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面试题目之查询优化

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赵腰静
发布2018-03-09 14:11:47
7000
发布2018-03-09 14:11:47
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文章被收录于专栏:程序猿

面试老头问你的时候,优化的问题,这些是一部分,后边的在给吧

安装MySQL后,配置文件my.cnf的路径是:../mysql_files/share/mysql目录中,该目录包含多个配置文件可供参考,有my-large.cnf,my-huge.cnf my-nedium.cnf my-small.cnf分别对应大中小型的数据库分析。

Windows环境下存在于mysql安装目录中的.ini文件。

对性能影响较大的变量主要分为 连接请求变量和缓冲区变量。

连接请求变量

max_connections

MySQL的最大连接数,增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。如果服务器的并发连接请求量比较大,建议调高此值,以增加并行连接数量,当然这建立在机器能支撑的情况下,因为如果连接数越多,介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区,就会开销越多的内存,所以要适当调整该值,不能盲目提高设值。

数值过小会经常出现ERROR 1040: Too many connections错误,可以过’conn%’通配符查看当前状态的连接数量,以定夺该值的大小。

show variables like ‘max_connections’ 最大连接数

show status like ‘max_used_connections’响应的连接数

如下:

mysql> show variables like ‘max_connections‘;

+———————–+——-+

| Variable_name | Value |

+———————–+——-+

| max_connections | 256  |

+———————–+——-+

mysql> show status like ‘max%connections‘;

+———————–+——-+

| Variable_name  | Value |

+—————————-+——-+

| max_used_connections | 256|

+—————————-+——-+

max_used_connections / max_connections * 100% (理想值≈ 85%)

如果max_used_connections跟max_connections相同 那么就是max_connections设置过低或者超过服务器负载上限了,低于10%则设置过大。

缓冲变量(全局缓冲变量)

key_buffer_size

key_buffer_size指定索引缓冲区的大小,它决定索引处理的速度,尤其是索引读的速度。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads,可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低,至少是1:100,1:1000更好(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得)。

key_buffer_size只对MyISAM表起作用。即使你不使用MyISAM表,但是内部的临时磁盘表是MyISAM表,也要使用该值。可以使用检查状态值created_tmp_disk_tables得知详情。

mysql> show variables like ‘key_buffer_size‘;

+——————-+————+

| Variable_name | Value |

+———————+————+

| key_buffer_size | 536870912 |

+———— ———-+————+

key_buffer_size为512MB,我们再看一下key_buffer_size的使用情况:

mysql> show global status like ‘key_read%‘;

+————————+————-+

| Variable_name  | Value |

+————————+————-+

| Key_read_requests| 27813678764 |

| Key_reads   | 6798830 |

+————————+————-+

一共有27813678764个索引读取请求,有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引,计算索引未命中缓存的概率:

key_cache_miss_rate =Key_reads / Key_read_requests * 100%,设置在1/1000左右较好

默认配置数值是8388600(8M),主机有4GB内存,可以调优值为268435456(256MB)。

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原始发表:2016-05-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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