当然整理的过程不光是知识梳理的过程,也是转化为实践场景的一个过程,通过这样一个体系,对于整个MySQL对象生命周期管理有了较为深入的认识,这里我来抛砖引玉,来作为深入学习MySQL数据字典的一个入口,这个问题就是:如何较为准确的计算MySQL碎片情况?
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化,仅仅想到添加适合的索引,是不完全的,索引的优化本身就具有很多的不确定性。
同事在客户现场利用DTS工具,从A实例将数据迁移到B实例过程中,发现几乎稍大点的表在迁移完成后,目标端表空间大小差不多都是源端的3倍,也就是说表空间膨胀了2倍。
网 上有不少mysql 性能优化方案,不过,mysql的优化同sql server相比,更为麻烦与复杂,同样的设置,在不同的环境下 ,由于内存,访问量,读写频率,数据差异等等情况,可能会出现不同的结果,因此简单地根据某个给出方案来配置mysql是行不通的,最好能使用 status信息对mysql进行具体的优化。 mysql> show global status; 可以列出mysql服务器运行各种状态值,另外,查询mysql服务器配置信息语句: mysql> show variables; 一、
Mysql可以通过启动时指定参数和使用配置文件两种方法进行配置,在大多数情况下配置文件位于/etc/my.cnf 或者是 /etc/mysql/my.cnf在Windows系统配置文件可以是位于C://windows//my.ini文件,MySQL查找配置文件的顺序可以通过以下方法获得。
(1)表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白、被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大;
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
经常使用 MySQL 的话,会发现 MySQL 数据文件的磁盘空间一般会不停的增长,而且有时候删了数据或者插入一批数据的时候,磁盘空间有时候还会毫无变化。引发这个其妙现象的就是 MySQL 的表空间碎片。
表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。
起因:查看线上数据库中Table Information时发现有一个日志表数据大小和索引大小有915M,但实际行数只有92行。该表需要频繁插入并且会定时去删掉旧的记录。表类型为Myisam,已建立一个索引,所以应该是产生了大量碎片,使用 Optimize table 表名 优化后大小变为2.19M,少了很多, 同时可以看出该表上的索引建的多余,因为插入操作比查询操作要多很多,而且查询不多,查询的数据量也一般比较小。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6340076.html
MySQL的优化方案有哪一些? 本文记录MySQL优化方案 ,梗概如下: 优化SQL 优化索引 (一)优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句,通过脚本命令来了解执行率较低的语句,
1.简单介绍 InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合。 2.之所以选用innodb作为存储引擎的
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 DELAY_KEY_WRITE = 1
对于mysql和Infobright等数据库,information_schema数据库中的表都是只读的,不能进行更新、删除和插入等操作,也不能加触发器,因为它们实际只是一个视图,不是基本表,没有关联的文件。MySQL的information_schema.tables存储了数据表的元数据信息,它详细表述了某个表属于哪个schema,表类型,表引擎,创建时间等信息。这里我们首先看看information_schame中的表tables的各个字段的含义(代码可左滑):
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的, Oracle Query Cache 是缓存执行计划的,而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻,但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的,这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
删除一条记录,首先锁住这条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。
mysql> show variables like 'max_connections';
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
升级硬件通常是我们的第一考虑,主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上,您通常可以让CPU或磁盘速度加倍,也可以让内存增大 4 到 8 倍。
对于现在的各种系统来说,缓存的应用无处不在。如果能合理的利用缓存,整个系统的性能将会得到大大的提高,Web开发尤其如此。一般高并发大访问量的应用,主要压力都在服务器端,所以服务器端的性能至关重要,缓存的使用,很多时候是有决定性影响的。
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我曾经在公司处理过很多次Mysql性能上的问题,利用一些Linux常用的命令来查看Mysql对服务器的CUP和I/O使用情况,通过慢查询日志找出有待优化的sql,通过show processlist查看正在执行的sql的情况以及及时kill死锁的sql,通过EXPLAIN分析需要优化的sql语句。当然也对Mysql内部配置做了一些调整。 最近也在看《高性能MySQL》这本Mysql的经典书籍,很早的时候我就想写一个系列来介绍我在使用Mysql遇到的一些问题。无意中发现一篇博客写的内容和我想写的基本差不
在最近抽取了数据库层级的信息之后,我们可以基于已有的数据做一些分析,比如那些业务属于僵尸业务,可以通过分析binlog的偏移量来得到一个初版的信息,如果在一个周期之后偏移量未发生任何变化,则可以断定没有任何数据的写入,很可能是一个空跑的业务。如果某些业务的日增长数据在1000M,结果有一天突然爆发增长到了4000M,则这种情况我们可以基于建立的模型来做出响应,而这些信息在系统层面是无法感知的。这是对于业务探索的第一步。
在mysql服务器高负载的情况下,必须采取一种措施给服务器减轻压力,减少服务器的I/O操作。一般采用的方法是优化sql操作语句,优化服务器的配置参数,从而提高服务器的性能。Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能。 一、mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存(key cache)和查询缓存(query cache),这主要讲解mysql的查询缓存(query cache)机制。 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区(buffer)和缓存(cache
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
这一节内容,整理一些管理 MySQL 会经常用到的统计语句,比如表的碎片率、非 InnoDB 的表、所有用户和所有业务库等。
不可缓存查询数,current_date等不确定函数或者查询结果大于query_cache_limit使得查询不可缓存
有如下规则,如果数据表被更改,那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效,并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等。举个例子,如果数据表posts访问频繁,那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来,但是每一次posts数据表的更新,无论更新是不是影响到了cache的数据,都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话,那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明,糟糕时,QC会降低系统13%[1]的处理能力。
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
对于一个网站来说,在运行很长一段时间后,数据库瓶颈问题会越来越暴露出来。作为运维人员,对数据库做必要的优化十分重要! 下面总结以往查阅到的以及自己工作中的一些优化操作经验,并根据OSI七层模型从下往上进行优化mysql数据库记录。 一:物理层面 1、cpu:2-16个 2*4双四核,L1L2越大越好 2、内存:越大越好 3、磁盘:SAS或者固态 300G*12磁盘越多IO越高 raid 0>10>5>1 4、网卡:千兆 5、slave的配置最好大于等于master 二、系统配置 如下,配置系统内核参数
本文涉及:MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines:代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开 --iterations:代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql :代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
主要配置参数转载自: http://www.linuxyw.com/a/shujuku/20130506/216.html
表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白 当执行插入操作时,MySQL会尝试使用空白空间,但如果某个空白空间一直没有被大小合适的数据占用,就形成了碎片 当MySQL扫描表时,扫描的对象实际是包含碎片空间的 例如 一个表有1万行,每行10字节,会占用10万字节存储空间 执行删除操作,只留一行,实际内容只剩下10字节 但MySQL在读取时,仍看做是10万字节的表进行处理 所以,碎片越多,就会越来越影响查询性能 查看表碎片大小 01 查看某个表的碎片大小 mysql> SH
[root@hadoop1 opt]# yum -y install gcc make gcc-c++ openssl-devel flex byacc libpcap ncurses ncurses-devel libpcap-devel
在MySQL中设计表的时候,MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?
(0)可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
在上一篇文章中我们说myisam的内存优化主要有四点,主要是设置索引缓存的大小key_buffer_size、使用多个索引缓存、调整中点插入策略set global key_cache_division_limit=70、调整read_buffer_size和排序空间read_rnd_buffer_size的大小。这里要注意的read_buffer_size和read_rnd_buffer_size是会话缓存,所以要合理分配。否则容易用掉很多内存。
昔日庖丁解牛,未见全牛,所赖者是其对牛内部骨架结构的了解,对于MySQL亦是如此,只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程,才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点,很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示,当向MySQL发送一个请求的时候,MySQL到底做了什么:
Innodb为了解决磁盘上磁盘速度和CPU速度不一致的问题,在操作磁盘上的数据时,先将数据加载至内存中,在内存中对数据页进行操作。 Mysql在启动的时候,会向内存申请一块连续的空间,这块空间名为Bufffer Pool,也就是缓冲池,默认情况下Buffer Pool只有128M。 那缓冲池长什么样的呢,如下图所示 图片出自《Mysql运维内参》
MySQL参数优化对于不同的网站,及其在线量,访问量,帖子数量,网络情况,以及机器硬件配置都有关系, 优化不可能一次性完成,需要不断的观察以及调试,才有可能得到最佳效果。 下面列出了对性能优化影响较大 的主要变量,主要分为连接请求的变量和缓冲区变量
缺点:碎片问题。字符串update变长时,一个行的占用空间变长,但是在页内没有更多空间存储,MYISAM将行拆成不同片段存储,InnoDB分裂页使行可以放进页内;
之前使用PHP编写最佳化资料表功能,发现一个关于InnoDB DataFree的问题,供大家参考。
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,本节内容讲述的索引优化的内容,另外本部分内容涉及很多优化的内容,所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解,对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
网上查了很多资源,说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。
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