文章目录

连接优化
- 服务端链接优化
- 客户端连接优化
配置的优化
架构优化
- 数据库高可用：
数据库慢查询
- 慢查询日志
- profiling工具
表结构和存储引擎的优化
- 存储引擎：
- 表结构
SQL与索引的优化
- 案例- 执行计划 Explain
- - ID序号
  - select type查询类型
  - `type 针对单表的访问方法`
  - - System
    - Const
    - eq_ref 唯一索引查询
    - ref 非唯一索引查询
    - range 索引范围查询
    - index (full index scan)
    - ALL(full table scan)全表扫描
  - `possible_keys、key`
  - key_len 使用的索引长度
  - ref筛选数据的参考
  - rows预计扫描行数
  - filtered 过滤百分比
  - `Extra 额外的信息`
  - - using index 覆盖索引
    - using where
    - using index Conditon （默认开启）
    - using filesort 不能直接使用索引排序
    - using temporary 使用临时表
- 优化案例
业务优化
数据库服务端状态
附：

MySQL数据库优化的层次和思路
MySQL数据库优化的工具

在这里插入图片描述

连接优化

服务端链接优化

服务端高并发，连接数不够可以调大连接数。

show variables like 'max_connections'
-- max_connections	151

适当调小链接超时时间

客户端连接优化

使用数据库连接池技术。MyBatis自带的连接池、Durid、Hikari。
连接池数量计算公式：connections = ((cpu_core_count * 2) + effective_spindle_count)。不宜配置过多，原因是CPU上下文切换需要消耗时间。

配置的优化

数据库配置
参考官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-system-variables.html
操作系统配置：磁盘阵列等。

架构优化

缓存（Redis）
数据库集群：复制技术https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/replication.html
- 多数据源（读写分离）：mycat、AbstractRoutingDataSource、ShardingJDBC
- 问题：同步延迟（主库并发、从库单线程导致）。解决方案1：可以采用全同步复制，但是会造成Master节点性能下降。MySQL默认是异步复制（对于Master节点来说，只要事务写入binlog提交了就会返回给客户端，并不会关心从库是否同步成功）。
- 解决同步延迟更优的方案2：半同步复制。并不是等待所有的从库都写入成功才返回，而是只要有一个从库写入relay log就返回。但是启用半同步复制需要在主从节点安装对应插件。semisync_master.so、semisync_slave.so。
```
install plugin rpl_semi_sync_master soname 'semisync_master.so';

show variables like '%semi_sync%'
-- 默认关闭，需要手动开启 
```
- 解决同步延迟方案3：基于GTID（Global Transaction ID）复制。https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/replication-gtids.html
```
show variables like '%gtid_mode%'
-- gtid_mode	OFF
-- 默认关闭需要手动开启
```

在这里插入图片描述
3. 分表：垂直分表、水平分表
4. 分库：垂直分库、水平分库

数据库高可用：

主从：HaProxy + Keepalived
NDB cluster：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/mysql-cluster-overview.html
Galera Cluster For MySQL
MHA：（Master-Master Replication Manager For MySQL） -> MMM：（MySQL Master High Available）
MRG：（MySQL Group Replication）

数据库慢查询

慢查询日志

开启慢查询日志会消耗性能

-- 慢查询配置
show variables like 'slow_query%';
-- 多长时间的查询才叫慢查询
show variables like 'long_query%';

mysql慢日志分析工具

mysqldumpslow --help
whereis mysqldumpslow

profiling工具

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-profile.html

select @@profiling;
set @@profiling=1;

表结构和存储引擎的优化

存储引擎：

表结构

如果能确定长度，就不要定义定长的字段，给默认值也不要允许空值。
存非文本字段，应该存储地址。而不是存储编码。仅量和业务表做拆分。
对于字段很多的表，对字段进行拆分。
也可以利用字段冗余来避免join，提升查询性能。

历史表：增长速度快。按照时间维度区分。按年月划分为12个区。

SQL与索引的优化

案例- 执行计划 Explain

更详细的explain：format=JSON

explain format=JSON select t.tname from teacher t group by tname;

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
在这里插入图片描述


drop table if exists course;
create table course(
    id int(3) default null,
    cname varchar(20) default null,
    tid int(3) default null
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4;

drop table if exists teacher;
create table teacher(
    tid int(3) default null,
    tname varchar(20) default null,
    tcid int(3) default null
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4;

drop table if exists teacher_contact;
create table teacher_contact(
    tcid int(3) default null,
    phone varchar(20) default null
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4;

insert into course values(1,'java','1');
insert into course values(2,'jvm','1');
insert into course values(3,'mysql','2');
insert into course values(4,'c#','2');

insert into teacher values(1,'whx',1);
insert into teacher values(2,'huathy',2);

insert into teacher_contact values(1,'QQ12341234');
insert into teacher_contact values(2,'TEL123123123');

ID序号

explain  select * from teacher_contact tc where tcid = (
    select t.tcid from teacher t where t.tid = (
        select c.tid from course c where c.cname = 'jvm'
    )
)
# 查询顺序从大到小
id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra      |
--+-----------+-----+----------+----+-------------+---+-------+---+----+--------+-----------+
 1|PRIMARY    |tc   |          |ALL |             |   |       |   |   2|    50.0|Using where|
 2|SUBQUERY   |t    |          |ALL |             |   |       |   |   2|    50.0|Using where|
 3|SUBQUERY   |c    |          |ALL |             |   |       |   |   4|    25.0|Using where|

explain select * from teacher t 
left join teacher_contact tc on t.tcid = tc.tcid 
left join course c on t.tid = c.tid 
where c.id = 2 or tc.tcid = 3;
# id相同，则从上到下依次访问
id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra                                             |
--+-----------+-----+----------+----+-------------+---+-------+---+----+--------+--------------------------------------------------+
 1|SIMPLE     |t    |          |ALL |             |   |       |   |   2|   100.0|                                                  |
 1|SIMPLE     |tc   |          |ALL |             |   |       |   |   2|   100.0|Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)|
 1|SIMPLE     |c    |          |ALL |             |   |       |   |   4|   100.0|Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)|

小表驱动大表：关联查询会产生临时表，应优先查询表数据少的表。

select type查询类型

SIMPLE 简单查询
PRIMARY 主查询
SUBQUERY 子查询
DERIVED 临时表
UNION 链接查询
UNION RESULT 链接结果

explain select t.* from (
    select * from teacher where tid =1
    union
    select * from teacher where tid =2
) t

在这里插入图片描述

`type 针对单表的访问方法`

链接类型：从左到右，性能越来越差
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

System

在Memory或MyISAM存储引擎中，只能查询到一条记录。
在这里插入图片描述

Const

主键索引或者唯一索引，只能查询到一条数据
在这里插入图片描述

eq_ref 唯一索引查询

在join中被驱动的表，是通过唯一索引去访问的。

alter table teacher_contact add primary key (tcid);
explain select t.* from teacher t,teacher_contact tc where t.tcid = tc.tcid;

在这里插入图片描述

ref 非唯一索引查询

alter table teacher add index idx_teacher_tcid(tcid);
explain select t.* from teacher t where t.tcid = 1;

在这里插入图片描述

range 索引范围查询

alter table teacher add index idx_teacher_tid(tid);
explain select t.* from teacher t where t.tid < 3;
explain select t.* from teacher t where t.tid between 1 and 2;
explain select t.* from teacher_contact t where t.tcid in (1,2)

在这里插入图片描述

index (full index scan)

explain select t.tid from teacher t where t.tid

在这里插入图片描述

ALL(full table scan)全表扫描

explain select * from course t where t.cname = 'huathy'

在这里插入图片描述

`possible_keys、key`

possible_keys：可能使用到的索引。
key：实际使用的索引。
有没有可能possible_keys是空的而实际key有值？有可能。基于成本的优化器会存在，覆盖索引和索引条件下推的情况。

key_len 使用的索引长度

使用的索引长度。

-- username varchar(255) null,
-- utf8mb3 一个字符占3个字节 255 * 3 = 765 + 2(varchar变长) + 1（null可以为空）
-- utf8mb4 一个字符占4个字节 1020 * 4 = 765 + 2(varchar变长) + 1（null可以为空）

ref筛选数据的参考

const 表示使用参数为常量

rows预计扫描行数

InnoDB预读行数不太准确，而MyISAM统计较准。
MyISAM记录了我们的数据总行数。
如果返回行数与需要的结果相差太大，说明SQL需要优化。

filtered 过滤百分比

数据库：Server层 == 存储引擎层（InnoDB）
如果filtered为100表示返回数据都是Server层所需要的。而如果值很低，说明SQL需要优化。

`Extra 额外的信息`

执行计划给出的额外信息。

using index 覆盖索引

select 查询的字段，刚好在索引中。就不需要回表操作。

using where

存储引擎返回的数据不全是客户端所需要的，需要在Server层进行过滤。

using index Conditon （默认开启）

索引条件下推。本来无法利用索引。但某些条件下可以将需要查询的条件下推到存储引擎。先让存储引擎进行过滤。

using filesort 不能直接使用索引排序

不能直接使用索引排序，而是使用其他字段进行排序。
在这里插入图片描述

using temporary 使用临时表

得到最终需要使用临时表来存储数据。eg：在非索引字段上去重，在非索引字段上分组。

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优化案例

在limit查询偏移量很大的时候。

select * from user_innodb limit 4000000,10;		-- 4秒
select * from user_innodb where id > 4000000 limit 10;	-- 0.1秒

业务优化

熔断降级。业务分流。流量削峰。
或者更换非关系的数据库，eg：Redis、MongoDB。

数据库服务端状态

show full processlist;

show status;

show engine innodb status;

附：

MySQL中文网站：https://mysql.net.cn/doc/refman/8.0/en/

MySQL性能优化（四）性能优化总结

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配置的优化

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数据库高可用：

数据库慢查询

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SQL与索引的优化

案例- 执行计划 Explain

ID序号

select type查询类型

type 针对单表的访问方法

System

Const

eq_ref 唯一索引查询

ref 非唯一索引查询

range 索引范围查询

index (full index scan)

ALL(full table scan)全表扫描

possible_keys、key

key_len 使用的索引长度

ref筛选数据的参考

rows预计扫描行数

filtered 过滤百分比

Extra 额外的信息

using index 覆盖索引

using where

using index Conditon （默认开启）

using filesort 不能直接使用索引排序

using temporary 使用临时表

优化案例

业务优化

数据库服务端状态

附：

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`type 针对单表的访问方法`

`possible_keys、key`

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