mysql效能分析

mysql 效能最佳化方案

內容簡介：這是一篇關於mysql 效能,mysql效能最佳化,mysql 效能最佳化的文章。
網上有不少mysql 效能最佳化方案，不過，mysql的最佳化同sql server相比，更為麻煩與負責，同樣的設定，在不同的環境下 ，由於記憶體，訪問量，讀寫頻率，資料差異等等情況，可能會出現不同的結果，因此簡單地根據某個給出方案來配置mysql是行不通的，最好能使用status資訊對mysql進行具體的最佳化，網上找了一篇文章，分頁分得亂七八糟的，只能轉到部落格。
mysql> show global status;
 　　可以列出MySQL伺服器運行各種狀態值，另外，查詢MySQL伺服器配置資訊語句：
mysql> show variables;
一、慢查詢
mysql> show variables like ‘%slow%‘;
 +------------------+-------+
 | Variable_name　　　　 | Value |
 +------------------+-------+
 | log_slow_queries | ON　　　　 |
 | slow_launch_time | 2　　　　　 |
 +------------------+-------+
 
mysql> show global status like ‘%slow%‘;
 +---------------------+-------+
 | Variable_name　　　　　　　 | Value |
 +---------------------+-------+
 | Slow_launch_threads | 0　　　　　 |
 | Slow_queries　　　　　　　　 | 4148 |
 +---------------------+-------+
配置中開啟了記錄慢查詢，執行時間超過2秒的即為慢查詢，系統顯示有4148個慢查詢，你可以分析慢查詢日誌，找出有問題的SQL語句，慢查詢時間不宜設定過長，否則意義不大，最好在5秒以內，如果你需要微秒層級的慢查詢，可以考慮給MySQL打補丁：http://www.percona.com/docs/wiki/release:start，記得找對應的版本。
 開啟慢查詢日誌可能會對系統效能有一點點影響，如果你的MySQL是主－從結構，可以考慮開啟其中一台從伺服器的慢查詢日誌，這樣既可以監控慢查詢，對系統效能影響又小。
 二、串連數
 經常會遇見”MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的情況，一種是訪問量確實很高，MySQL伺服器抗不住，這個時候就要考慮增加從伺服器分散讀壓力，另外一種情況是MySQL設定檔中max_connections值過小：
mysql> show variables like ‘max_connections‘;
 +-----------------+-------+
 | Variable_name　　　 | Value |
 +-----------------+-------+
 | max_connections | 256　　 |
 +-----------------+-------+
這台MySQL伺服器最大串連數是256，然後查詢一下伺服器響應的最大串連數：
mysql> show global status like ‘Max_used_connections‘;
MySQL伺服器過去的最大串連數是245，沒有達到伺服器串連數上限256，應該沒有出現1040錯誤，比較理想的設定是
Max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%
最大串連數占上限串連數的85％左右，如果發現比例在10%以下，MySQL伺服器串連數上限設定的過高了。
 三、Key_buffer_size
 key_buffer_size是對MyISAM表效能影響最大的一個參數，下面一台以MyISAM為主要儲存引擎伺服器的配置：
mysql> show variables like ‘key_buffer_size‘;+-----------------+------------+
 | Variable_name　　　 | Value　　　　　　 |
 +-----------------+------------+
 | key_buffer_size | 536870912 |
 +-----------------+------------+
分配了512MB記憶體給key_buffer_size，我們再看一下key_buffer_size的使用方式：
mysql> show global status like ‘key_read%‘;
 +------------------------+-------------+
 | Variable_name　　　　　　　　　　 | Value　　　　　　　 |
 +------------------------+-------------+
 | Key_read_requests　　　　　　 | 27813678764 |
 | Key_reads　　　　　　　　　　　　　　 | 6798830　　　　　 |
 +------------------------+-------------+
　　一共有27813678764個索引讀取請求，有6798830個請求在記憶體中沒有找到直接從硬碟讀取索引，計算索引未命中緩衝的機率：
key_cache_miss_rate ＝ Key_reads / Key_read_requests * 100%
比如上面的資料，key_cache_miss_rate為0.0244%，4000個索引讀取請求才有一個直接讀硬碟，已經很BT了，key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好（每1000個請求有一個直接讀硬碟），如果key_cache_miss_rate在0.01%以下的話，key_buffer_size分配的過多，可以適當減少。
MySQL伺服器還提供了key_blocks_*參數：
mysql> show global status like ‘key_blocks_u%‘;
 +------------------------+-------------+
 | Variable_name　　　　　　　　　　 | Value　　　　　　　 |
 +------------------------+-------------+
 | Key_blocks_unused　　　　　　 | 0　　　　　　　　　　　 |
 | Key_blocks_used　　　　　　　　 | 413543　　　　　　 |
 +------------------------+-------------+
Key_blocks_unused表示未使用的緩衝簇(blocks)數，Key_blocks_used表示曾經用到的最大的blocks數，比如這台伺服器，所有的緩衝都用到了，要麼增加key_buffer_size，要麼就是過渡索引了，把緩衝佔滿了。比較理想的設定：
Key_blocks_used / (Key_blocks_unused + Key_blocks_used) * 100% ≈ 80%
四、暫存資料表
mysql> show global status like ‘created_tmp%‘;
 +-------------------------+---------+
 | Variable_name　　　　　　　　　　　 | Value　　　 |
 +-------------------------+---------+
 | Created_tmp_disk_tables | 21197　　　 |
 | Created_tmp_files　　　　　　　 | 58　　　　　　 |
 | Created_tmp_tables　　　　　　 | 1771587 |
 +-------------------------+---------+
每次建立暫存資料表，Created_tmp_tables增加，如果是在磁碟上建立暫存資料表，Created_tmp_disk_tables也增加,Created_tmp_files表示MySQL服務建立的臨時檔案檔案數，比較理想的配置是：
 　　Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% <= 25%比如上面的伺服器Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% ＝ 1.20%，應該相當好了。我們再看一下MySQL伺服器對暫存資料表的配置：
mysql> show variables where Variable_name in (‘tmp_table_size‘, ‘max_heap_table_size‘);
 +---------------------+-----------+
 | Variable_name　　　　　　　 | Value　　　　　 |
 +---------------------+-----------+
 | max_heap_table_size | 268435456 |
 | tmp_table_size　　　　　　 | 536870912 |
 +---------------------+-----------+
只有256MB以下的暫存資料表才能全部放記憶體，超過的就會用到硬碟暫存資料表。
 五、Open Table情況
mysql> show global status like ‘open%tables%‘;
 +---------------+-------+
 | Variable_name | Value |
 +---------------+-------+
 | Open_tables　　　 | 919　　　 |
 | Opened_tables | 1951　 |
 +---------------+-------+
Open_tables表示開啟表的數量，Opened_tables表示開啟過的表數量，如果Opened_tables數量過大，說明配置中table_cache(5.1.3之後這個值叫做table_open_cache)值可能太小，我們查詢一下伺服器table_cache值：
mysql> show variables like ‘table_cache‘;
 +---------------+-------+
 | Variable_name | Value |
 +---------------+-------+
 | table_cache　　　 | 2048　 |
 +---------------+-------+
比較合適的值為：
Open_tables / Opened_tables * 100% >= 85%
 Open_tables / table_cache * 100% <= 95%
六、進程使用方式
mysql> show global status like ‘Thread%‘;
 +-------------------+-------+
 | Variable_name　　　　　 | Value |
 +-------------------+-------+
 | Threads_cached　　　　 | 46　　　　 |
 | Threads_connected | 2　　　　　 |
 | Threads_created　　　 | 570　　　 |
 | Threads_running　　　 | 1　　　　　 |
 +-------------------+-------+
如果我們在MySQL伺服器設定檔中設定了thread_cache_size，當用戶端斷開之後，伺服器處理此客戶的線程將會緩衝起來以響應下一個客戶而不是銷毀（前提是緩衝數未達上限）。Threads_created表示建立過的線程數，如果發現Threads_created值過大的話，表明MySQL伺服器一直在建立線程，這也是比較耗資源，可以適當增加設定檔中thread_cache_size值，查詢服務器thread_cache_size配置：
mysql> show variables like ‘thread_cache_size‘;
 +-------------------+-------+
 | Variable_name　　　　　 | Value |
 +-------------------+-------+
 | thread_cache_size | 64　　　　 |
 +-------------------+-------+
樣本中的伺服器還是挺健康的。
 七、查詢快取(query cache)
 mysql> show global status like ‘qcache%‘;
 +-------------------------+-----------+
 | Variable_name　　　　　　　　　　　 | Value　　　　　 |
 +-------------------------+-----------+
 | Qcache_free_blocks　　　　　　 | 22756　　　　　 |
 | Qcache_free_memory　　　　　　 | 76764704　 |
 | Qcache_hits　　　　　　　　　　　　　 | 213028692 |
 | Qcache_inserts　　　　　　　　　　 | 208894227 |
 | Qcache_lowmem_prunes　　　　 | 4010916　　　 |
 | Qcache_not_cached　　　　　　　 | 13385031　 |
 | Qcache_queries_in_cache | 43560　　　　　 |
 | Qcache_total_blocks　　　　　 | 111212　　　　 |
 +-------------------------+-----------+
MySQL查詢快取變數解釋：
Qcache_free_blocks：緩衝中相鄰記憶體塊的個數。數目大說明可能有片段。FLUSH QUERY CACHE會對緩衝中的片段進行整理，從而得到一個空閑塊。
Qcache_free_memory：緩衝中的空閑記憶體。
Qcache_hits：每次查詢在緩衝中命中時就增大
Qcache_inserts：每次插入一個查詢時就增大。叫用次數除以插入次數就是不中比率。
Qcache_lowmem_prunes：緩衝出現記憶體不足並且必須要進行清理以便為更多查詢提供空間的次數。這個數字最好長時間來看；如果這個數字在不斷增長，就表示可能片段非常嚴重，或者記憶體很少。（上面的 free_blocks和free_memory可以告訴您屬於哪種情況）
Qcache_not_cached：不適合進行緩衝的查詢的數量，通常是由於這些查詢不是 SELECT 語句或者用了now()之類的函數。
Qcache_queries_in_cache：當前緩衝的查詢（和響應）的數量。
Qcache_total_blocks：緩衝中塊的數量。
 我們再查詢一下伺服器關於query_cache的配置：
mysql> show variables like ‘query_cache%‘;
 +------------------------------+-----------+
 | Variable_name　　　　　　　　　　　　　　　　 | Value　　　　　 |
 +------------------------------+-----------+
 | query_cache_limit　　　　　　　　　　　　 | 2097152　　　 |
 | query_cache_min_res_unit　　　　　 | 4096　　　　　　 |
 | query_cache_size　　　　　　　　　　　　　 | 203423744 |
 | query_cache_type　　　　　　　　　　　　　 | ON　　　　　　　　 |
 | query_cache_wlock_invalidate | OFF　　　　　　　 |
 +------------------------------+-----------+
各欄位的解釋：
query_cache_limit：超過此大小的查詢將不緩衝
query_cache_min_res_unit：緩衝塊的最小大小
query_cache_size：查詢快取大小
query_cache_type：緩衝類型，決定緩衝什麼樣的查詢，樣本中表示不緩衝 select sql_no_cache 查詢
query_cache_wlock_invalidate：當有其他用戶端正在對MyISAM表進行寫操作時，如果查詢在query cache中，是否返回cache結果還是等寫操作完成再讀表擷取結果。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄”雙刃劍”，預設是4KB，設定值大對大資料查詢有好處，但如果你的查詢都是小資料查詢，就容易造成記憶體片段和浪費。
 查詢快取片段率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%
如果查詢快取片段率超過20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理緩衝片段，或者試試減小query_cache_min_res_unit，如果你的查詢都是小資料量的話。
 查詢快取利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查詢快取利用率在25%以下的話說明query_cache_size設定的過大，可適當減小；查詢快取利用率在80％以上而且Qcache_lowmem_prunes > 50的話說明query_cache_size可能有點小，要不就是片段太多。
 查詢快取命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%
樣本伺服器 查詢快取片段率 ＝ 20.46％，查詢快取利用率 ＝ 62.26％，查詢快取命中率 ＝ 1.94％，命中率很差，可能寫操作比較頻繁吧，而且可能有些片段。
 八、排序使用方式
mysql> show global status like ‘sort%‘;
 +-------------------+------------+
 | Variable_name　　　　　 | Value　　　　　　 |
 +-------------------+------------+
 | Sort_merge_passes | 29　　　　　　　　　 |
 | Sort_range　　　　　　　　 | 37432840　　　 |
 | Sort_rows　　　　　　　　　 | 9178691532 |
 | Sort_scan　　　　　　　　　 | 1860569　　　　 |
 +-------------------+------------+
Sort_merge_passes 包括兩步。MySQL 首先會嘗試在記憶體中做排序，使用的記憶體大小由系統變數 Sort_buffer_size 決定，如果它的大小不夠把所有的記錄都讀到記憶體中，MySQL 就會把每次在記憶體中排序的結果存到臨時檔案中，等 MySQL 找到所有記錄之後，再把臨時檔案中的記錄做一次排序。這再次排序就會增加 Sort_merge_passes。實際上，MySQL 會用另一個臨時檔案來存再次排序的結果，所以通常會看到 Sort_merge_passes 增加的數值是建臨時檔案數的兩倍。因為用到了臨時檔案，所以速度可能會比較慢，增加
Sort_buffer_size 會減少 Sort_merge_passes 和 建立臨時檔案的次數。但盲目的增加 Sort_buffer_size 並不一定能提高速度，見 How fast can you sort data with MySQL?（另外，增加read_rnd_buffer_size(3.2.3是record_rnd_buffer_size)的值對排序的操作也有一點的好處九、檔案開啟數(open_files)
 mysql> show global status like ‘open_files‘;
 +---------------+-------+
 | Variable_name | Value |
 +---------------+-------+
 | Open_files　　　　 | 1410　 |
 +---------------+-------+
mysql> show variables like ‘open_files_limit‘;
 +------------------+-------+
 | Variable_name　　　　 | Value |
 +------------------+-------+
 | open_files_limit | 4590　 |
 +------------------+-------+
比較合適的設定：Open_files / open_files_limit * 100% <= 75％
 十、表鎖情況
mysql> show global status like ‘table_locks%‘;
 +-----------------------+-----------+
 | Variable_name　　　　　　　　　 | Value　　　　　 |
 +-----------------------+-----------+
 | Table_locks_immediate | 490206328 |
 | Table_locks_waited　　　　 | 2084912　　　 |
 +-----------------------+-----------+
　　Table_locks_immediate表示立即釋放表鎖數，Table_locks_waited表示需要等待的表鎖數，如果Table_locks_immediate / Table_locks_waited > 5000，最好採用InnoDB引擎，因為InnoDB是行鎖而MyISAM是表鎖，對於高並發寫入的應用InnoDB效果會好些。樣本中的伺服器Table_locks_immediate / Table_locks_waited ＝ 235，MyISAM就足夠了。
 十一、表掃描情況
mysql> show global status like ‘handler_read%‘;
 +-----------------------+-------------+
 | Variable_name　　　　　　　　　 | Value　　　　　　　 |
 +-----------------------+-------------+
 | Handler_read_first　　　　 | 5803750　　　　　 |
 | Handler_read_key　　　　　　 | 6049319850　 |
 | Handler_read_next　　　　　 | 94440908210 |
 | Handler_read_prev　　　　　 | 34822001724 |
 | Handler_read_rnd　　　　　　 | 405482605　　　 |
 | Handler_read_rnd_next | 18912877839 |
 +-----------------------+-------------+
調出伺服器完成的查詢請求次數：
mysql> show global status like ‘com_select‘;
 +---------------+-----------+
 | Variable_name | Value　　　　　 |
 +---------------+-----------+
 | Com_select　　　　 | 222693559 |
 +---------------+-----------+
計算表掃描率：
 表掃描率 ＝ Handler_read_rnd_next / Com_select
如果表掃描率超過4000，說明進行了太多表掃描，很有可能索引沒有建好，增加read_buffer_size值會有一些好處，但最好不要超過8MB。