資料庫優化教程
❶ Mysql內存佔用指南如何優化資料庫的性能mysql一般佔用內存
MySQL內存佔用指南：如何優化資料庫的性能？
MySQL是一種廣泛使用的關系型資料庫管理系統，被許多網站和應用程序所採用。MySQL在處理數據方面越來越受歡迎，但是一旦您的資料庫開始運行，您就需要考慮如何最大限度地優化其性能，以便滿足您的用戶需求。其中一個關鍵方面是MySQL內存佔用。本文將向您展示如何調整MySQL內存配置以最大限度地提高效率。
1.理解MySQL內存佔用
在MySQL中，內存是一種非常重要的資源。您將需要足夠的RAM來支持您的資料庫，以確保數據能夠快速訪問和處理。但是，如果您的內存配置不合理，您的數據可能會變得緩慢和錯誤。以下是幾個內存變數和選項，可幫助您了解MySQL內存佔用。
·innodb_buffer_pool_size：這是InnoDB存儲引擎使用的總緩沖池大小。它存儲表和索引數據的副本。默認情況下，此值設置為128M。
·key_buffer_size：這是MySQL存儲引擎使用的緩沖池大小。它用於緩存表數據和查詢緩存。它不適用於InnoDB存儲引擎。默認情況下，此值設置為8M。
·query_cache_size：此變數表示查詢緩存的大小。查詢緩存存儲查詢過的結果，避免重復查詢。默認情況下，此值設置為0。
2.調整MySQL內存配置
調整MySQL內存配置是優化性能的關鍵之一。以下是一些簡單的步驟，可幫助您優化MySQL內存佔用。
步驟1：評估系統硬體資源
我們需要評估我們系統的硬體資源，以了解哪些設備需要優化。通過『top』命令或『sysstat』軟體包中的『sar』命令，我們可以獲取CPU，內存，磁碟和網路使用等相關信息。
在Ubuntu或者Debian的終端中，在機器上執行如下命令：
sudo apt install sysstat
sar
步驟2：查看當前MySQL配置
接下來，我們將查看MySQL當前的內存配置，以便知道我們可以進行哪些優化。通過使用以下命令閱讀MySQL當前配置：
SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_buffer_pool_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘key_buffer_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_size’;
步驟3：調整內存變數
一旦您看到當前的MySQL配置，您將需要調整內存變數，以便最大限度地優化資料庫性能。這是一個示例命令行，說明如何更改InnoDB緩沖池的大小：
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size=4G;
步驟4：使更改持久化。
您需要將更改保存到MySQL配置文件中，以便在下一次啟動MySQL時保持不變。打開my.cnf文件並使用以下命令進行編輯：
sudo nano /etc/mysql/my.cnf
您將需要在文件中輸入新的配置，如下所示：
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size=4G
步驟5：重啟MySQL，並檢查是否成功
您需要重啟MySQL以應用更改，並檢查是否成功。使用以下命令重新啟動MySQL：
sudo systemctl restart mysql.service
使用以下命令查看是否成功：
SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_buffer_pool_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘key_buffer_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_size’;
3.總結
通過評估硬體資源、查看MySQL當前配置、調整內存變數、保存更改並檢查是否成功，您可以輕松地優化MySQL的性能和內存佔用。希望這篇指南能夠幫助您了解如何使MySQL在處理數據時更有效，以便更好地滿足您的業務需求。
❷ 超詳細MySQL資料庫優化
資料庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL資料庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負荷.
1. 優化一覽圖
2. 優化
筆者將優化分為了兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是操作資料庫即可,而硬優化則是操作伺服器硬體及參數設置.
2.1 軟優化
2.1.1 查詢語句優化
1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執行信息.
2.例:
顯示:
其中會顯示索引和查詢數據讀取數據條數等信息.
2.1.2 優化子查詢
在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連接查詢不會創建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.
2.1.3 使用索引
索引是提高資料庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者<MySQL資料庫索引>一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:
2.1.4 分解表
對於欄位較多的表,如果某些欄位使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,
2.1.5 中間表
對於將大量連接查詢的表可以創建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.
2.1.6 增加冗餘欄位
類似於創建中間表,增加冗餘也是為了減少連接查詢.
2.1.7 分析表,,檢查表,優化表
分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;
2. 檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]
option 只對MyISAM有效,共五個參數值:
3. 優化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日誌.,優化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執行過程中會加上只讀鎖.
2.2 硬優化
2.2.1 硬體三件套
1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個線程.
2.配置大內存,提高內存,即可提高緩存區容量,因此能減少磁碟I/O時間,從而提高響應速度.
3.配置高速磁碟或合理分布磁碟:高速磁碟提高I/O,分布磁碟能提高並行操作的能力.
2.2.2 優化資料庫參數
優化資料庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL伺服器性能.MySQL服務的配置參數都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數.
2.2.3 分庫分表
因為資料庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低，因為資料庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的資料庫給搞掛了怎麼辦？所以此時你必須得對系統做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個資料庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然後每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。
2.2.4 緩存集群
如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統層面不停加機器，就可以承載更高的並發請求。然後資料庫層面如果寫入並發越來越高，就擴容加資料庫伺服器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果資料庫層面的讀並發越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：資料庫其實本身不是用來承載高並發請求的，所以通常來說，資料庫單機每秒承載的並發就在幾千的數量級，而且資料庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高並發架構里通常都有緩存這個環節，緩存系統的設計就是為了承載高並發而生。所以單機承載的並發量都在每秒幾萬，甚至每秒數十萬，對高並發的承載能力比資料庫系統要高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫資料庫的時候同時寫一份數據到緩存集群里，然後用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的並發。
一個完整而復雜的高並發系統架構中，一定會包含：各種復雜的自研基礎架構系統。各種精妙的架構設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是資料庫優化的思想差不多就這些了.
❸ MySQL資料庫性能優化方法，一篇給你總結了！
資料庫大量應用程序開發項目中，資料庫的操作性能成為整個應用的性能瓶頸。為提升性能，本文以MySQL資料庫為例，探討資料庫優化方法。優化目標主要分為兩點：減少IO次數和降低CPU計算。優化方法包括SQL語句優化、表結構優化、資料庫架構優化以及其他策略。
優化目標：
減少 IO 次數：資料庫操作中90%以上的時間消耗於IO，優化此環節能顯著提升性能。
降低 CPU 計算：優化器需考慮減少CPU運算，如避免復雜多表Join、排序操作、使用join代替子查詢等。
SQL 語句優化：
避免復雜Join：MySQL優化器受限，對於復雜的Join操作，性能可能不如Oracle等資料庫。
減少排序操作：排序消耗大量CPU資源，優化時需考慮避免不必要的排序。
避免使用「或」關鍵字：多條件以「或」並存時，MySQL優化器處理困難，使用union all或union代替「或」可優化。
表結構優化：
數據類型選擇：數據長度不超過8020位元組，欄位長度設得短些，使用CHAR和VARCHAR根據需要選擇。
字元編碼：選擇合適的字元集，減少數據量，降低IO操作。
使用NOT NULL：避免NULL類型，可能帶來優化問題，影響索引效率。
資料庫架構優化：
負載均衡：部署高可用性負載均衡集群，實現讀寫分離，減輕主資料庫壓力。
讀寫分離：將讀操作分配到從資料庫，減輕主資料庫壓力。
數據切分：將數據分散存儲於多個資料庫，通過路由規則訪問特定資料庫，降低單台伺服器負載。
其他優化：
使用視圖加速查詢：創建視圖簡化優化器工作，減少磁碟I/O，提升查詢效率。
演算法優化：避免游標，優先考慮基於集的方法或使用存儲過程。
通過上述策略，可以有效提升MySQL資料庫性能，實現高效數據處理。優化需全局考慮，避免局部調整影響整體性能。