些層次？
1.MySQL讀寫效能是多少，有哪些效能相關的重要引數？
這裡做了幾個簡單壓測實驗
機器：8核CPU，8G記憶體
表結構(儘量模擬業務)：12個欄位(1個bigint(20)為自增primary key，5個int(11)，5個varchar(512)，1個timestamp)，InnoDB儲存引擎。
實驗1(寫)：insert => 6000/s
前提：連線數100，每次insert單條記錄
分析：CPU跑了50%，這時磁碟為順序寫，故效能較高
實驗2(寫)：update(where條件命中索引) => 200/s
前提：連線數100，10w條記錄，每次update單條記錄的4個欄位(2個int(11)，2個varchar(512))
分析：CPU跑2%，瓶頸明顯在IO的隨機寫
實驗3(讀)：select(where條件命中索引) => 5000/s
前提：連線數100，10w條記錄，每次select單條記錄的4個欄位(2個int(11)，2個varchar(512))
分析：CPU跑6%，瓶頸在IO，和db的cache大小相關
實驗4(讀)：select(where條件沒命中索引) => 60/s
前提：連線數100，10w條記錄，每次select單條記錄的4個欄位(2個int(11)，2個varchar(512))
分析：CPU跑到80%，每次select都需遍歷所有記錄，看來索引的效果非常明顯！
幾個重要的配置引數，可根據實際的機器和業務特點調整
max_connecttions：最大連線數
table_cache：快取開啟表的數量
key_buffer_size：索引快取大小
query_cache_size：查詢快取大小
sort_buffer_size：排序快取大小(會將排序完的資料快取起來)
read_buffer_size：順序讀快取大小
read_rnd_buffer_size：某種特定順序讀快取大小(如order by子句的查詢)
PS：檢視配置方法：show variables like '%max_connecttions%';
2.MySQL負載高時，如何找到是由哪些SQL引起的？
方法：慢查詢日誌分析(MySQLdumpslow)
慢查詢日誌例子，可看到每個慢查詢SQL的耗時：
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# User@Host: edu_online[edu_online] @ [10.139.10.167] # Query_time: 1.958000 Lock_time: 0.000021 Rows_sent: 254786 Rows_examined: 254786 SET timestamp=1410883292; select * from t_online_group_records; |
日誌顯示該查詢用了1.958秒，返回254786行記錄，一共遍歷了254786行記錄。及具體的時間戳和SQL語句。
使用MySQLdumpslow進行慢查詢日誌分析
MySQLdumpslow -s t -t 5 slow_log_20140819.txt
輸出查詢耗時最多的Top5條SQL語句
-s：排序方法，t表示按時間 (此外，c為按次數，r為按返回記錄數等)
-t：去Top多少條，-t 5表示取前5條
執行完分析結果如下：
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Count: 1076100 Time=0.09s (99065s) Lock=0.00s (76s) Rows=408.9 (440058825), edu_online[edu_online]@28hosts select * from t_online_group_records where UNIX_TIMESTAMP(gre_updatetime) > N Count: 1076099 Time=0.05s (52340s) Lock=0.00s (91s) Rows=62.6 (67324907), edu_online[edu_online]@28hosts select * from t_online_course where UNIX_TIMESTAMP(c_updatetime) > N Count: 63889 Time=0.78s (49607s) Lock=0.00s (3s) Rows=0.0 (18), edu_online[edu_online]@[10x.213.1xx.1xx] select f_uin from t_online_student_contact where f_modify_time > N Count: 1076097 Time=0.02s (16903s) Lock=0.00s (72s) Rows=52.2 (56187090), edu_online[edu_online]@28hosts select * from t_online_video_info where UNIX_TIMESTAMP(v_update_time) > N Count: 330046 Time=0.02s (6822s) Lock=0.00s (45s) Rows=0.0 (2302), edu_online[edu_online]@4hosts select uin,cid,is_canceled,unix_timestamp(end_time) as endtime,unix_timestamp(update_time) as updatetime from t_kick_log where unix_timestamp(update_time) > N |
以第1條為例，表示這類SQL(N可以取很多值，這裡MySQLdumpslow會歸併起來)在8月19號的慢查詢日誌內出現了1076100次，總耗時99065秒，總返回440058825行記錄，有28個客戶端IP用到。
通過慢查詢日誌分析，就可以找到最耗時的SQL，然後進行具體的SQL分析了
慢查詢相關的配置引數
log_slow_queries：是否開啟慢查詢日誌，得先確保=ON後面才有得分析
long_query_time：查詢時間大於多少秒的SQL被當做是慢查詢，一般設為1S
log_queries_not_using_indexes：是否將沒有使用索引的記錄寫入慢查詢日誌
slow_query_log_file：慢查詢日誌存放路徑
3.如何針對具體的SQL做優化？
使用Explain分析SQL語句執行計劃
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MySQL> explain select * from t_online_group_records where UNIX_TIMESTAMP(gre_updatetime) > 123456789; +----+-------------+------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t_online_group_records | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 47 | Using where | +----+-------------+------------------------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec) |
如上面例子所示，重點關注下type，rows和Extra：
type：使用類別，有無使用到索引。結果值從好到壞：… > range(使用到索引) > index > ALL(全表掃描)，一般查詢應達到range級別
rows：SQL執行檢查的記錄數
Extra：SQL執行的附加資訊，如”Using index”表示查詢只用到索引列，不需要去讀表等
使用Profiles分析SQL語句執行時間和消耗資源
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MySQL> set profiling=1; (啟動profiles，預設是沒開啟的) MySQL> select count(1) from t_online_group_records where UNIX_TIMESTAMP(gre_updatetime) > 123456789; (執行要分析的SQL語句) MySQL> show profiles; +----------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------+ | 1 | 0.00043250 | select count(1) from t_online_group_records where UNIX_TIMESTAMP(gre_updatetime) > 123456789 | +----------+------------+----------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) MySQL> show profile cpu,block io for query 1; (可看出SQL在各個環節的耗時和資源消耗) +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | +----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+ ... | optimizing | 0.000016 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | statistics | 0.000020 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | preparing | 0.000017 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | executing | 0.000011 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Sending data | 0.000076 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | ... |
SQL優化的技巧 (只提一些業務常遇到的問題)
- 最關鍵：索引，避免全表掃描。
對接觸的專案進行慢查詢分析，發現TOP10的基本都是忘了加索引或者索引使用不當，如索引欄位上加函式導致索引失效等(如where UNIX_TIMESTAMP(gre_updatetime)>123456789)
123456+----------+------------+---------------------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+---------------------------------------+| 1 | 0.00024700 | select * from mytable where id=100 || 2 | 0.27912900 | select * from mytable where id+1=101 |+----------+------------+---------------------------------------+
另外很多同學在拉取全表資料時，喜歡用select xx from xx limit 5000,1000這種形式批量拉取，其實這個SQL每次都是全表掃描，建議新增1個自增id做索引，將SQL改為select xx from xx where id>5000 and id;
123456+----------+------------+-----------------------------------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+-----------------------------------------------------+| 1 | 0.00415400 | select * from mytable where id>=90000 and id91000 || 2 | 0.10078100 | select * from mytable limit 90000,1000 |+----------+------------+-----------------------------------------------------+
合理用好索引，應該可解決大部分SQL問題。當然索引也非越多越好，過多的索引會影響寫操作效能 - 只select出需要的欄位，避免select
123456+----------+------------+-----------------------------------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+-----------------------------------------------------+| 1 | 0.02948800 | select count(1) from ( select id from mytable ) a || 2 | 1.34369100 | select count(1) from ( select * from mytable ) a |+----------+------------+-----------------------------------------------------+ - 儘量早做過濾，使Join或者Union等後續操作的資料量儘量小
- 把能在邏輯層算的提到邏輯層來處理，如一些資料排序、時間函式計算等
- …….
PS：關於SQL優化，已經有足夠多文章了，所以就不講太全面了，只重點說自己1個感受：索引！基本都是因為索引！
4.SQL層面已難以優化，請求量繼續增大時的應對策略？
下面是我能想到的幾個方法，每個方法又都是一篇大文章了，這裡就不展開
分庫分表
使用叢集(master-slave)，讀寫分離
增加業務的cache層
使用連線池
5.MySQL如何做主從資料同步？
複製機制（Replication）
master通過複製機制，將master的寫操作通過binlog傳到slave生成中繼日誌(relaylog)，slave再將中繼日誌redo，使得主庫和從庫的資料保持同步
複製相關的3個MySQL執行緒
- slave上的I/O執行緒：向master請求資料
- master上的Binlog Dump執行緒：讀取binlog事件並把資料傳送給slave的I/O執行緒
- slave上的SQL執行緒：讀取中繼日誌並執行，更新資料庫
屬於slave主動請求拉取的模式
實際使用可能遇到的問題
資料非強一致：CDB預設為非同步複製，master和slave的資料會有一定延遲(稱為主從同步距離，一般 主從同步距離變大：可能是DB寫入壓力大，也可能是slave機器負載高，網路波動等原因，具體問題具體分析
相關監控命令
show processlist：檢視MySQL程式資訊，包括3個同步執行緒的當前狀態
show master status ：檢視master配置及當前複製資訊
show slave status：檢視slave配置及當前複製資訊
6.如何防止DB誤操作和做好容災？
業務側應做到的幾點：
重要DB資料的手工修改操作，操作前需做到2點：1 先在測試環境操作 2 備份資料
根據業務重要性做定時備份，考慮系統可承受的恢復時間
進行容災演練，感覺很必要
MySQL備份和恢復操作
1.備份：使用MySQLdump匯出資料
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MySQLdump -u 使用者名稱 -p 資料庫名 [表名] > 匯出的檔名 MySQLdump -uxxx -p xxx mytable > mytable.20140921.bak.sql |
2.恢復：匯入備份資料
MySQL -uxxx -p xxxx
3.恢復：匯入備份資料之後傳送的寫操作。先使用MySQLbinlog匯出這部分寫操作SQL(基於時間點或位置)
如匯出2014-09-21 09:59:59之後的binlog：
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1 |
MySQLbinlog --database="test" --start-date="2014-09-21 09:59:59" /var/lib/MySQL/mybinlog.000001 > binlog.data.sql |
如匯出起始id為123456之後的binlog：
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1 |
MySQLbinlog --database="test" --start-position="123456" /var/lib/MySQL/mybinlog.000001 > binlog.data.sql |
最後把要恢復的binlog匯入db
MySQL -uxxxx -p xxxx
7.該選擇MySQL哪種儲存引擎，Innodb具有什麼特性？
儲存引擎簡介
外掛式儲存引擎是MySQL的重要特性，MySQL支援多種儲存引擎以滿足使用者的多種應用場景
儲存引擎解決的問題：如何組織MySQL資料在介質中高效地讀取，需考慮儲存機制、索引設計、併發讀寫的鎖機制等
MySQL5.0支援的儲存引擎有MyISAM、InnoDB、Memory、Merge等
**MyISAM和InnoDB的區別(只說重點了)
- InnoDB
MySQL5.5之後及CDB的預設引擎。- 支援行鎖：併發效能好
- 支援事務：故InnoDB稱為事務性儲存引擎，支援ACID，提供了具有提交、回滾和崩潰恢復能力的事務安全
- 支援外來鍵：當前唯一支援外來鍵的引擎
- MyISAM
MySQL5.5之前預設引擎- 支援表鎖：插入+查詢速度快，更新+刪除速度慢
- 不支援事務
使用show engines可檢視當前MySQL支援的儲存引擎詳情
8.MySQL內部結構有哪些層次？
非專業DBA，這裡只簡單貼個結構圖說明下。MySQL是開源系統，其設計思路和原始碼都出自大牛之手，有空可以學習下。
- Connectors：聯結器。接收不同語言的Client互動
- Management Serveices & Utilities：系統管理和控制工具
- Connection Pool: 連線池。管理使用者連線
- SQL Interface: SQL介面。接受使用者的SQL命令，並且返回使用者需要查詢的結果
- Parser: 解析器。驗證和解析SQL語句成內部資料結構
- Optimizer: 查詢優化器。為查詢語句選擇合適的執行路徑
- Cache和Buffer：查詢快取。快取查詢的結果，有命中即可直接返回
- Engine：儲存引擎。MySQL資料最後組織並儲存成具體檔案