云服务器使用mysql 优化心得

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查看40 | 回复0 | 2024-9-11 18:10:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
mysql的优花其实是个艰难的工作,要搞的东西太多了
中摘了一些原则,最近对一个100多万条数据的表做优花时,有如下心得:


1) 取必须要用的数据
    这里对于select 语句中只选有用的字段,这样的原则就肯定人人都知道的了。但关键的是,要从全局考虑问题,比如我的这个应用
是每个新闻网页的跟帖,一条新闻有很多很多人跟帖,平均有40-50条,那么每天这么多新闻,很多的跟帖记录,但对于审帖
者,由于是每天上班工作的,每天他们会把当天的帖子审核掉,因此,在做记录列表时,只需要选用出当前时间以内1-2天的记录就可以了,
这里已经是大大优化
2 ) 建好索引
     这里的学问太多,也太多文章讲,这里不说
3 ) MYSQL的优化
      第三个工作才是MYSQL的优化,其实就是改my.ini,有如下几点,归纳下.(我的是4G内存的双核机器)
   A 设置key_buffer_size
   


key_buffer_size指定索引缓冲区的大小,这个值越高,索引可以使用的内存越多,一般为可用内存的25-30%,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。


对于1G内存的机器,如果不使用MyISAM表,推荐值是16M(8-64M)。


B max_connections数量
     MYSQL建议使用table_cache=max_connection*N来设置tablecache,N为标准连接中表的数量
C table_cache
  


table_cache指定表高速缓存的大小。每当MySQL访问一个表时,如果在表缓冲区中还有空间,该表就被打开并放入其中,这样可以更快地访问表内容。通过检查峰值时间的状态值Open_tables和Opened_tables,可以决定是否需要增加table_cache的值。如果你发现open_tables等于table_cache,并且opened_tables在不断增长,那么你就需要增加table_cache的值了(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Open%tables’获得)。注意,不能盲目地把table_cache设置成很大的值。如果设置得太高,可能会造成文件描述符不足,从而造成性能不稳定或者连接失败。


对于有1G内存的机器,推荐值是128-256。
D 提高order by groud by的速度,通过设置sort_buufer变量进行控制,还可以增加read_rnd_buffer_size变量值,也可以增加read_buffer_size值,提高select的查询速度
E query_cache_size


从4.0.1开始,MySQL提供了查询缓冲机制。使用查询缓冲,MySQL将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中,今后对于同样的SELECT语句(区分大小写),将直接从缓冲区中读取结果。根据MySQL用户手册,使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。


通过检查状态值Qcache_*,可以知道query_cache_size设置是否合理(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Qcache%’获得)。如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,则表明经常出现缓冲不够的情况,如果Qcache_lowmem_prunes增长迅速,意味着很多缓存因为内存不够而被释放,而不是因为相关表被更新。尝试加大query_cache_size,尽量使Qcache_lowmem_prunes零增长。
如果Qcache_hits的值也非常大,则表明查询缓冲使用非常频繁,此时需要增加缓冲大小;如果Qcache_hits的值不大,则表明你的查询重复率很低,这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率,那么可以考虑不用查询缓冲。此外,在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲。
   
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