01

фон

Очень важно устранить узкое место в производительности MySQL. Оптимизируя производительность MySQL, вы можете обеспечить стабильную работу системы, обеспечить хороший пользовательский опыт, обеспечить нормальную работу бизнеса и заложить основу для будущего расширения и роста.

Важность и влияние узких мест производительности MySQL:

1. Задержка ответа: узкие места в производительности могут привести к данных Увеличенное время ответа на запросы и операции. Это может серьезно повлиять на взаимодействие с пользователем вашего приложения.,Заставляет пользователей слишком долго ждать результатов,Тем самым снижая удовлетворенность пользователей.
2. Повышенная нагрузка на систему: когда MySQL сталкивается с узким местом в производительности,Системные ресурсы будут находиться под огромным давлением. база данных. Такие проблемы, как увеличение количества подключений, повышенная загрузка ЦП и повышенное потребление памяти, приведут к чрезмерной загрузке системы.,Ограничивает общую производительность приложения.,Это может даже привести к сбою системы.
3. Нарушение бизнес-операций. Если MySQL работает плохо, критические бизнес-процессы (такие как обработка заказов для электронной коммерции, обработка транзакций для финансовых учреждений и т. д.) могут оказаться под угрозой. Неспособность своевременно реагировать на запросы или обрабатывать большие объемы одновременных операций приведет к застою в бизнесе, потере доходов и клиентов.
4. Проблемы с согласованностью данных: узкие места в производительности могут привести к ошибка операции с данными или потеря данных. В среде с высоким уровнем параллелизма, если блокировки и уровни изоляции транзакций не управляются должным образом, могут возникнуть конфликты и несогласованность данных, в результате чего база Целостность данных находится под угрозой.
5. Трудно масштабировать и расти: когда MySQL сталкивается с узким местом в производительности,Дальнейшее расширение и рост системы становится затруднительным. Если пропускную способность и скорость реагирования базы данных невозможно эффективно улучшить,Предприятия столкнутся с более серьезными проблемами, когда столкнутся с растущим объемом данных и доступом пользователей.

Узкие места производительности MySQL относятся к факторам или узким местам, которые ограничивают производительность системы в базе данных MySQL. Эти узкие места производительности могут привести к таким проблемам, как задержка ответа системы, низкое использование ресурсов и снижение возможностей одновременной обработки.

1. Задержки времени ответа: когда производительность MySQL ограничена,Время ответа на запросы и операции к базе данных увеличится. Это заставит пользователей ждать дольше.,Ухудшить пользовательский опыт,Может привести к потере пользователя.
2. Низкая пропускная способность: узкие места производительности могут ограничивать базу данныхвозможности одновременной обработки,Это приводит к уменьшению количества транзакций или запросов, которые система может обрабатывать в секунду. Это ограничивает пропускную способность системы.,Влияет на общую производительность системы.
3. Недостаточное использование ресурсов. Некоторые узкие места производительности могут привести к Использование ресурсов сервера данных невелико. Например,Низкая загрузка процессора, высокое потребление памяти и т. д. Это означает, что система не может полностью использовать имеющиеся ресурсы.,Напрасные инвестиции в оборудование.
4. Высокая нагрузка и сбои системы: когда MySQL сталкивается с узким местом в производительности,Нагрузка на систему увеличится,база данных Количество подключений увеличилось,Может привести к исчерпанию системных ресурсов. Это может затруднить запуск системы,Это может даже привести к сбою системы.
5. Проблемы с согласованностью данных. Некоторые узкие места в производительности могут вызывать проблемы с согласованностью данных при обработке транзакций. Например, конкуренция блокировок, неправильная настройка уровня изоляции транзакций и т. д. Это может привести к конфликтам, потере или несогласованности данных, влияя на целостность данных в системе.
6. Сложность масштабирования и роста. Если у MySQL есть узкие места в производительности, будет сложно эффективно масштабировать и развивать систему. Неспособность удовлетворить растущие объемы данных и требования к доступу пользователей ограничивают масштабируемость и потенциал развития системы.

Распространенные узкие места производительности MySQL:

1. Проблемы оптимизации запросов. Необоснованные операторы запроса, отсутствующие индексы или неправильное использование приводят к длительному времени выполнения запроса. Производительность можно повысить за счет оптимизации операторов запроса и создания соответствующих индексов.
2. Ограничение аппаратного ресурса: база Аппаратные ресурсы сервера, на котором расположены данные, такие как ЦП, Память, дисковый ввод-вывод и т. д., ограничены.,Он не может удовлетворить потребности высокого параллелизма и большого объема данных. Рассмотрите возможность обновления оборудования или настройки конфигурации.
3. Конкуренция блокировок и взаимоблокировка. Чрезмерная конкуренция блокировок или взаимоблокировка увеличивают время ожидания для одновременных операций и снижают производительность системы. Эту проблему можно решить, используя соответствующий уровень изоляции транзакций, оптимизируя механизм блокировки и уменьшая конфликты блокировок.
4. Большое количество медленных запросов. Наличие большого количества медленных запросов, выполнение которых занимает много времени, приведет к снижению производительности системы. Вы можете проверять и оптимизировать операторы медленных запросов, регулярно анализируя журналы медленных запросов.
5. база Проблемы с дизайном данных: необоснованный дизайн таблиц, избыточные поля, слишком много связанных запросов и т. д. будут влиять на производительность. Возможна оптимизациябаза Структура данных и операторы запроса уменьшают количество ненужных ассоциаций и избыточных данных.
6. база данных Неправильная конфигурация пула соединений: необоснованные настройки пула соединений.,Приводит к недостаточному или чрезмерному количеству подключений,Влияет на возможности параллельной обработки системы. Параметры конфигурации пула соединений можно настроить в соответствии с реальными потребностями.
7. Объем данных и индексов слишком велик: когда объем данных огромен или индексов слишком много.,Производительность запросов снизится. Для снижения стресса можно рассмотреть такие стратегии, как разделение и подтаблица.,Повышение эффективности запросов.
8. Неправильная конфигурация или неправильные настройки параметров: настройки параметров в файле конфигурации MySQL оказывают важное влияние на производительность. Неправильная настройка может привести к снижению производительности. Соответствующая конфигурация и настройка параметров могут быть выполнены в соответствии с фактическими потребностями.

02

Оптимизация 1: Разумное использование индексов

Понятие индекса. Индекс — это упорядоченная структура хранения. Индексы сортируются по значению одного или нескольких столбцов.

Цель индексации: повысить эффективность поиска.

2.1. Индексная классификация.

в соответствии сструктура данныхразделен на： (1) Индекс дерева B+. (2) Адаптивный хеш-индекс. В основном используется в памяти, чтобы проверить, есть ли данные в буфере MySQL. (3) Полнотекстовый указатель. Технология поиска любой информации по содержанию во всей книге и всей статье, хранящейся в базе данных по ключевым словам; FULLTEXT；Использование в коротких строках LIKE %；используется при полнотекстовом индексировании match иagainst。Обычно не используется；Если вы хотите использовать полнотекстовый индекс,буду использоватьelasticsearchинструмент。

в соответствии сфизическое хранилищеразделен на： (1) Кластерный индекс, также известный как кластерный индекс. Кластеризованный индекс — это дерево B+, соответствующее первичному ключу, в котором хранятся соответствующие данные строки. (2) Вспомогательный индекс, также известный как вторичный индекс. Например, обычно разрабатываемый обычный индекс или комбинированный индекс содержит только информацию индекса и информацию идентификатора первичного ключа, но не содержит данных строк.

в соответствии сСвойства столбцаразделен на： (1) Индекс первичного ключа. является непустым уникальным индексом, и таблица имеет только один индекс первичного ключа; innodb , индекс первичного ключа B+ Дерево содержит информацию о табличных данных.

PRIMARY KEY(key)

(2) Уникальный индекс. Одно и то же значение не может присутствовать, допускается значение null.

UNIQUE(key)

(3) Обычный индекс. Допускается идентичное содержимое индекса.

INDEX(key)
-- or
KEY(key[...])

(4) Индекс префикса. Сравнивает только первые несколько символов длинных строк.

По количеству столбцов он делится на: (1) Индекс одного столбца. (2) Комбинированный индекс. Индексируйте несколько столбцов в таблице.

INDEX idx(key1,key2[,...]);
UNIQUE(key1,key2[,...]);
PRIMARY KEY(key1,key2[,...]);

2.2. Выбор первичного ключа.

innodb Средняя таблица представляет собой таблицу, организованную по индексу, и каждая таблица имеет один и только один первичный ключ.

1. Если настройки отображаются PRIMARY KEY,затем настройка key является первичным ключом таблицы.
2. Если настройки не отображаются,затем выберите из непустого уникального индекса。
   • Если существует только один непустой уникальный индекс, выберите этот индекс в качестве первичного ключа;
   • Если существует несколько непустых уникальных индексов, в качестве первичного ключа выбирается первый объявленный;
3. Если ненулевой уникальный индекс отсутствует, в качестве первичного ключа автоматически создается 6-байтовый _rowid.

2.3. Стоимость индексации.

(1) Пространство: индекс представляет собой структуру хранения, которую необходимо записать на диск и которая занимает место. В инженерных приложениях обычно имеется не более 8 индексов. (2) Время: стоимость обслуживания отражается в том факте, что операции DML будут замедляться, поскольку необходимо поддерживать деревья B+, соответствующие всем индексам.

Индексы играют роль в ускорении поиска данных в базе данных. Это структура данных, созданная на основе одного или нескольких столбцов таблицы, которая может помочь системе базы данных быстро находить данные и получать к ним доступ.

2.4. Роль индекса.

1. Ускорьте получение данных: с помощью индексов,База данных может быстрее находить и возвращать условия сопоставления данных.,Это повышает производительность запросов.
2. Повысьте эффективность сортировки данных. Упорядоченность индекса может ускорить операцию сортировки и сократить время и потребление ресурсов, необходимых для сортировки.
3. Ограничить уникальность данных. Уникальный индекс может гарантировать уникальность значений определенных столбцов или комбинаций столбцов в таблице, предотвращая вставку дублирующихся данных.
4. Ускорение операций подключения. Когда для запроса подключено несколько таблиц, если в столбцах подключения есть индексы, время, необходимое для операции подключения, может быть значительно сокращено.

Хотя индексы могут повысить производительность запросов, они также увеличивают стоимость обслуживания базы данных. Создание слишком большого количества или ненужных индексов может привести к увеличению объема памяти и затратам на обновление.

2.5. Предложения и примеры создания соответствующих индексов.

Создание соответствующих индексов имеет решающее значение для повышения производительности запросов к вашей базе данных MySQL. предположение:

1. Выберите подходящие столбцы. В зависимости от частоты запросов и условий фильтрации выберите столбцы, которые часто используются в предложениях WHERE, условиях JOIN или операциях сортировки, в качестве столбцов индекса.
2. Учитывайте избирательность столбцов. Выбор высокоизбирательных столбцов в качестве столбцов индекса может уменьшить размер индекса и повысить эффективность запросов. Например, такой столбец, как «Пол», может обеспечить меньшую избирательность, а такой столбец, как «Номер заказа», может обеспечить более высокую избирательность.
3. Составной индекс: в ситуациях, когда несколько столбцов часто используются одновременно для фильтрации или сортировки, вы можете создать составной индекс. Составной индекс — это составной столбец, который использует несколько столбцов как один индекс, что позволяет лучше поддерживать связанные запросы. Следует отметить, что порядок комбинированных индексов важен, и соответствующий порядок столбцов следует выбирать исходя из конкретных условий запроса.
4. Рассмотрите возможность покрытия индекса. Покрытие индекса означает, что все столбцы, необходимые для запроса, включены в индекс, что позволяет избежать операции возврата таблицы. Производительность запросов можно дополнительно повысить, создав покрывающий индекс.
5. Избегайте ненужных индексов. Создание слишком большого количества или ненужных индексов увеличивает риск данныхстоимость обслуживания,и может привести к снижению производительности. перед созданием индекса,Тщательно оцените потребности вашего запроса,и выберите наиболее релевантные столбцы для индексации.

Пример:

1. Создайте индекс одного столбца: СОЗДАТЬ ИНДЕКС idx_name ON имя_таблицы(имя_столбца);
2. Создайте составной индекс: CREATE INDEX idx_name ON table_name(столбец1, столбец2, ...);
3. Создайте индекс покрытия: CREATE INDEX idx_name ON table_name(столбец1, столбец2, ...) ВКЛЮЧИТЬ (столбец3, столбец4, ...);

03

Оптимизация 2. Оптимизация операторов запроса.

Написание эффективных SQL-запросов имеет решающее значение для производительности базы данных и приложений.

1. Повышение производительности запросов: эффективно SQL Запрос можно сократить базу данныхвремя отклика и улучшить скорость выполнения запросов。Путем правильного написания операторов запроса,Можно избежать ненужных операций сканирования, объединения и сортировки данных.,Уменьшить потребление ресурсов,Повышение эффективности запросов.
2. Снижение нагрузки на систему: оптимизировано SQL Запрос можно сократить базу данные загружаются на сервер, чтобы он мог лучше обрабатывать одновременные запросы. Когда несколько пользователей одновременно обращаются к базе данныхчас,Если оператор запроса неэффективен,Может привести к чрезмерному потреблению ресурсов сервера.,Влияет на время отклика других пользователей и общую производительность системы.
3. Экономия места для хранения: точно указав столбцы, которые необходимо получить.,Можно избежать возврата ненужных данных,Уменьшите накладные расходы на передачу и хранение данных. также,посредством добросовестного использования индексов,Может эффективно уменьшить физический размер базы данных.,Улучшение использования диска.
4. Уменьшите задержку сети: оптимизировано SQL Запросы могут уменьшить объем данных, передаваемых по сети, тем самым уменьшая задержку в сети. Выбрав только необходимые столбцы и строки и используя соответствующие JOIN операции, которые можно сократить из базы данных на объем данных, передаваемых между приложениями, что повышает эффективность сбора данных.

Советы по оптимизации операторов запроса:

1. Использовать индекс：
   • Создайте соответствующие индексы для столбцов, которые часто используются в операциях фильтрации, сортировки или соединения. Например, создайте индексы для столбцов, которые часто используются в предложениях WHERE.
   • Рассмотрите возможность использования покрывающего индекса для включения в индекс необходимых столбцов во избежание откатов таблицы.
2. писать эффективно WHERE пункт：
   • Старайтесь избегать использования функций или операций с выражениями в предложении WHERE, поскольку они могут привести к сбою индекса.
   • избегать в WHERE предложение, которое может снизить производительность запроса.
3. оптимизация JOIN действовать：
   • Убедитесь, что все столбцы, участвующие в JOIN, имеют соответствующие индексы.
   • Выберите подходящий, исходя из конкретных обстоятельств связи между таблицами. JOIN Тип (например, INNER JOIN、LEFT ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ и др.).
   • По возможности используйте подзапросы или временные таблицы вместо сложных JOIN действовать.
4. Избегайте полного сканирования таблицы: по возможности используйте индексы, чтобы ограничить количество строк, возвращаемых в результатах. Для больших таблиц будьте осторожны и избегайте таких методов запроса, как полное сканирование таблицы, например, страничные запросы, использование LIMIT для ограничения размера набора результатов и т. д.
5. оптимизацияGROUP BYиORDER BY：уменьшатьGROUP BYиORDER BYпункт Количество столбцов；Если вам нужно сделать это в нескольких столбцахGROUP BYилиORDER BY,Рассмотрите возможность создания составных индексов для поддержки этих операций.
6. использоватьEXPLAINАнализ плана запроса：EXPLAINанализ ключевых словSQLплан выполнения оператора,И проверьте задействованные индексы, методы доступа к таблицам и другую информацию.,для выявления потенциальных проблем с производительностью.

04

Оптимизация 3. Настройте конфигурацию сервера соответствующим образом.

Конфигурация как аппаратного, так и программного обеспечения влияет на производительность MySQL.

Конфигурация оборудования:

1. ЦП: более высокая производительность ЦП может обеспечить лучшие возможности обработки запросов и возможности параллельной обработки.
2. Память. Увеличение объема памяти позволяет уменьшить количество дисковых операций ввода-вывода, повысить эффективность кэширования данных и производительность запросов.
3. Диски. Высокоскоростные диски (например, твердотельные накопители) могут значительно повысить скорость операций чтения и записи, особенно во время частого произвольного доступа.
4. Пропускная способность сети: Для распределенной базы Среда данных с высокой пропускной способностью сети может ускорить передачу данных между узлами.

Конфигурация программного обеспечения:

1. Версия MySQL: новые версии MySQL обычно имеют лучшую производительность и функции оптимизации.,Поэтому обновление до последней версии может улучшить производительность.
2. Настройки буфера：Отрегулируйте соответствующим образомMySQLпараметры буфера（нравитьсяkey_buffer_size、innodb_buffer_pool_size）Может улучшить эффект кэширования данных,Ускорить ответ на запрос.
3. Дизайн индекса. Хороший дизайн индекса может уменьшить количество строк данных, которые необходимо сканировать во время запросов, и повысить производительность запросов.
4. Оптимизация запроса: оптимизация оператора сложного запроса、Избегайте слишком большого количества подзапросов、Разумное использование таких операций, как объединение таблиц, может повысить производительность запросов.
5. Управление параллелизмом. Правильная настройка количества одновременных подключений и размера пула потоков может сбалансировать системные ресурсы и избежать снижения производительности, вызванного чрезмерной конкуренцией.
6. база таблица данных Раздел: Раздел для больших таблиц,Данные могут быть распределены по нескольким дискам,Повышение эффективности запросов.
7. Настройки журнала: настройте соответствующий уровень журнала и место хранения журнала в соответствии с потребностями, чтобы избежать чрезмерного создания журналов, которое влияет на производительность.

Конфигурация оборудования (например, процессор, память, диск и пропускная способность сети) и конфигурация программного обеспечения (например, версия MySQL, настройки буфера, дизайн индекса и т. д.) оказывают важное влияние на производительность MySQL. При внесении корректировок конфигурации необходимо сочетать методы аппаратной и программной оптимизации для повышения общей производительности базы данных MySQL.

Предложения и методы по оптимизации конфигурации сервера:

1. Памятьраспространять：будет достаточно Памятьраспространять ДаватьMySQLПример,Специально для кэширования данных（нравитьсяInnoDBбуферный пул）и Кэш запросов。Увеличьте соответствующим образомinnodb_buffer_pool_sizeЗначения параметров могут улучшить производительность。
2. Настройки диска. Использование быстрых дисков (например, SSD) может повысить производительность чтения и записи. Также убедитесь, что на диске достаточно свободного места и не переполняйте его.
3. Настройки файла конфигурации：путем измененияMySQLфайл конфигурации（my.cnfилиmy.ini）настроить параметры。Воля Параметры на основе системных ресурсовивыполненная нагрузкаоптимизация,с участиемразмер буфера、Количество одновременных подключений、Размер пула потоков и т. д.
4. Оптимизация индексирования: правильно спроектируйте индексы для поддержки часто используемых запросов.,и не создавать слишком многоилиненужный индекс。использоватьEXPLAINПлан выполнения запроса на анализ команд,чтобы узнать, нужно ли вам добавлять или изменять индексы.
5. Оптимизация запроса: оптимизация оператора сложного запроса,Избегайте слишком большого количества подзапросов、Полныйповерхностьсканированиеждатьдействовать.использоватьправильныйJOINтипиWHEREсостояние,к Повышение эффективности запросов.
6. база нормализация таблицы данных: Правильная нормализация базы структура таблицы данных, чтобы избежать избыточности данных и неправильного связывания. Это важно как для повышения производительности запросов, так и для уменьшения объема памяти.
7. Регулярное техническое обслуживание: проводите регулярное техническое обслуживание. задачи обслуживания данных, такие как оптимизация таблиц, дефрагментация, обновление статистики и т. д. Это помогает сохранить базу производительность и стабильность данных.
8. Мониторинг и ведение журналов. Используйте инструменты мониторинга MySQL для мониторинга параметров производительности сервера, а также анализа и устранения узких мест производительности на основе журналов (например, журналов медленных запросов).

Прежде чем приступить к оптимизации конфигурации, убедитесь, что данные полностью зарезервированы, проверены и оценены в тестовой среде. Кроме того, рекомендуется обратиться к официальной документации MySQL и ресурсам сообщества.

05

Оптимизация 4. Регулярное обслуживание базы данных.

Обслуживание базы данных очень важно для работоспособной системы базы данных и дает следующие преимущества:

1. Обеспечение целостности данных: посредством регулярного обслуживания,Проблемы целостности данных в базе данных можно проверить и устранить. Например,Обнаруживайте и восстанавливайте поврежденные данные, обрабатывайте избыточные данные и т. д.,Это обеспечивает точность и согласованность данных.
2. производительностьоптимизация：база обслуживание данных может улучшить базу Производительность данных. Например, периодически реорганизовывая или перестраивая индексы, вы можете устранить фрагментацию и повысить эффективность запросов. Кроме того, для базы данных также могут использоваться операторы запросов оптимизации, обновления статистической информации и т. д. данных обеспечивает лучшую производительность.
3. Управление пространством и оптимизация: база обслуживание данных помогает управлять базой Использование пространства данных и оптимизация ресурсов хранения. Регулярно очищайте ненужные данные и сокращайте их. файлы данных, сжатые резервные копии и другие операции могут освободить место и повысить эффективность хранения.
4. Улучшения безопасности: база обслуживания данные могут расширить базу Безопасность данных. Путем обновления и исправления базы Программное обеспечение для обработки данных и его компоненты могут закрыть потенциальные дыры в безопасности. Кроме того, регулярное тестирование резервного копирования и восстановления также важно для поддержания базы. данные важное средство безопасности.
5. Резервное копирование после сбоев и аварийного восстановления: база обслуживание данных включает в себя регулярное тестирование резервного копирования и восстановления, чтобы гарантировать, что база данных позволяет быстро восстановиться в случае сбоя. Кроме того, разработка стратегий и планов резервного копирования для аварийного восстановления также является способом поддержания работоспособности. Важная часть системы данных.

Обслуживание базы данных необходимо для обеспечения работоспособной работы системы базы данных, повышения производительности и обеспечения целостности и безопасности данных. Это помогает избежать потенциальных проблем и сбоев, а также обеспечивает лучшую стабильность и надежность базы данных.

Очистка ненужных данных и реорганизация таблиц — распространенные методы обслуживания базы данных:

1. Очистка ненужных данных：
   • Определите, какие данные считаются ненужными или недействительными, исходя из потребностей бизнеса и правил использования данных. Сюда могут относиться данные, которые устарели, дублируются, избыточны или больше не используются.
   • Используйте соответствующие операторы SQL-запросов или хранимые процедуры.,Отфильтруйте и удалите эти ненужные данные. перед удалением,Обязательно создайте резервную копию своих данных, чтобы предотвратить неправильное использование или необратимый ущерб.
   • Отслеживайте и анализируйте процесс очистки, чтобы гарантировать, что удаляются только целевые данные, не затрагивая целостность и согласованность обычных данных.
2. реорганизоватьповерхность：
   • Дефрагментация：использоватьбаза данныхпредоставил Дефрагментацияинструментили Связанные команды,верноповерхностьруководить Дефрагментациядействовать.Это можеткоптимизациядискиспользование пространстваиулучшить запроспроизводительность。
   • Перестроить индекс. В зависимости от режима запроса и узкого места в производительности таблицы выберите соответствующий индекс для перестроения. Это ускоряет процесс поиска данных и снижает стоимость запросов.
   • сжатиеповерхностьи Раздел：верно于支持поверхностьсжатиеираздел данныхфункциональныйбаза данных, рассмотрите возможность использования этих функций для уменьшения базы данныхразмери Повышение эффективности запросов.
3. Выполняйте регулярное техническое обслуживание：
   • Разработайте соответствующий план технического обслуживания и регулярно выполняйте его. По данным базы данныхконкретная ситуацияинуждаться,Определите частоту технического обслуживания,Например, ежедневное, еженедельное или ежемесячное исполнение.
   • Контролируйте и записывайте производительность и результаты операций по техническому обслуживанию. Это помогает отслеживать базу состояние здоровья данных, своевременно обнаруживать и решать проблемы.

06

Оптимизация 5. Разумное распределение ресурсов и управление соединениями.

Некоторые распространенные методы оптимизации:

1. ресурсраспространятьоптимизация：
   • Анализ требований. Тщательно проанализируйте фактические требования к ресурсам системы, включая вычисления, хранилище и сеть. Определите разумное распределение ресурсов на основе спроса.
   • Прогнозирование и планирование. Планируйте и резервируйте ресурсы на основе исторических данных и прогнозов на будущее. Убедитесь, что требования системы могут быть удовлетворены в периоды пиковой нагрузки или роста.
   • Автоматизированное управление: использование инструментов и технологий автоматизации,Реализуйте автоматическое распределение и управление ресурсами.,Чтобы своевременно реагировать на изменения и выделять ресурсы.
2. Управление соединениямиоптимизация：
   • Управление пулом соединений: с использованием технологии пула соединений,В сценариях с частыми запросами на подключение ресурсов, таких как данные базы данных.,Заранее создайте пакет подключений,И управляется и повторно используется пулом соединений.,Избегайте накладных расходов, вызванных частым созданием и разрушением соединений.
   • Настройка тайм-аута соединения: установите соответствующий тайм-аут для соединения, чтобы соединение не было занято в течение длительного времени и своевременно освобождало ресурсы соединения, которые больше не нужны.
   • Повторное использование соединения: максимально повторно используйте установленные соединения, чтобы сократить ресурсы и время, затрачиваемые на процесс установления и разрушения соединения.
   • Управление параллелизмом. Используйте соответствующие механизмы управления параллелизмом, такие как блокировки, уровни изоляции транзакций и т. д., для управления конфликтами и конкуренцией, которые могут возникнуть, когда несколько подключений одновременно получают доступ к общим ресурсам.
3. ресурс监控и Тюнинг：
   • Инструменты мониторинга. Используйте соответствующие инструменты мониторинга для мониторинга системных ресурсов в режиме реального времени, а также оперативно обнаруживайте и устраняйте аномалии или узкие места в использовании ресурсов.
   • Тестирование и настройка производительности: регулярно проводите тестирование и оценку производительности.,Выявление узких мест в производительности системы.,И принять соответствующие стратегии оптимизации для повышения производительности.
4. планирование мощностии Расширять：
   • Планирование мощности. На основе потребностей развития бизнеса и условий загрузки системы разумно планируйте мощность системы, чтобы обеспечить достаточные ресурсы и удовлетворить будущие требования к расширению.
   • Горизонтальное расширение: за счет добавления серверных узлов, распределенного хранилища и т. д. общие возможности обработки системы расширяются для улучшения возможностей одновременной обработки и скорости ответа пользователя.

Благодаря разумным стратегиям распределения ресурсов, оптимизации управления соединениями, а также постоянному мониторингу и настройке ресурсов можно повысить производительность и эффективность системы и обеспечить оптимальное использование ресурсов.

07

Оптимизация 6. Используйте технологию кэширования.

MySQL имеет собственный буферный слой, который также используется для кэширования «горячих» данных, включая индексы, записи и т. д. Буферный уровень mysql начинается сам с себя и не имеет никакого отношения к конкретному бизнесу. Стратегия буферизации здесь в основном lru. Однако после MySQL 8.0 буферный уровень устарел.

Данные MySQL в основном хранятся на дисках, что подходит для хранения больших объемов важных данных. Данные на дисках обычно намного больше, чем данные в памяти.

В общих бизнес-сценариях реляционная база данных (mysql) используется в качестве основной базы данных.

Роль уровня кэша. Решение кэша MySQL используется для кэширования пользовательских данных горячих точек. Пользователи получают данные горячих точек непосредственно из кэша, уменьшая нагрузку на чтение и запись в базу данных.

Выбор уровня кэша： База данных кэша не является обязательной. redis, memcached; все их данные хранятся в памяти, и, конечно, данные в памяти также могут сохраняться на диске.

Анализ сценария:

1. Скорость доступа к памяти в 10 Вт превышает скорость доступа к диску. Скорость доступа к диску относительно низкая. Попытайтесь получить данные из памяти.
2. Спрос на чтение намного превышает спрос на письмо. В основном решает проблему производительности чтения, поскольку оптимизация записи не требуется;,Данные должны быть размещены правильно. Если есть проблемы с производительностью записи,Тогда, пожалуйста, используйте метод кластера горизонтального расширения, чтобы решить проблему.
3. Собственный буферный уровень MySQL не имеет никакого отношения к бизнесу. Поскольку буферный уровень MySQL не контролируется пользователем, то есть пользователь не может управлять конкретными кэшируемыми данными.
4. MySQL как основной проект данных, для облегчения статистического анализа. Данные, которые необходимо хранить в проекте, должны быть намного больше, чем объем памяти, и необходимо выполнять статистический анализ данных, поэтому основой для хранения и получения данных должна быть реляционная база. данных。
5. Кэш-база данные как вспомогательная база data, хранит данные точек доступа. Кэш-база data может хранить определяемые пользователем данные о точках доступа.

08

Оптимизация 7: секционирование данных и секционирование таблиц

8.1. Концепции и преимущества секционирования данных и таблиц.

Секционирование данных и сегментирование таблиц — это распространенные методы оптимизации базы данных, используемые для улучшения хранения данных и производительности запросов.

раздел данных：раздел данных заключается в разделении большого набора данных на более мелкие логические части по определенным правилам и хранении этих частей в разных физических пространствах. Каждым разделом можно управлять независимо в соответствии с потребностями и действием. данных Можеткна основе диапазона、список、Хэшилиили пользовательская функцияждать方式руководить划分。

Преимущества：

1. Улучшение производительности запросов: раздел данных Можетк使得查询仅针верно特定Раздел Обработка данных,Уменьшенный объем получаемых данных,Скорость запроса увеличена.
2. Упрощенное обслуживание и управление: с разделом данныхназад,Обеспечивает большую гибкость в управлении и обслуживании определенных разделов.,Такие операции, как резервное копирование и восстановление, миграция данных и т. д., можно выполнять на одном разделе.,Избегается действие для всего набора данных.
3. Повышение доступности и отказоустойчивости: путем распределения данных по различным хранилищена устройстве,Раздел данных может улучшить доступность и отказоустойчивость системы. Когда возникает проблема с разделом,Другие разделы все еще доступны.,Систему можно быстро восстановить.
4. Повышение масштабируемости：добавлять динамическииудалить Раздел,Емкость хранения базы данных можно легко расширить,Адаптируйтесь к растущим объемам данных.

подтаблица：подтаблицаэто большойбаза данныхповерхность Разделить на меньшую логику на основе определенного правилаповерхность。Обычно используетсяподтаблица Стратегиявключатьв соответствии собъем、Хэш、списокили Человек вращаетсяждать方式руководить拆分。

Преимущества：

1. Повышение производительности запросов: подтаблица может заставить запрос включать данные только из определенной подтаблицы.,Уменьшает объем данных, которые необходимо сканировать для одного запроса.,Улучшена производительность запросов.
2. Распределенное хранилище и балансировка нагрузки: путем распределения данных по нескольким таблицам.,подтаблица может реализовать хранение данных на разных физических узлах,Тем самым улучшаются производительность параллелизма и возможности балансировки нагрузки системы.
3. Упрощенное обслуживание и управление: подтаблица может уменьшать каждую логическую таблицу.,Удобно для резервного копирования и восстановления, миграции данных, статистического анализа и т. д. Одновременно,Для некоторых исторических данных или холодных данных,Могут быть приняты различные стратегии хранения.,Снижает общие затраты на хранение данных в системе.

8.2. Методы реализации и предложения по секционированию данных и подтаблицам.

Раздел данных:

1. Выберите соответствующий ключ раздела: Ключ раздела является основой для разделения данных. В качестве ключей раздела можно выбрать такие поля, как дата, диапазон, хэш и т. д. Соответствующий ключ раздела необходимо выбрать на основе бизнес-требований и шаблонов запросов.
2. Создайте секционированную таблицу. Используйте оператор CREATE TABLE, чтобы создать секционированную таблицу и указать тип секционирования и правила секционирования. MySQL поддерживает секционирование на основе диапазонов, списков, хешей и пользовательских функций. Например, с помощью разделения по диапазонам данные можно разделить на разные разделы в зависимости от временных диапазонов.
3. Управление таблицами разделов. Вы можете добавлять, удалять разделы и управлять ими с помощью оператора ALTER TABLE. Например, вы можете динамически добавлять новые разделы в зависимости от роста данных или удалять разделы, которые больше не нужны.
4. Оптимизация запроса: При запросе,Ключи разделов следует использовать для фильтрации, когда это возможно.,чтобы уменьшить объем сканируемых данных,Улучшите производительность запросов. Используйте оператор EXPLAIN для анализа планов выполнения запроса.,Подтвердите, правильно ли он используется Раздел Сделать запрос。

Подтаблица:

1. Выберите правильную стратегию подтаблицы: распространенные стратегии подтаблицы доступны в зависимости от диапазона.、Хэш、списокивращениеждать方式руководить。Необходимо основываться на характеристиках бизнеса.и Выберите подходящий режим запросаподтаблица Стратегия。Например,По диапазону подтаблица,Создавайте различные физические таблицы в пределах диапазона значений поля.
2. Создать Подтаблицу: используйте CREATE TABLEСоздание заявленияподтаблица,И укажите имя и структуру таблицы в соответствии со стратегией подтаблицы. Каждая подтаблица может иметь одно и то же определение столбца.,но хранит разные данные.
3. Маршрутизация данныхи Оптимизация запроса: При запросе,Запросы необходимо направить в соответствующую подтаблицу.,и объединить результаты. Это может быть достигнуто с помощью логики приложения или хранимых процедур. в то же время,Также обязательно используйте соответствующие методы индексации и оптимизации для повышения производительности запросов.
4. управление данныхпохожий,Данные можно расширять и поддерживать путем добавления, удаления и управления подтаблицей. нужно внимание,По мере увеличения подтаблицы,Дополнительная административная работа может потребоваться для обработки корреляций и статистики между отдельными подтаблицами.

09

Оптимизация 8. Применение технологии балансировки нагрузки.

Важность внедрения технологии балансировки нагрузки для оптимизации производительности:

1. Повышение пропускной способности системы: технология балансировки нагрузки позволяет равномерно распределять запросы на несколько компьютеров. данныхна сервере,Тем самым улучшаются возможности параллельной обработки и общая пропускная способность системы. Правильно распределяя нагрузку,Можно избежать узкого места в производительности одного сервера.,Улучшите пропускную способность системы.
2. Увеличьте скорость ответа доступа: балансировка нагрузки может перенаправлять запросы в оптимальную базу на основе различных алгоритмов и стратегий. данныхна сервере,Добейтесь быстрого реагирования на запросы. Благодаря таким механизмам, как выбор ближайшего окружения и мониторинг задержки,,Запросы пользователей могут перенаправляться на серверы с наименьшей задержкой в ​​сети и меньшими нагрузками.,Сократите время ожидания пользователя,Улучшите пользовательский опыт.
3. Достичь высокой доступности и отказоустойчивости: за счет внедрения механизмов кластеризации серверов и обнаружения сбоев на уровне балансировки нагрузки.,Можно гарантировать, что даже если определенный сервер базы данных выйдет из строя или выйдет из строя,Система по-прежнему может продолжать работать в обычном режиме,Повышение доступности и отказоустойчивости системы. Когда сервер выходит из строя,Балансировка нагрузки может автоматически переключать трафик на другие работающие серверы.,Избегайте перебоев в обслуживании.
4. Упрощенное управление и обслуживание: балансировка нагрузки за счет интеграции базы. данных Серверы организованы в кластеры,Может быть достигнуто единое управление и мониторинг,Упрощенная эксплуатация системы и работы по техническому обслуживанию. в то же время,Серверные узлы можно добавлять или удалять динамически.,Выполнение онлайн-расширения и обновлений,Не влияет на нормальную работу бизнеса.

При внедрении технологии балансировки нагрузки：

1. Выберите подходящий алгоритм балансировки нагрузки: исходя из реальных потребностей и характеристик бизнеса, выберите подходящий алгоритм балансировки нагрузки, например опрос, минимальное количество подключений, хеширование и т. д. Различные алгоритмы по-разному влияют на производительность системы и распределение нагрузки.
2. Рассмотрите возможность сохранения сеансов. Если бизнес предполагает обслуживание состояния или управление сеансами, вам необходимо убедиться, что балансировщик нагрузки может правильно обрабатывать сохранение сеансов, гарантировать, что запросы пользователей обрабатываются на одном и том же сервере, и избегать таких проблем, как несогласованность данных или сбой входа в систему.
3. Мониторинг и обнаружение неисправностей: база своевременного мониторинга данных Рабочее состояние сервераисостояние нагрузки,Внедрить механизмы обнаружения ошибок,Возможность быстрого обнаружения неисправностей и аномалий.,и быстро реагировать,Обеспечить стабильность и доступность системы.
4. Горизонтальное расширение и согласованность данных. При выполнении горизонтального расширения необходимо учитывать согласованность данных. Технология шардинга, копирование данных, распределенные транзакции и другие методы могут использоваться для обеспечения различных баз данных. Согласованность данных между узлами.

Технология балансировки нагрузки MySQL играет важную роль в оптимизации производительности. Благодаря внедрению технологии балансировки нагрузки рабочая нагрузка базы данных может быть распределена между несколькими серверами, что повышает общую производительность и масштабируемость системы, избегая при этом единых точек сбоя, а также повышая высокую доступность и отказоустойчивость.

Часто используемые стратегии и инструменты балансировки нагрузки для MySQL:

1. хозяин-рабкопировать（Master-Slave Репликация): копировать главный-подчиненный — это стратегия балансировки нагрузки, встроенная в MySQL, путем создания главной базы. данных (Master) и синхронизировать данные с несколькими подчиненными базами. данных (Slave), добиваясь разделения чтения и записи. Лорд база данные обрабатывают операции записи, а из базы данных обрабатывает операции чтения, тем самым облегчая основную данные давления нагрузки.
2. Лорд Лордкопировать（Master-Master Репликация): Мастер-мастер — это способ балансировки операций записи на несколько мастеров. стратегия данных. Каждая основная база данные могут получать операции записи и синхронизировать данные с другими мастер-базами данных, тем самым обеспечивая балансировку нагрузки и резервное копирование.
3. Раздел（Partitioning）：Раздел Волябаза данных Данные в разделены на несколько Раздел,и распределить их по разным серверам. Каждый сервер отвечает только за раздел, которым он управляет.,Это снижает нагрузку на одиночный сервер.,и позволяет набору данных лучше адаптироваться к изменениям в доступных ресурсах и нагрузке запросов.
4. Инструменты балансировки нагрузки на основе прокси: по приложениям и базам Между данными для пересылки запросов и балансировки нагрузки вводится прокси-сервер. Общие прокси-инструменты балансировки нагрузки MySQL включают ProxySQL, MaxScale, HAProxy и т. д. Эти инструменты способны распределять запросы по нескольким базам на основе настроенных правил. данных и предоставляет такие функции, как обнаружение ошибок, управление сеансами и кэширование запросов.
5. Сторонние кластерные решения: некоторая сторонняя база. решения для кластеров данных, такие как MySQL Cluster（NDB Cluster）、Percona XtraDB Кластер и Галера Кластер и т. д.,Обеспечивает автоматическое шардинг, копирование данных и функции балансировки нагрузки.,MySQL можно развернуть как высокодоступную и масштабируемую кластерную систему.

10

Оптимизация 9. Оптимизация структуры базы данных.

Концепция парадигмы: чтобы создать базу данных с меньшей избыточностью и разумной структурой, при ее проектировании необходимо соблюдать определенные правила. В реляционных базах данных это правило называется парадигмой. Парадигма — это краткое изложение, отвечающее определенным требованиям дизайна. Чтобы спроектировать разумно структурированную реляционную базу данных, она должна соответствовать определенной парадигме.

Три парадигмы и антипарадигмы представляют собой отношения между пространством и временем. Третья парадигма – сокращение пространства; антипарадигма – повышение операционной эффективности за счет увеличения пространства.

Три парадигмы:

• Цель: уменьшить занятость космоса.
• Содержание: Столбцы неделимы, зависят от первичного ключа (совместный индекс), напрямую зависят от первичного ключа (совместный индекс).

Антипарадигма — часто используемый дизайн. Три парадигмы позволяют избежать избыточности данных, уменьшить пространство базы данных и уменьшить проблемы с поддержанием целостности данных. Однако принятие схемы нормализации базы данных может привести к тому, что в работе с базой данных будет задействовано больше таблиц и больше совместных запросов к таблицам, что снизит производительность всей системы. Следовательно, по соображениям производительности может потребоваться антипарадигмальный дизайн.

11

Оптимизация 10: Мониторинг производительности и настройка

Мониторинг производительности и настройка — важные этапы оптимизации MySQL. Благодаря мониторингу и анализу системы баз данных в реальном времени можно вовремя обнаружить узкие места в производительности и принять соответствующие меры по настройке.

1. Мониторинг системных ресурсов: мониторинг использования ЦП сервера.、Памятьиспользовать Состояние、Системные ресурсы, такие как дисковый ввод-вывод и сетевой трафик. Это можно сделать с помощью инструментов, предоставляемых операционной системой (например, Top、sar）или Сторонний мониторингинструментосознать,кубеждатьсябаза Сервер данных имеет достаточную ресурсную поддержку.
2. MySQL поставляется с инструментами: MySQL поставляется с некоторыми практическими инструментами мониторинга производительности, такими как SHOW. Команда STATUS может просматривать различные счетчики и информацию о состоянии, когда MySQL работает, SHOW Команда PROCESSLIST может просмотреть текущую базу данных и статус выполнения, оператор EXPLAIN может анализировать план выполнения оператора запроса.
3. Журнал медленных запросов (медленный журнал запросов): включите журнал медленных запросов для записи операторов запроса, время выполнения которых превышает пороговое значение.,Это помогает выявить медленные запросы и узкие места производительности. Анализ производительности можно выполнить на основе информации из журнала медленных запросов.,И оптимизация более медленных операторов запросов,Например, добавьте соответствующие индексы, перепишите операторы запроса или настройте параметры конфигурации.
4. Кэш запросов: MySQL предоставляет функцию кэширования запросов, которая может кэшировать результаты запросов и избегать повторного выполнения одного и того же оператора запроса. Однако в некоторых сценариях кэширование запросов может вызвать проблемы с производительностью, особенно для часто обновляемых таблиц данных. Поэтому при оценке и использовании кэширования запросов требуется тщательное рассмотрение.
5. Оптимизация индексов: Правильный дизайн и использование индексов могут значительно улучшить производительность запросов MySQL. Анализ плана выполнения запроса、Используйте соответствующий тип индекса (например, B-дерево).、Хэшили Полный文索引）к及移除ненужный индекс,Может эффективно улучшить производительность запросов.
6. база Оптимизация конфигурации данных: Настройка параметров конфигурации MySQL также является ключевым шагом для оптимизации производительности. В зависимости от конкретной ситуации такие параметры, как количество соединений, размер буфера, количество одновременных потоков, настройки журнала и т. д., могут быть скорректированы для создания базы. данные адаптируются к нагрузке системы и типу запроса.
7. база данных Нормализация и реконструкция: в базу Нормализация и реконструкция данных могут уменьшить избыточные данные и накладные расходы на обслуживание, а также повысить эффективность запросов. Посредством оптимизации структуры таблиц, разделения больших таблиц, секционирования, вертикального/горизонтального разделения и т. д. вы можете оптимизировать базу данных. данныхпроизводительность。
8. Задачи по регулярному техническому обслуживанию: Выполнение регулярного технического обслуживания. задачи обслуживания данных, такие как база данных резервное копирование данных, реконструкция индексов, оптимизация таблиц, обновление статистической информации и т. д. позволяют сохранять базу данных. здоровье данных и повысить производительность.

12

Подвести итог

В этой статье рассматривается проектирование индексов, оптимизация SQL-запросов, настройка кэша, управление параллелизмом и другие аспекты. Читатели могут прочитать эту статью, чтобы узнать, как эффективно решать проблемы с производительностью MySQL и повышать скорость отклика и стабильность системы.

Выше приведены лишь некоторые распространенные методы мониторинга и настройки производительности MySQL. В реальных приложениях необходимо выбирать и оптимизировать соответствующие стратегии на основе конкретных сценариев и реальных потребностей. Перед выполнением оптимизации производительности рекомендуется провести комплексную оценку и анализ системы базы данных и рассмотреть соответствующие инструменты и методы мониторинга.