每日動態(tài)!如何做mysql調(diào)優(yōu)？絕命7招，讓慢SQL調(diào)優(yōu)100倍

來源：博客園時間：2023-06-22 18:21:11

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如何做mysql調(diào)優(yōu)？絕命7招，讓慢SQL調(diào)優(yōu)100倍

前言：

在40歲老架構(gòu)師尼恩的讀者社群（50+）中，很多小伙伴拿不到offer，或者拿不到好的offer。

尼恩經(jīng)常給大家優(yōu)化項目，優(yōu)化簡歷，挖掘技術(shù)亮點。在指導(dǎo)簡歷的過程中， Java 調(diào)優(yōu)是一項很重要的指導(dǎo)。

問題是，很多小伙伴，連一點調(diào)優(yōu)的基礎(chǔ)都沒有，當(dāng)然，連高并發(fā)的場景也搞不清楚。

實際上，無論是調(diào)優(yōu)，還是高并發(fā)的場景，我們都需要解決一些基礎(chǔ)問題，比如說：

一億用戶量，平均每人每天10次的業(yè)務(wù)量，要求并發(fā)數(shù)在5000以上，峰值在5w到10w之間，QPS在25w以上, 如何進(jìn)行壓測？如何進(jìn)行調(diào)優(yōu)？

對于架構(gòu)師、高級開發(fā)來說，調(diào)優(yōu)是核心內(nèi)容，那么壓測更是內(nèi)功中的內(nèi)功。

尼恩團(tuán)隊結(jié)合資深架構(gòu)經(jīng)驗和行業(yè)案例，給大家梳理一個系列的《Java 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)》PDF電子書，包括本文在內(nèi)規(guī)劃的五個部分：

(1) 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)1：零基礎(chǔ)精通Jmeter分布式壓測，10Wqps+壓測實操（已經(jīng)完成）

(2) 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)2：從70s到20ms，一次3500倍性能優(yōu)化實戰(zhàn)，方案人人可用（已經(jīng)完成）

(3) 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)4：如何做mysql調(diào)優(yōu)？絕命7招讓慢SQL調(diào)優(yōu)100倍，實現(xiàn)你的Mysql調(diào)優(yōu)自由（本文）

(4) 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)3：零基礎(chǔ)精通JVM調(diào)優(yōu)實操，實現(xiàn)JVM自由（寫作中）

(5) 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)5：零基礎(chǔ)精通Linux、Tomcatl調(diào)優(yōu)實操，實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施調(diào)優(yōu)自由（寫作中）

以上的多篇文章，后續(xù)將陸續(xù)在技術(shù)自由圈公眾號發(fā)布。完整的《Java 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)》PDF，可以找尼恩獲取。

本文目錄

如何做mysql調(diào)優(yōu)？絕命7招，讓慢SQL調(diào)優(yōu)100倍
- 前言：
- 本文目錄
- mysql調(diào)優(yōu)的背景：
- 讓"慢SQL"提速100倍的絕命7招
- 案例背景：
- 數(shù)據(jù)庫配置調(diào)優(yōu)
  - 調(diào)整數(shù)據(jù)庫緩沖區(qū)大小和線程池設(shè)置
  - 優(yōu)化InnoDB存儲引擎的參數(shù)配置
  - 調(diào)整日志和鎖定策略以提高并發(fā)性能
- 硬件和操作系統(tǒng)優(yōu)化
  - 硬件配置
  - 操作系統(tǒng)配置
- 查詢優(yōu)化
  - 查詢優(yōu)化主要手段
    - 優(yōu)化查詢語句：
    - 創(chuàng)建適當(dāng)?shù)乃饕?/li>
    - 優(yōu)化數(shù)據(jù)模型和表結(jié)構(gòu)：
    - 監(jiān)測和分析查詢性能：
    - 定期維護(hù)和優(yōu)化：
  - 電商場景案例實戰(zhàn)
    - 準(zhǔn)備工作
    - 場景1：用戶搜索
    - 場景2：訂單查詢
    - 場景3：分頁查詢
    - 場景4：訂單統(tǒng)計報表查詢
- MySQL性能監(jiān)控與報警
- MySQL調(diào)優(yōu)小結(jié)
- 《Java 調(diào)優(yōu)圣經(jīng)》迭代計劃
- 技術(shù)自由的實現(xiàn)路徑：
  - 實現(xiàn)你的響應(yīng)式自由：
  - 實現(xiàn)你的 spring cloud 自由：
  - 實現(xiàn)你的 linux 自由：
  - 實現(xiàn)你的網(wǎng)絡(luò) 自由：
  - 實現(xiàn)你的分布式鎖自由：
  - 實現(xiàn)你的王者組件自由：
  - 實現(xiàn)你的面試題自由：
- 獲取11個技術(shù)圣經(jīng)PDF：

mysql調(diào)優(yōu)的背景：

MySQL是一款廣泛應(yīng)用于各種規(guī)模和類型的應(yīng)用程序的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。在實際的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中，我們常常面臨著各種性能瓶頸和挑戰(zhàn)。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫性能下降時，應(yīng)用程序的響應(yīng)時間延長、吞吐量降低，甚至可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。

因此，對MySQL進(jìn)行調(diào)優(yōu)是確保數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)高效運行的關(guān)鍵一環(huán)。

在實際使用MySQL的過程中，我們可能會遇到一系列問題，例如：

查詢性能下降：某些查詢語句執(zhí)行速度緩慢，導(dǎo)致應(yīng)用程序的響應(yīng)時間變慢，用戶體驗下降。
并發(fā)訪問問題：當(dāng)多個用戶同時訪問數(shù)據(jù)庫時，可能會出現(xiàn)鎖競爭、死鎖等并發(fā)訪問問題，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。
數(shù)據(jù)庫配置不當(dāng)：MySQL的默認(rèn)配置可能無法滿足特定應(yīng)用程序的需求，需要對參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，以獲得更好的性能。
硬件和操作系統(tǒng)限制：數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的硬件和操作系統(tǒng)資源可能成為瓶頸，影響數(shù)據(jù)庫的性能表現(xiàn)。
存儲引擎選擇：選擇合適的存儲引擎對于某些特定的應(yīng)用場景至關(guān)重要，不同的存儲引擎具有不同的性能特點。

面對這些問題，我們需要采取一系列的調(diào)優(yōu)措施，以提升MySQL數(shù)據(jù)庫的性能和可擴(kuò)展性。

本文將通過實際案例，探討MySQL調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵步驟和技巧，幫助大家了解如何識別和解決常見的性能問題，從而優(yōu)化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。

在接下來的內(nèi)容中，我們通過相關(guān)案例來深入探討監(jiān)測和診斷、查詢優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫配置調(diào)優(yōu)、硬件和操作系統(tǒng)優(yōu)化等方面的具體技術(shù)和實踐，以幫助讀者全面理解MySQL調(diào)優(yōu)的實戰(zhàn)過程，并最終提升其應(yīng)用程序的性能和穩(wěn)定性。

讓"慢SQL"提速100倍的絕命7招

MySQL查詢優(yōu)化、調(diào)優(yōu)是生產(chǎn)中常見難題，也是常見面試題，尼恩團(tuán)隊總結(jié)了大量的生產(chǎn)案例和實踐經(jīng)驗，為大家提煉了讓”慢SQL"提速100倍的絕命七大招：

第1招：索引優(yōu)化：

合理設(shè)計索引：根據(jù)查詢的條件和訪問模式，設(shè)計適當(dāng)?shù)乃饕?，包括單列索引、組合索引、唯一索引等。
避免過多索引：過多的索引會增加數(shù)據(jù)維護(hù)的開銷，同時也會降低更新操作的性能。
定期維護(hù)索引：刪除不再使用的索引，重新構(gòu)建或重組索引，以提高索引的效率和性能。

第2招：覆蓋索引：

利用覆蓋索引避免回表操作：如果查詢的字段都包含在索引中，可以避免訪問主表的數(shù)據(jù)行，從而提高查詢性能。

第3招：索引下推：

利用索引下推（Index Condition Pushdown）優(yōu)化查詢：MySQL 5.6+版本支持索引下推，可以在索引層面進(jìn)行部分條件的過濾，減少回表操作，提高查詢效率。

第4招：子查詢優(yōu)化：

盡量避免使用大量的子查詢：過多的子查詢會增加查詢的復(fù)雜度和開銷?？梢酝ㄟ^優(yōu)化查詢語句，將子查詢轉(zhuǎn)化為連接查詢、臨時表等方式來提高性能。
使用合適的子查詢類型：根據(jù)具體場景選擇適合的子查詢類型，如標(biāo)量子查詢、關(guān)聯(lián)子查詢、存在子查詢等。

第5招：排序優(yōu)化：

避免在查詢中進(jìn)行不必要的排序：如果查詢不需要排序結(jié)果，可以通過調(diào)整查詢條件或索引設(shè)計來避免排序操作，提高查詢性能。
優(yōu)化排序操作：對于需要排序的查詢，可以通過合理的索引設(shè)計、增加排序緩沖區(qū)的大小、調(diào)整排序算法等方式來優(yōu)化排序操作。

第6招：查詢緩存的使用：

合理使用查詢緩存：查詢緩存可以緩存查詢結(jié)果，提高查詢性能。但是在高并發(fā)環(huán)境下，查詢緩存的效果可能不理想，因此需要根據(jù)具體情況進(jìn)行配置和使用。

第7招： SQL語句優(yōu)化：

優(yōu)化查詢語句的寫法：合理選擇查詢方式、使用正確的關(guān)鍵字和函數(shù)，減少不必要的計算和數(shù)據(jù)操作。
避免全表掃描：盡量使用索引覆蓋查詢，避免全表掃描操作，減少IO開銷和查詢時間。

尼恩團(tuán)隊提煉了絕命七招，讓”慢SQL"提速100倍，下面就看一個全面的調(diào)優(yōu)案例。

案例背景：

在本文中，我們將以一個在線電商網(wǎng)站為例，探討MySQL調(diào)優(yōu)的實戰(zhàn)案例。該電商網(wǎng)站作為一個熱門的在線購物平臺，每天都有大量用戶進(jìn)行商品瀏覽、下單等操作。

然而，隨著用戶數(shù)量的增加和交易量的增長，他們的數(shù)據(jù)庫性能遇到了一些挑戰(zhàn)。

該電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫主要存儲了產(chǎn)品信息、用戶信息、訂單等重要數(shù)據(jù)。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫規(guī)模逐漸增大，表中的記錄數(shù)量和索引數(shù)量也急劇增加。隨之而來的是一系列性能問題的出現(xiàn)。

首先，用戶在進(jìn)行商品搜索或瀏覽時，一些查詢語句的執(zhí)行速度變慢，導(dǎo)致網(wǎng)站響應(yīng)時間延長。用戶體驗下降，甚至可能導(dǎo)致用戶流失。

其次，網(wǎng)站在特定時間段，如促銷活動期間，會出現(xiàn)高并發(fā)的情況。大量用戶同時訪問數(shù)據(jù)庫，可能導(dǎo)致鎖競爭、死鎖等并發(fā)訪問問題，進(jìn)而影響系統(tǒng)的性能和可用性。

此外，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的硬件資源和操作系統(tǒng)參數(shù)配置也可能成為性能瓶頸。原有的硬件和操作系統(tǒng)設(shè)置無法滿足當(dāng)前數(shù)據(jù)庫負(fù)載的需求，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫性能無法充分發(fā)揮。

在面對這些挑戰(zhàn)時，必須進(jìn)行MySQL調(diào)優(yōu)，以提升數(shù)據(jù)庫性能和可擴(kuò)展性。我們可以通過優(yōu)化查詢語句、調(diào)整數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、優(yōu)化存儲引擎和硬件等措施，解決性能瓶頸和并發(fā)訪問問題，并確保數(shù)據(jù)庫能夠穩(wěn)定高效地支持日益增長的業(yè)務(wù)需求。

在接下來的內(nèi)容中，我們將詳細(xì)介紹該電商網(wǎng)站所采取的調(diào)優(yōu)步驟和實踐經(jīng)驗，展示如何通過系統(tǒng)的MySQL調(diào)優(yōu)方法，提升數(shù)據(jù)庫性能、優(yōu)化查詢效率，并實現(xiàn)快速、可靠的在線購物體驗。

MySQL調(diào)優(yōu)環(huán)節(jié)主要包括：

數(shù)據(jù)庫配置調(diào)優(yōu)
硬件及操作系統(tǒng)調(diào)優(yōu)
SQL語句查詢優(yōu)化

下面我們首先了解下數(shù)據(jù)庫配置調(diào)優(yōu)：

數(shù)據(jù)庫配置調(diào)優(yōu)

數(shù)據(jù)庫配置是MySQL調(diào)優(yōu)的重要一環(huán)，通過合理地調(diào)整數(shù)據(jù)庫的參數(shù)設(shè)置，可以顯著改善性能和資源利用率。

在本章中，我們將探討一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)庫配置調(diào)優(yōu)策略，并提供相應(yīng)的實際腳本或命令示例。

調(diào)整數(shù)據(jù)庫緩沖區(qū)大小和線程池設(shè)置

InnoDB緩沖池大小（innodb_buffer_pool_size）：
對于電商網(wǎng)站平臺，我們建議將該參數(shù)設(shè)置為整個服務(wù)器內(nèi)存的70%-80%。
例如，如果服務(wù)器具有16GB的內(nèi)存，則可以將緩沖池大小設(shè)置為12GB-14GB，以確保大部分?jǐn)?shù)據(jù)和索引可以緩存在內(nèi)存中，提高讀取性能。
示例：
```
mysql> SHOW VARIABLES LIKE "innodb_buffer_pool_size";+-------------------------+-----------+| Variable_name           | Value     |+-------------------------+-----------+| innodb_buffer_pool_size | 134217728 |+-------------------------+-----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 12*1024*1024*1024;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
```

查詢緩存設(shè)置（query_cache_type、query_cache_size）：

在電商網(wǎng)站平臺中，由于更新頻率較高，我們建議禁用查詢緩存。

查詢緩存在高并發(fā)和頻繁更新的環(huán)境下可能帶來更多的性能負(fù)擔(dān)。

示例：

mysql> SHOW VARIABLES LIKE "query_cache%";+------------------------------+---------+| Variable_name                | Value   |+------------------------------+---------+| query_cache_limit            | 1048576 || query_cache_min_res_unit     | 4096    || query_cache_size             | 1048576 || query_cache_type             | OFF     || query_cache_wlock_invalidate | OFF     |+------------------------------+---------+5 rows in set (0.00 sec)

在MySQL配置文件中進(jìn)行查詢緩存設(shè)置：

[mysqld]query_cache_type = 0query_cache_size = 0

線程池設(shè)置（thread_pool_size、thread_pool_max_threads）：
針對電商網(wǎng)站平臺的高并發(fā)訪問，我們建議根據(jù)預(yù)估的并發(fā)連接數(shù)和系統(tǒng)負(fù)載情況，適當(dāng)調(diào)整線程池的大小和最大線程數(shù)。
可以先根據(jù)實際情況設(shè)置較小的值，然后通過監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)載和連接池狀態(tài)來進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。
示例：
```
SHOW VARIABLES LIKE "thread_pool%";
```
在MySQL配置文件中進(jìn)行線程池設(shè)置：
```
[mysqld]thread_pool_size = 100thread_pool_max_threads = 200
```

優(yōu)化InnoDB存儲引擎的參數(shù)配置

日志配置（innodb_log_file_size、innodb_log_buffer_size）：
對于電商網(wǎng)站平臺，我們建議根據(jù)數(shù)據(jù)庫的日志寫入速度和事務(wù)處理量來調(diào)整日志文件大小和緩沖區(qū)大小。
一般而言，日志文件大小應(yīng)該足夠大，以減少日志切換的頻率，同時緩沖區(qū)大小應(yīng)該能容納一定數(shù)量的日志寫入。
示例：
```
mysql> SHOW VARIABLES LIKE "innodb_log_file%";+---------------------------+----------+| Variable_name             | Value    |+---------------------------+----------+| innodb_log_file_size      | 50331648 || innodb_log_files_in_group | 2        |+---------------------------+----------+2 rows in set (0.00 sec)
```
調(diào)整日志文件大小和緩沖區(qū)大?。?/p>
```
SET GLOBAL innodb_log_file_size = 1G;SET GLOBAL innodb_log_buffer_size = 32M;
```
在MySQL配置文件中進(jìn)行永久設(shè)置：
```
[mysqld]innodb_log_file_size = 1Ginnodb_log_buffer_size = 32M
```
鎖定配置（innodb_lock_wait_timeout）：
對于電商網(wǎng)站平臺的并發(fā)訪問，我們建議將鎖定等待超時時間設(shè)置為較短的值，以減少長時間的鎖定等待。
一般而言，可以將鎖定等待超時時間設(shè)置為幾秒鐘。
示例：
```
mysql> SHOW VARIABLES LIKE "innodb_lock_wait_timeout";+--------------------------+-------+| Variable_name            | Value |+--------------------------+-------+| innodb_lock_wait_timeout | 50    |+--------------------------+-------+1 row in set (0.00 sec)
```
調(diào)整鎖定等待超時時間：
```
SET GLOBAL innodb_lock_wait_timeout = 5;
```
在MySQL配置文件中進(jìn)行永久設(shè)置：
```
[mysqld]innodb_lock_wait_timeout = 5
```
自動增長參數(shù)（innodb_autoinc_lock_mode）：對于電商網(wǎng)站平臺的高并發(fā)環(huán)境，建議將自動增長鎖定模式設(shè)置為"2"，即使用連續(xù)的批量插入模式。這樣可以減少自動增長字段的鎖定沖突，提高并發(fā)性能。
示例：
```
mysql> SHOW VARIABLES LIKE "innodb_autoinc_lock_mode";+--------------------------+-------+| Variable_name            | Value |+--------------------------+-------+| innodb_autoinc_lock_mode | 1     |+--------------------------+-------+1 row in set (0.00 sec)
```
調(diào)整自動增長鎖定模式：
```
SET GLOBAL innodb_autoinc_lock_mode = 2;
```
在MySQL配置文件中進(jìn)行永久設(shè)置：
```
[mysqld]innodb_autoinc_lock_mode = 2
```

調(diào)整日志和鎖定策略以提高并發(fā)性能

事務(wù)隔離級別（transaction-isolation）：對于電商網(wǎng)站平臺，建議將事務(wù)隔離級別設(shè)置為"READ-COMMITTED"，以平衡并發(fā)性能和數(shù)據(jù)一致性的需求。

示例：

mysql> SELECT @@global.tx_isolation;+-----------------------+| @@global.tx_isolation |+-----------------------+| REPEATABLE-READ       |+-----------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

設(shè)置事務(wù)隔離級別：

mysql> SET GLOBAL tx_isolation = "READ-COMMITTED";Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

在MySQL配置文件中進(jìn)行永久設(shè)置：

[mysqld]transaction-isolation = READ-COMMITTED

并發(fā)控制策略（innodb_thread_concurrency）：
根據(jù)電商網(wǎng)站平臺的并發(fā)連接數(shù)和系統(tǒng)負(fù)載情況，適當(dāng)調(diào)整并發(fā)控制策略。
可以先將innodb_thread_concurrency設(shè)置為0，讓MySQL根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載動態(tài)調(diào)整線程并發(fā)數(shù)。
示例：
```
mysql> SHOW VARIABLES LIKE "innodb_thread_concurrency";+---------------------------+-------+| Variable_name             | Value |+---------------------------+-------+| innodb_thread_concurrency | 0     |+---------------------------+-------+1 row in set (0.00 sec)
```
在MySQL配置文件中進(jìn)行線程并發(fā)控制設(shè)置：
```
[mysqld]innodb_thread_concurrency = 0
```
鎖定優(yōu)化：對于電商網(wǎng)站平臺中頻繁更新的表，應(yīng)盡量使用行級鎖定代替表級鎖定，以減少鎖沖突和提高并發(fā)性能。在需要使用行級鎖定的表上加上適當(dāng)?shù)乃饕?，可以進(jìn)一步提高并發(fā)性能。

通過細(xì)致的數(shù)據(jù)庫配置調(diào)優(yōu)，我們可以最大程度地提升MySQL數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性，從而確保電商網(wǎng)站平臺的高并發(fā)訪問和事務(wù)處理能力。

在實際應(yīng)用中，建議根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)狀況，進(jìn)行性能測試和評估，并定期進(jìn)行調(diào)優(yōu)和優(yōu)化的檢查。

在接下來的章節(jié)中，我們將深入探討硬件和操作系統(tǒng)優(yōu)化的關(guān)鍵步驟，以全面提升MySQL數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性。

硬件和操作系統(tǒng)優(yōu)化

硬件和操作系統(tǒng)的優(yōu)化對于MySQL數(shù)據(jù)庫的性能和穩(wěn)定性同樣至關(guān)重要。

在電商網(wǎng)站平臺中，針對高并發(fā)訪問和大量數(shù)據(jù)處理的需求，我們可以通過以下配置和優(yōu)化策略來提升系統(tǒng)性能。

硬件配置

硬件配置是根據(jù)具體的需求和預(yù)算來確定的，因此可能因情況而異。

然而，可以根據(jù)上述電商網(wǎng)站平臺的特點，提供一個合理的硬件配置參考：

內(nèi)存（RAM）：
分配足夠的內(nèi)存以容納數(shù)據(jù)庫的緩存和索引數(shù)據(jù)。
對于中型到大型的電商網(wǎng)站平臺，建議選擇至少64GB到128GB的內(nèi)存。
對于更大規(guī)模的平臺，可能需要更高容量的內(nèi)存。
存儲設(shè)備：
選擇高性能的存儲設(shè)備以提供快速的數(shù)據(jù)讀寫能力。
對于數(shù)據(jù)文件和日志文件，建議使用固態(tài)硬盤（SSD）或者NVMe SSD，以提高數(shù)據(jù)訪問速度。
對于較大的數(shù)據(jù)量，可以考慮使用RAID陣列以提供更好的性能和冗余。
CPU：
選擇多核心的CPU以提高并發(fā)處理能力。
對于大型電商網(wǎng)站平臺，建議選擇高性能的服務(wù)器級CPU，例如Intel Xeon系列或AMD EPYC系列，考慮配置4核或更多核心的CPU和高頻率的處理器。
網(wǎng)絡(luò)帶寬：
確保有足夠的網(wǎng)絡(luò)帶寬來處理大量的并發(fā)請求和數(shù)據(jù)傳輸。
對于電商網(wǎng)站平臺，建議選擇高速網(wǎng)絡(luò)連接，例如千兆以太網(wǎng)或更高速率的網(wǎng)絡(luò)。

請注意，這僅是一個大致的硬件配置參考，具體的硬件需求還應(yīng)根據(jù)實際情況、預(yù)算和性能要求進(jìn)行綜合考慮。

當(dāng)然，一般中大型的電商平臺基本都會采用mysql集群部署，集群部署還需要考慮以下方面：

數(shù)據(jù)分片：將數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分散到多個節(jié)點上。每個節(jié)點負(fù)責(zé)管理一部分?jǐn)?shù)據(jù)。在配置分布式MySQL時，需要確定數(shù)據(jù)分片的策略和規(guī)則，例如按照用戶ID、地理位置或其他業(yè)務(wù)相關(guān)的方式進(jìn)行分片。
主從復(fù)制：在每個節(jié)點上配置主從復(fù)制，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的復(fù)制和同步。主節(jié)點負(fù)責(zé)處理寫操作，從節(jié)點負(fù)責(zé)處理讀操作。通過主從復(fù)制可以提高系統(tǒng)的可用性和擴(kuò)展性。
負(fù)載均衡：使用負(fù)載均衡器將請求分發(fā)到不同的數(shù)據(jù)庫節(jié)點上。負(fù)載均衡器可以根據(jù)負(fù)載情況、節(jié)點狀態(tài)和其他策略來決定將請求發(fā)送到哪個節(jié)點。常見的負(fù)載均衡器包括Nginx、HAProxy等。
高可用性：配置故障切換和自動故障恢復(fù)機(jī)制，以確保系統(tǒng)在節(jié)點故障時仍然可用?？梢允褂弥鲝膹?fù)制和心跳監(jiān)測來實現(xiàn)高可用性。
安全性：為分布式MySQL配置適當(dāng)?shù)陌踩胧?，包括訪問控制、加密傳輸、防火墻設(shè)置等，以保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性和完整性。
網(wǎng)絡(luò)通信：確保節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)通信暢通，延遲較低，可以考慮使用高速網(wǎng)絡(luò)連接和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)設(shè)置。
監(jiān)控和性能優(yōu)化：配置監(jiān)控工具和性能優(yōu)化工具，對分布式MySQL進(jìn)行實時監(jiān)控和性能調(diào)優(yōu)?？梢允褂霉ぞ呷鏟rometheus、Grafana等進(jìn)行監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析。
擴(kuò)展性：考慮未來的擴(kuò)展需求，設(shè)計可擴(kuò)展的架構(gòu)和配置。例如，添加更多的節(jié)點、調(diào)整分片策略等。

以上是分布式MySQL服務(wù)器的一般配置原則。具體的配置取決于應(yīng)用需求、數(shù)據(jù)量、預(yù)算和性能要求。

操作系統(tǒng)配置

在操作系統(tǒng)層面配置以滿足MySQL優(yōu)化，以下是一些常見的配置項及其詳細(xì)描述、作用、配置方式、腳本和命令：

文件描述符限制：
文件描述符是操作系統(tǒng)用于追蹤打開的文件的標(biāo)識符。
調(diào)整文件描述符限制可以提高M(jìn)ySQL處理并發(fā)連接和文件操作的能力。
文件配置方式：
- 編輯 /etc/security/limits.conf文件，增加以下配置：
```
* soft nofile 65536* hard nofile 65536
```
命令配置方式：
- 設(shè)置軟限制：
```
ulimit -n 65536
```
- 設(shè)置硬限制：
```
ulimit -Hn 65536
```
說明：
MySQL使用文件描述符來管理數(shù)據(jù)庫文件、日志文件等。
通過增加文件描述符限制，可以讓MySQL同時打開更多的文件，提高并發(fā)連接和文件操作的能力。
網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)優(yōu)：
調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)可以改善數(shù)據(jù)庫的網(wǎng)絡(luò)通信性能。
配置方式：
- 編輯 /etc/sysctl.conf文件，增加以下配置：
```
net.core.somaxconn = 65535net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
```
- 重新加載配置文件：
```
sysctl -p
```
說明：
- net.core.somaxconn：指定系統(tǒng)在處于隊列狀態(tài)下的最大連接數(shù)，增加該值可以增加同時連接到MySQL服務(wù)器的客戶端數(shù)量。
- net.ipv4.tcp_max_syn_backlog：指定操作系統(tǒng)處理未完成三次握手的連接請求的最大數(shù)量，增加該值可以容納更多的連接請求。
- net.ipv4.tcp_tw_reuse：啟用TCP連接的地址重用功能，可以減少TIME-WAIT狀態(tài)的連接數(shù)量，釋放系統(tǒng)資源。
時間同步：
時間同步確保數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的時間準(zhǔn)確性，防止因時間不同步導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題。
配置方式：
- 安裝并配置 NTP（Network Time Protocol）服務(wù)，使服務(wù)器時間與標(biāo)準(zhǔn)時間同步。
安裝命令：
- 安裝 NTP 服務(wù)（以Ubuntu為例）：
```
apt-get install ntp
```
- 啟動 NTP 服務(wù)：
```
service ntp start
```
說明：
時間同步是為了確保數(shù)據(jù)庫服務(wù)器與其他服務(wù)器和客戶端之間的時間一致性。
MySQL的許多功能和日志記錄都依賴于準(zhǔn)確的時間。通過安裝和配置NTP服務(wù)，可以使數(shù)據(jù)庫服務(wù)器與標(biāo)準(zhǔn)時間源進(jìn)行同步，避免因時間不同步而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題。

以上是在操作系統(tǒng)層面對MySQL進(jìn)行優(yōu)化的一些常見配置項。請注意，具體的配置可能因操作系統(tǒng)版本和發(fā)行版而異。在進(jìn)行配置時，建議參考官方文檔和操作系統(tǒng)的最佳實踐指南，并根據(jù)實際需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。

接下來，我們繼續(xù)進(jìn)行SQL層面的查詢優(yōu)化。

查詢優(yōu)化

進(jìn)行查詢優(yōu)化首選需要了解查詢優(yōu)化器，查詢優(yōu)化器是MySQL中的一個關(guān)鍵組件，它負(fù)責(zé)分析查詢語句并生成最優(yōu)的查詢執(zhí)行計劃。

查詢優(yōu)化器根據(jù)查詢的復(fù)雜度、表的統(tǒng)計信息和索引等因素，評估不同的執(zhí)行計劃，并選擇代價最低的執(zhí)行計劃來執(zhí)行查詢。

查詢優(yōu)化器的工作原理和相關(guān)概念如下：

查詢優(yōu)化器的工作流程：
- 解析查詢語句：查詢優(yōu)化器首先會對查詢語句進(jìn)行解析，將其轉(zhuǎn)化為內(nèi)部的查詢樹或邏輯表達(dá)式。
- 查詢重寫：優(yōu)化器可能對查詢進(jìn)行重寫，以優(yōu)化查詢結(jié)構(gòu)和查詢條件。
- 查詢優(yōu)化：優(yōu)化器根據(jù)統(tǒng)計信息、索引和其他相關(guān)信息，生成不同的執(zhí)行計劃，并評估每個執(zhí)行計劃的代價。
- 選擇最優(yōu)執(zhí)行計劃：優(yōu)化器選擇代價最低的執(zhí)行計劃，并生成執(zhí)行計劃的執(zhí)行指令。
- 執(zhí)行查詢：MySQL的執(zhí)行引擎根據(jù)優(yōu)化器生成的執(zhí)行計劃，執(zhí)行查詢并返回結(jié)果。
查詢優(yōu)化器的優(yōu)化過程：
- 查詢預(yù)估：優(yōu)化器根據(jù)統(tǒng)計信息和查詢條件預(yù)估查詢結(jié)果集的大小，以決定使用哪個執(zhí)行計劃。
- 索引選擇：優(yōu)化器根據(jù)索引的選擇性和列的選擇性，決定是否使用索引以及使用哪個索引。
- 連接順序選擇：對于涉及多個表的查詢，優(yōu)化器選擇合適的表連接順序，以減少中間結(jié)果集的大小和連接操作的代價。
- 子查詢優(yōu)化：優(yōu)化器嘗試將子查詢轉(zhuǎn)化為連接操作或應(yīng)用優(yōu)化的技術(shù)，以減少子查詢的執(zhí)行次數(shù)和開銷。
- 重寫查詢：優(yōu)化器可能對查詢進(jìn)行重寫，使用等價的查詢結(jié)構(gòu)，以改進(jìn)查詢的執(zhí)行效率。
統(tǒng)計信息的使用：
- 表統(tǒng)計信息：優(yōu)化器使用表的統(tǒng)計信息，如行數(shù)、列的唯一值數(shù)量等，來估計查詢的選擇性和代價。
- 索引統(tǒng)計信息：優(yōu)化器使用索引的統(tǒng)計信息，如索引的選擇性、平均數(shù)據(jù)頁的大小等，來評估索引的使用代價。
- 更新統(tǒng)計信息：統(tǒng)計信息會隨著數(shù)據(jù)的變化而變化，優(yōu)化器可能需要定期更新統(tǒng)計信息，以保持查詢優(yōu)化的準(zhǔn)確性。
查詢優(yōu)化器的影響因素：
- 查詢復(fù)雜度：查詢的復(fù)雜度越高，優(yōu)化器需要考慮的執(zhí)行計劃越多，優(yōu)化的時間和代價也會增加。
- 數(shù)據(jù)分布：數(shù)據(jù)的分布情況會影響優(yōu)化器的索引選擇和連接順序的決策，不同的數(shù)據(jù)分布可能導(dǎo)致不同的執(zhí)行計劃。

只有了解查詢優(yōu)化器的涉及邏輯，才能更好的掌握查詢優(yōu)化的相關(guān)方法。

查詢優(yōu)化主要手段

SQL查詢優(yōu)化涉及到多個方面，以下是一些常見的SQL查詢優(yōu)化技術(shù)和相關(guān)方面的詳細(xì)描述：

優(yōu)化查詢語句：

使用恰當(dāng)?shù)腟QL語句：根據(jù)查詢需求選擇合適的SQL語句，避免冗余或復(fù)雜的查詢操作。
減少數(shù)據(jù)返回量：只選擇需要的列，避免返回不必要的數(shù)據(jù)，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸和結(jié)果集處理開銷。

優(yōu)化數(shù)據(jù)模型和表結(jié)構(gòu)：

正規(guī)化數(shù)據(jù)模型：遵循數(shù)據(jù)庫設(shè)計的規(guī)范，消除數(shù)據(jù)冗余，提高查詢效率。
合理劃分表和分區(qū)：將大表劃分為更小的表或使用分區(qū)技術(shù)，提高查詢效率和數(shù)據(jù)維護(hù)性能。

監(jiān)測和分析查詢性能：

使用性能監(jiān)控工具：監(jiān)測數(shù)據(jù)庫的性能指標(biāo)，如查詢響應(yīng)時間、鎖等待時間等，及時發(fā)現(xiàn)性能瓶頸。
分析執(zhí)行計劃：使用EXPLAIN語句分析查詢的執(zhí)行計劃，查看索引使用情況和性能瓶頸，優(yōu)化查詢語句和索引設(shè)計。

定期維護(hù)和優(yōu)化：

定期收集統(tǒng)計信息：通過收集表的統(tǒng)計信息，優(yōu)化查詢優(yōu)化器的決策，提高查詢計劃的準(zhǔn)確性和性能。
定期重建索引：當(dāng)索引碎片化嚴(yán)重時，定期重建索引，提高索引的效率。

SQL查詢優(yōu)化是一個綜合性的工作，需要綜合考慮數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計、查詢語句、系統(tǒng)配置等多個方面。通過不斷優(yōu)化查詢性能，可以提高數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)速度和系統(tǒng)的整體性能。

電商場景案例實戰(zhàn)

準(zhǔn)備工作

在進(jìn)行實戰(zhàn)案例演示前，我們需要準(zhǔn)備相關(guān)數(shù)據(jù)，

我們都知道，在電商平臺中，最核心的數(shù)據(jù)為：用戶、商品、訂單，

因此，我們需要創(chuàng)建了對應(yīng)三張表，以及批量初始化大量數(shù)據(jù)，

其中，表結(jié)構(gòu)簡單設(shè)計如下：

CREATE TABLE `my_customer` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT "姓名",  `age` int(3) DEFAULT "20" COMMENT "年齡",  `gender` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT "性別 0-女 1-男",  `phone` varchar(20) DEFAULT "" COMMENT "地址",  `address` varchar(100) DEFAULT NULL,  `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `my_customer_name_IDX` (`name`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT="客戶";CREATE TABLE `my_order` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `customer_id` int(11) NOT NULL,  `product_id` int(11) NOT NULL,  `quantity` int(11) NOT NULL DEFAULT "1" COMMENT "數(shù)量",  `total_price` int(11) NOT NULL DEFAULT "1" COMMENT "總價",  `order_status` smallint(5) unsigned NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT "訂單狀態(tài) 0-未支付 1-已支付 2-派送中 3-已簽收",  `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT="訂單";CREATE TABLE `my_product` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(100) NOT NULL COMMENT "商品名",  `type` int(11) NOT NULL DEFAULT "1" COMMENT "類型 1-衣服 2-食品 3-書籍",  `brand` varchar(100) DEFAULT "" COMMENT "品牌",  `shop_id` int(11) NOT NULL DEFAULT "1" COMMENT "店鋪ID",  `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT="商品";

其中，用戶數(shù)據(jù)量為100萬，商品數(shù)據(jù)量10萬，訂單數(shù)據(jù)量近千萬。

接下來, 我們根據(jù)實際電商平臺常見查詢場景進(jìn)行分析和優(yōu)化。

場景1：用戶搜索

電商后臺管理系統(tǒng)通常需要根據(jù)用戶名稱、手機(jī)號、地址搜索相關(guān)用戶信息，

常見的查詢SQL語句如下：

select * from `my_customer` where phone like "%176%"

我們利用explain 分析下該sql語句的執(zhí)行過程。

MySQL 的 EXPLAIN是一個非常有用的工具，它可以分析和解釋查詢語句的執(zhí)行計劃，幫助開發(fā)者優(yōu)化查詢性能。通過執(zhí)行 EXPLAIN命令，可以獲取查詢執(zhí)行計劃的詳細(xì)信息，包括以下字段：

id: 查詢的唯一標(biāo)識符，用于標(biāo)識每個查詢的不同步驟或子查詢。
select_type: 查詢類型，表示查詢的類型和方式，常見的取值包括：
- SIMPLE: 簡單查詢，不包含子查詢或聯(lián)接。
- PRIMARY: 外層查詢。
- SUBQUERY: 子查詢。
- DERIVED: 派生表的查詢。
- UNION: UNION 查詢。
- UNION RESULT: UNION 查詢的結(jié)果。
- DEPENDENT UNION: 依賴于外部查詢的 UNION 查詢。
- UNION RESULT: UNION 查詢的結(jié)果。
- DEPENDENT UNION: 依賴于外部查詢的 UNION 查詢。
- UNION RESULT: UNION 查詢的結(jié)果。
- DEPENDENT UNION: 依賴于外部查詢的 UNION 查詢。
table: 表名，表示查詢涉及的表名或表的別名。
partitions: 分區(qū)信息，如果查詢涉及到分區(qū)表，則顯示分區(qū)信息。
type: 訪問類型，表示查詢使用的訪問方法和算法，常見的取值包括：
- ALL: 全表掃描，需要掃描整個表。
- index: 只訪問索引，無需掃描表數(shù)據(jù)。
- range: 使用索引范圍進(jìn)行查詢。
- ref: 使用非唯一索引或唯一索引前綴進(jìn)行查詢。
- eq_ref: 使用唯一索引進(jìn)行等值查詢。
- const: 常量查詢，使用常量值進(jìn)行查詢。
- system: 系統(tǒng)表查詢。
- NULL: 無效或未知的查詢類型。
possible_keys: 可能使用的索引，表示查詢可能使用的索引列表。
key: 實際使用的索引，表示查詢實際使用的索引。
key_len: 使用索引的長度，表示索引中使用的字節(jié)數(shù)。
ref: 連接條件，表示連接使用的列或常量。
rows: 估計的行數(shù)，表示查詢掃描的行數(shù)估計值。
filtered: 過濾的行百分比，表示查詢結(jié)果中實際返回的行數(shù)百分比。
Extra: 額外信息，表示查詢的附加信息，可能包括排序、臨時表、使用的文件等。

通過分析 EXPLAIN的輸出結(jié)果，可以了解查詢的執(zhí)行計劃、訪問方法和可能存在的性能問題。可以根據(jù)輸出結(jié)果中的字段信息，優(yōu)化查詢語句、索引設(shè)計和數(shù)據(jù)庫配置，以提高查詢性能和效率。

mysql> explain select * from `my_customer` where phone like "%157%";+----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+| id | select_type | table       | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |+----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | my_customer | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 995164 |    11.11 | Using where |+----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們可以看到該sql語句的執(zhí)行計劃中，type字段為ALL , 表示全表掃描，這會導(dǎo)致查詢效率過低，耗時過長。

首先我們應(yīng)該考慮為查詢字段加上索引，例如phone字段。

mysql> CREATE INDEX my_customer_phone_IDX USING BTREE ON store.my_customer (phone);

這里要注意，模糊匹配查詢使用 %在開頭會導(dǎo)致索引失效。

可以嘗試將查詢條件改為以 %結(jié)尾的模糊匹配，例如

select * from `my_customer` where phone like "157%";

接下來使用explain命令再次查看執(zhí)行計劃：

mysql> explain select * from `my_customer` where phone like "157%";+----+-------------+-------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------+| id | select_type | table       | partitions | type  | possible_keys         | key                   | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                 |+----+-------------+-------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------+|  1 | SIMPLE      | my_customer | NULL       | range | my_customer_phone_IDX | my_customer_phone_IDX | 83      | NULL | 103520 |   100.00 | Using index condition |+----+-------------+-------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們可以看到sql執(zhí)行過程中實際用到了my_customer_phone_IDX 索引, 相比全表掃描，這里預(yù)計掃描函數(shù)僅10w多行。

在實際開發(fā)過程中，應(yīng)該避免使用 SELECT *：只選擇需要的字段，而不是使用通配符 *。只選擇必要的字段可以減少數(shù)據(jù)傳輸和內(nèi)存開銷，提高查詢性能。

例如，我們僅需要根據(jù)用戶手機(jī)號查詢用戶id和姓名,

那么，sql應(yīng)該改寫如下：

select id, name from `my_customer` where phone like "157%";

那么到這里，當(dāng)前sql語句能否進(jìn)一步優(yōu)化呢？

答案是肯定的，

首先我們要了解下回表查詢這個概念,

回表查詢是指在使用非覆蓋索引（Non-Clustered Index）進(jìn)行查詢時，當(dāng)需要獲取查詢結(jié)果所需的數(shù)據(jù)列不在索引中時，MySQL 需要通過索引的指針回到主索引（Clustered Index）或數(shù)據(jù)頁中獲取缺失的數(shù)據(jù)列。
在回表查詢中，首先根據(jù)非覆蓋索引定位到符合查詢條件的索引記錄，然后通過索引中的指針獲取主索引或數(shù)據(jù)頁中的相應(yīng)數(shù)據(jù)列。這個過程涉及了兩次磁盤訪問，即首先訪問索引頁，再次訪問主索引或數(shù)據(jù)頁，因此相對于覆蓋索引的查詢，回表查詢會引入額外的磁盤讀取操作，增加了查詢的開銷和響應(yīng)時間。

回表查詢可能會對查詢性能產(chǎn)生一定的影響，特別是在大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)查詢的情況下。因此，為了減少回表查詢的開銷，可以考慮通過覆蓋索引（Covering Index）來進(jìn)行優(yōu)化，

覆蓋索引（Covering Index）是指在查詢過程中，索引包含了查詢所需的所有數(shù)據(jù)列，無需回表查詢主索引或數(shù)據(jù)頁。換句話說，覆蓋索引能夠直接提供查詢所需的數(shù)據(jù)，而不需要再去訪問主索引或數(shù)據(jù)頁，從而提高查詢性能和效率。
在一般的索引中，只包含了被索引的列以及主索引的引用指針。當(dāng)執(zhí)行查詢時，MySQL 首先通過索引定位到符合條件的記錄，然后再通過主索引或數(shù)據(jù)頁獲取缺失的數(shù)據(jù)列，這個過程被稱為回表查詢。而覆蓋索引則避免了回表查詢的開銷，因為索引本身就包含了查詢所需的所有數(shù)據(jù)列。
覆蓋索引的好處主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
提高查詢性能：由于覆蓋索引能夠直接提供查詢所需的數(shù)據(jù)，減少了磁盤的隨機(jī)訪問和額外的回表查詢操作，從而加快了查詢的執(zhí)行速度。
減少磁盤 I/O：回表查詢需要進(jìn)行額外的磁盤讀取操作，而覆蓋索引可以減少磁盤 I/O 操作，降低系統(tǒng)的磁盤負(fù)載。
減少內(nèi)存消耗：覆蓋索引可以減少需要加載到內(nèi)存中的數(shù)據(jù)量，節(jié)省了內(nèi)存的使用，提高了查詢的效率。
要創(chuàng)建覆蓋索引，需要選擇適當(dāng)?shù)乃饕?，以包含查詢語句中涉及的所有列。這需要綜合考慮查詢的需求、數(shù)據(jù)列的選擇性和索引的大小等因素。需要注意的是，創(chuàng)建過多的覆蓋索引可能會增加索引的維護(hù)成本和存儲空間占用。
總之，覆蓋索引是一種優(yōu)化手段，通過索引包含查詢所需的所有數(shù)據(jù)列，避免了回表查詢，提高了查詢的性能和效率。使用覆蓋索引可以在適當(dāng)?shù)那闆r下優(yōu)化查詢，但需要權(quán)衡索引的設(shè)計和維護(hù)成本。

這里，我們重新創(chuàng)建my_customer_phone_IDX索引，腳本如下：

CREATE INDEX my_customer_phone_IDX USING BTREE ON store.my_customer (phone,name);

重新使用explain命令再次查看執(zhí)行計劃：

mysql> explain select id, name from `my_customer` where phone like "157%";+----+-------------+-------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+--------------------------+| id | select_type | table       | partitions | type  | possible_keys         | key                   | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                    |+----+-------------+-------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | my_customer | NULL       | range | my_customer_phone_IDX | my_customer_phone_IDX | 83      | NULL | 100018 |   100.00 | Using where; Using index |+----+-------------+-------------+------------+-------+-----------------------+-----------------------+---------+------+--------+----------+--------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

這里，我們可以看到Extra字段的值包含Using index, 表明觸發(fā)了索引覆蓋，沒有進(jìn)行回表查詢，查詢時間大大減少。

同理，如果SQL如下，

select count(name) from `my_customer` where phone like "157%";

覆蓋索引也會生效。

場景2：訂單查詢

不管是用戶App端還是在電商后臺，都存在訂單查詢的場景，

例如我們需要根據(jù)品牌查詢對應(yīng)品牌下商品的訂單，

我們首先給商品表加個以品牌字段作為索引：

CREATE INDEX my_product_brand_IDX USING BTREE ON store.my_product (brand);

我們先給出一條常見的查詢SQL:

select * from my_order mo  where product_id  in (select id from my_product mp  where brand  = "Apple");

sql查詢耗時近6000ms, 查看執(zhí)行計劃：

mysql> explain select * from my_order mo  where product_id  in (select id from my_product mp  where brand  = "Apple");+----+-------------+-------+------------+--------+------------------------------+---------+---------+---------------------+---------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys                | key     | key_len | ref                 | rows    | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+--------+------------------------------+---------+---------+---------------------+---------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | mo    | NULL       | ALL    | NULL                         | NULL    | NULL    | NULL                | 7529130 |   100.00 | NULL        ||  1 | SIMPLE      | mp    | NULL       | eq_ref | PRIMARY,my_product_brand_IDX | PRIMARY | 4       | store.mo.product_id |       1 |     5.00 | Using where |+----+-------------+-------+------------+--------+------------------------------+---------+---------+---------------------+---------+----------+-------------+2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到有兩條執(zhí)行計劃，其中訂單表的查詢使用了全表掃描，

我們再給訂單表的prodcut_id字段加上索引，

CREATE INDEX my_order_product_id_IDX USING BTREE ON store.my_order (product_id);

再次查看執(zhí)行計劃：

mysql> explain select * from my_order mo  where product_id  in (select id from my_product mp  where brand  = "Apple");+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------+-------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys                | key                     | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------+-------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | mp    | NULL       | ref  | PRIMARY,my_product_brand_IDX | my_product_brand_IDX    | 403     | const       | 1027 |   100.00 | Using index ||  1 | SIMPLE      | mo    | NULL       | ref  | my_order_product_id_IDX      | my_order_product_id_IDX | 4       | store.mp.id |   75 |   100.00 | NULL        |+----+-------------+-------+------------+------+------------------------------+-------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

這里，我們可以看到兩條計劃都用到了prodcut_id字段索引，加快了查詢效率。

雖然子查詢在當(dāng)前情況下實現(xiàn)了查詢需求，但使用子查詢可能會導(dǎo)致一些性能問題，因此在優(yōu)化查詢時，通常不建議過度依賴子查詢。以下是一些原因：

執(zhí)行多次查詢：效率太差，執(zhí)行子查詢時，MYSQL需要創(chuàng)建臨時表，查詢完畢后再刪除這些臨時表，所以，子查詢的速度會受到一定的影響，這里多了一個創(chuàng)建和銷毀臨時表的過程。
可讀性和維護(hù)性差：復(fù)雜的嵌套子查詢可能會使查詢語句變得難以理解和維護(hù)。子查詢通常需要理解嵌套層次和各個子查詢之間的關(guān)系，使查詢語句變得冗長且難以閱讀。
缺乏優(yōu)化靈活性：數(shù)據(jù)庫優(yōu)化器在處理子查詢時的優(yōu)化能力相對較弱。優(yōu)化器很難對復(fù)雜的嵌套子查詢進(jìn)行全面的優(yōu)化，可能無法選擇最佳執(zhí)行計劃，導(dǎo)致性能下降。
可能引發(fā)性能問題：子查詢可能導(dǎo)致全表掃描或臨時表的創(chuàng)建，增加系統(tǒng)的 I/O 負(fù)擔(dān)和內(nèi)存消耗。特別是當(dāng)子查詢涉及大量數(shù)據(jù)或涉及多表關(guān)聯(lián)時，性能問題可能更加明顯。

對于能夠使用連接查詢（JOIN）或其他更有效方法替代的子查詢，通常建議使用更簡潔和高效的查詢方式。連接查詢可以更好地利用索引和優(yōu)化執(zhí)行計劃，同時提供更好的可讀性和維護(hù)性。

然而，并非所有情況下都不推薦使用子查詢。在某些特定的場景下，子查詢是合理的選擇，例如需要進(jìn)行存在性檢查或在查詢中嵌套聚合函數(shù)等情況。在使用子查詢時，需要根據(jù)實際情況綜合考慮性能、可讀性和維護(hù)性的權(quán)衡，確保達(dá)到最佳的查詢效果。

這里，我們應(yīng)該將SQL語句改寫為連接查詢（JOIN),

SELECT mo.id as orderId, mo.customer_id as customerId, mp.name as productName, mo.order_status as orderStatus FROM my_order mo JOIN my_product mp ON mo.product_id = mp.id WHERE mp.brand = "Apple";

雖然多表連接查詢（多表 JOIN）是常見的查詢方式之一，但是一旦join涉及到的數(shù)據(jù)量很大效率就很難保證，這種情況下強(qiáng)烈推薦分別根據(jù)索引單表取數(shù)據(jù)，然后在應(yīng)用層里面做join，merge數(shù)據(jù)。

在應(yīng)用層關(guān)聯(lián)的優(yōu)勢如下：

提高緩存效率：應(yīng)用程序可以方便地緩存單表查詢的結(jié)果對象。通過拆分關(guān)聯(lián)查詢，當(dāng)關(guān)聯(lián)表中的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，不會影響到查詢緩存，從而提高緩存的效率。
減少鎖競爭：拆分查詢可以減少鎖的競爭。執(zhí)行單個查詢時，只涉及到單個表，減少了鎖的沖突，提高了并發(fā)性能。
易于數(shù)據(jù)庫拆分：在應(yīng)用層進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢，更容易實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的拆分，提供高性能和可擴(kuò)展性的能力。
提升查詢效率：使用 IN() 替代關(guān)聯(lián)查詢時，MySQL可以按照 ID 的順序進(jìn)行查詢，這可能比隨機(jī)的關(guān)聯(lián)查詢更高效。
減少冗余記錄查詢：應(yīng)用層關(guān)聯(lián)查詢意味著每條記錄只需要查詢一次，而在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢可能需要重復(fù)訪問部分?jǐn)?shù)據(jù)。因此，這種重構(gòu)還可以減少網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)存的開銷。
哈希關(guān)聯(lián)效率更高：應(yīng)用層關(guān)聯(lián)相當(dāng)于在應(yīng)用中實現(xiàn)了哈希關(guān)聯(lián)，而不是使用MySQL的嵌套循環(huán)關(guān)聯(lián)。在某些場景下，哈希關(guān)聯(lián)的效率要高得多。

反之不推薦使用 JOIN 的原因：

大規(guī)模表的性能壓力：當(dāng)表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬級別時，使用 JOIN 可能導(dǎo)致性能下降。
分布式分庫分表：跨庫 JOIN 不推薦使用，因為目前MySQL的分布式中間件對跨庫 JOIN 的支持不佳。
表結(jié)構(gòu)修改的復(fù)雜性：修改單表查詢相對容易，而修改 JOIN 的 SQL 語句較為復(fù)雜，維護(hù)成本較高。

當(dāng)然join在部分場景使用也有好處，

例如分頁查詢：JOIN 查詢可以方便地進(jìn)行分頁，可以使用副表的字段作為查詢條件，在查詢時將副表的匹配字段作為結(jié)果集，使用主表進(jìn)行 IN() 查詢。

場景3：分頁查詢

那么接下來，我們再看看分頁查詢情況下的優(yōu)化：

一般典型分頁查詢語句如下：

SELECT mo.id as orderId, mo.customer_id as customerId, mo.order_status as orderStatus FROM my_order mo where mo.order_status  = 1  order by mo.id asc limit 1000000, 10

limit是最常用的分頁方法,它在執(zhí)行過程中，相當(dāng)于先遍歷了前1000000個，然后取了第1000000到1000010個，舍棄了前1000000個, limit越大查詢性能越低，limit僅適用于小數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的分頁查詢。

mysql> explain SELECT mo.id as orderId, mo.customer_id as customerId, mo.order_status as orderStatus FROM my_order mo where mo.order_status  = 1  order by mo.id asc limit 1000000, 10;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | mo    | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL | 1000010 |    10.00 | Using where |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

那么我們應(yīng)該怎么優(yōu)化呢？

我們可以利用索引來進(jìn)行優(yōu)化，例如我們分頁查詢到第1000000條數(shù)據(jù)，訂單ID為3997806，那么下個分頁的所有訂單ID都是大于3997806，

sql語句可以改寫為：

SELECT mo.id as orderId, mo.customer_id as customerId, mo.order_status as orderStatus FROM my_order mo  inner join (select id from my_order  where id > 3997806 and order_status  = 1 limit 100) mo2 on mo.id = mo2.id order by mo.id asc

sql語句的執(zhí)行從10s降低到100ms，提升近100倍，

我們可以看下執(zhí)行計劃，

mysql> explain SELECT mo.id as orderId, mo.customer_id as customerId, mo.order_status as orderStatus FROM my_order mo  inner join (select id from my_order  where id > 3997806 and order_status  = 1 limit 100) mo2 on mo.id = mo2.id order by mo.id asc    -> ;+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+--------+---------+----------+---------------------------------+| id | select_type | table      | partitions | type   | possible_keys | key     | key_len | ref    | rows    | filtered | Extra                           |+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+--------+---------+----------+---------------------------------+|  1 | PRIMARY     |  | NULL       | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL   |     100 |   100.00 | Using temporary; Using filesort ||  1 | PRIMARY     | mo         | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | mo2.id |       1 |   100.00 | NULL                            ||  2 | DERIVED     | my_order   | NULL       | range  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL   | 3764565 |    10.00 | Using where                     |+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+--------+---------+----------+---------------------------------+3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

從查詢計劃我們看到，首先子查詢根據(jù)主鍵索引，獲取最多10條訂單ID, 然后再根據(jù)這10條id 獲取數(shù)據(jù)詳情。不需要再查詢上百萬條數(shù)據(jù)后排序取所需幾行數(shù)據(jù)。

場景4：訂單統(tǒng)計報表查詢

接下來，我們在看下第4個場景，訂單統(tǒng)計。

電商平臺經(jīng)常需要從多個維度統(tǒng)計訂單數(shù)據(jù)，例如訂單數(shù)、訂單總額、熱門商品排行等等。

這里假設(shè)我們需要查詢不同商品的訂單數(shù)和訂單總額，

給出的第一版sql 如下所示：

select mo.product_id , count(*) as num , sum(mo.total_price) from my_order mo group by mo.product_id

執(zhí)行部分情況如下:

|      99995 |  65 |               21528 ||      99996 |  85 |               24549 ||      99997 |  75 |               23156 ||      99998 |  89 |               27123 ||      99999 |  90 |               24190 ||     100000 |  79 |               26625 |+------------+-----+---------------------+100000 rows in set (1 min 48.82 sec)

10000個商品耗時到達(dá)了48秒多，

對于分組統(tǒng)計查詢，以下是一些優(yōu)化思路：

使用合適的索引：為支持分組和統(tǒng)計操作，可以考慮創(chuàng)建合適的索引。優(yōu)化思路包括：
- 為分組字段和統(tǒng)計字段創(chuàng)建索引，以提高分組和聚合操作的效率。
- 考慮覆蓋索引，即索引包含所有需要的字段，避免回表查詢。
- 針對不同的查詢場景和條件，選擇適當(dāng)?shù)乃饕愋停ㄈ鏐-tree索引、哈希索引等）。
緩存結(jié)果集：對于頻繁進(jìn)行的分組統(tǒng)計查詢，可以考慮緩存結(jié)果集，避免每次都重新計算。優(yōu)化思路包括：
- 使用緩存技術(shù)（如Redis）存儲結(jié)果集，以便快速獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
- 設(shè)置合適的緩存失效策略，根據(jù)數(shù)據(jù)的更新頻率進(jìn)行定期更新或手動更新。
預(yù)聚合數(shù)據(jù)：對于大數(shù)據(jù)量和復(fù)雜的統(tǒng)計查詢，可以考慮預(yù)先計算和存儲聚合結(jié)果，以減少查詢時的計算量。優(yōu)化思路包括：
- 創(chuàng)建定期或?qū)崟r的預(yù)聚合任務(wù)，將統(tǒng)計結(jié)果存儲到特定的表中。
- 在查詢時直接從預(yù)聚合表中獲取結(jié)果，避免重復(fù)的計算和分組操作。
合理設(shè)置分組字段：對于分組統(tǒng)計查詢，分組字段的選擇會影響查詢性能。優(yōu)化思路包括：
- 盡量選擇具有高基數(shù)（不同取值較多）的字段作為分組字段，以減少分組的數(shù)量和計算量。
- 避免在查詢中使用過多復(fù)雜的表達(dá)式或函數(shù)作為分組字段，以減少計算的開銷。
考慮并行計算：對于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分組統(tǒng)計查詢，可以考慮使用并行計算來提高查詢效率。優(yōu)化思路包括：
- 將查詢?nèi)蝿?wù)拆分為多個并行的子任務(wù)，每個子任務(wù)處理不同的數(shù)據(jù)子集。
- 使用并行計算框架或數(shù)據(jù)庫引擎支持并行查詢，以加快查詢速度和提高吞吐量。

當(dāng)然具體的優(yōu)化策略需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行選擇和調(diào)整。

因為我們在之前的場景案例里，已經(jīng)對product_id 字段加了索引，我們可以根據(jù)第三條和第五條優(yōu)化建議：并行計算，在應(yīng)用層聚合數(shù)據(jù)，

考慮每條sql僅對部分商品進(jìn)行統(tǒng)計，例如：

select mo.product_id , count(*) as num , sum(mo.total_price) from my_order mo  where mo.product_id between 1000 and 2000 group by mo.product_id;

這里僅對商品ID在（1000,2000）范圍內(nèi)的訂單進(jìn)行統(tǒng)計，我們可以分多次查詢不同的數(shù)據(jù)。

使用分段統(tǒng)計后，我們可以看下執(zhí)行效率，

|       1997 |  91 |               27524 ||       1998 |  54 |               14298 ||       1999 |  74 |               24560 ||       2000 |  68 |               23343 |+------------+-----+---------------------+1001 rows in set (1.26 sec)mysql> explain select mo.product_id , count(*) as num , sum(mo.total_price) from my_order mo  where mo.product_id between 1000 and 2000 group by mo.product_id;+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys           | key                     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                 |+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------+|  1 | SIMPLE      | mo    | NULL       | range | my_order_product_id_IDX | my_order_product_id_IDX | 4       | NULL | 147998 |   100.00 | Using index condition; Using temporary; Using filesort  |+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------------+-------------------------+---------+------+--------+----------+-----------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看到這里采用了my_order_product_id_IDX索引加快查詢，另外由于數(shù)據(jù)量的減少，進(jìn)行排序和統(tǒng)計的耗時也大大減少。

另外在執(zhí)行計劃里，Extra字段中包含Using filesort值, 這表明在分組的過程中，還默認(rèn)用到了排序，

如果不需要排序，我們應(yīng)該顯示聲明，修改SQL如下所示：

select mo.product_id , count(*) as num , sum(mo.total_price) from my_order mo  where mo.product_id between 1000 and 2000 group by mo.product_id order by null

MySQL性能監(jiān)控與報警

MySQL性能監(jiān)控和報警是保證數(shù)據(jù)庫運行穩(wěn)定性和性能優(yōu)化的關(guān)鍵步驟。它可以幫助我們實時監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的各項指標(biāo)，并在異常情況發(fā)生時及時發(fā)出警報，以便及時采取措施進(jìn)行故障排查和性能優(yōu)化。

以下是一些常用的MySQL性能監(jiān)控指標(biāo)、工具和使用說明：

監(jiān)控指標(biāo)：
- 查詢性能：包括慢查詢、查詢響應(yīng)時間、查詢吞吐量等。
- 連接和并發(fā)性能：包括并發(fā)連接數(shù)、線程池使用情況、連接請求等。
- 緩存命中率：包括查詢緩存、InnoDB緩沖池的命中率。
- 鎖等待和死鎖情況：包括鎖等待時間、死鎖次數(shù)等。
- 磁盤IO性能：包括讀寫速度、磁盤利用率、IO等待時間等。
- 主從復(fù)制狀態(tài)：包括延遲時間、同步狀態(tài)等。
監(jiān)控工具：
- MySQL Enterprise Monitor：官方提供的商業(yè)監(jiān)控工具，提供全面的性能監(jiān)控和警報功能。
- Percona Monitoring and Management (PMM)：一個免費開源的MySQL監(jiān)控和管理工具，提供豐富的性能指標(biāo)和警報功能。
- Nagios：一個廣泛使用的開源監(jiān)控工具，可以通過插件擴(kuò)展來監(jiān)控MySQL的各項指標(biāo)。
- Zabbix：另一個開源的監(jiān)控工具，支持MySQL的性能監(jiān)控和警報功能。
- Prometheus：一個開源的系統(tǒng)監(jiān)控和警報工具，可以通過插件或Exporter來監(jiān)控MySQL的性能指標(biāo)。
使用說明：
- 配置監(jiān)控工具：根據(jù)所選的監(jiān)控工具，按照其文檔進(jìn)行安裝和配置，包括指定要監(jiān)控的MySQL實例和設(shè)置警報閾值。
- 選擇合適的指標(biāo)：根據(jù)實際需求和關(guān)注點，選擇需要監(jiān)控的指標(biāo)，并設(shè)置適當(dāng)?shù)木瘓箝撝怠?/li>
- 定期收集和分析數(shù)據(jù)：監(jiān)控工具會定期收集MySQL的性能數(shù)據(jù)，將其存儲在數(shù)據(jù)庫中?？梢酝ㄟ^監(jiān)控工具的界面或API來查看和分析數(shù)據(jù)。
- 設(shè)置警報規(guī)則：根據(jù)監(jiān)控工具的規(guī)則設(shè)置功能，設(shè)置合適的警報規(guī)則，當(dāng)指標(biāo)超過閾值時觸發(fā)警報。
- 故障排查和優(yōu)化：當(dāng)收到警報時，及時進(jìn)行故障排查，定位問題并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，如調(diào)整參數(shù)配置、優(yōu)化查詢語句、增加硬件資源等。
- 定期評估和調(diào)整：定期評估數(shù)據(jù)庫性能，并根據(jù)需求進(jìn)行調(diào)整，包括增加監(jiān)控指標(biāo)、調(diào)整警報閾值、優(yōu)化監(jiān)控工具的配置等。

通過綜合使用監(jiān)控工具和合適的指標(biāo)，可以實時監(jiān)控MySQL的性能并提前發(fā)現(xiàn)潛在的問題。及時采取措施進(jìn)行故障排查和性能優(yōu)化，可以確保數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性和高性能運行。

MySQL調(diào)優(yōu)小結(jié)

MySQL調(diào)優(yōu)是一個持續(xù)優(yōu)化的過程，它涉及到多個方面的工作，包括參數(shù)配置、索引優(yōu)化、查詢優(yōu)化和硬件操作系統(tǒng)優(yōu)化等。

在進(jìn)行調(diào)優(yōu)時，需要根據(jù)服務(wù)器的實際配置和應(yīng)用層的需求，綜合考慮各種因素，并結(jié)合實際場景進(jìn)行優(yōu)化。

調(diào)優(yōu)的思路可以總結(jié)為以下幾點：

監(jiān)控和評估：首先，需要對MySQL進(jìn)行監(jiān)控和評估，了解數(shù)據(jù)庫的性能瓶頸和瓶頸原因。通過監(jiān)控工具和性能評估報告，可以識別出慢查詢、高負(fù)載和資源瓶頸等問題。
參數(shù)配置優(yōu)化：根據(jù)監(jiān)控和評估的結(jié)果，針對性地調(diào)整MySQL的參數(shù)配置。合理配置緩沖區(qū)大小、并發(fā)連接數(shù)和查詢緩存等參數(shù)，以充分利用系統(tǒng)資源并提高性能。
索引優(yōu)化：通過分析查詢語句和數(shù)據(jù)訪問模式，設(shè)計和優(yōu)化合適的索引。避免創(chuàng)建過多的索引，同時確保關(guān)鍵查詢能夠使用索引加速查詢操作。
查詢優(yōu)化：優(yōu)化查詢語句，避免全表掃描和不必要的連接操作。使用合適的查詢條件、JOIN語句和子查詢等技術(shù)手段，提升查詢性能。
硬件和操作系統(tǒng)優(yōu)化：根據(jù)服務(wù)器的實際配置和操作系統(tǒng)特點，進(jìn)行相應(yīng)的硬件和操作系統(tǒng)優(yōu)化。合理分配內(nèi)存和磁盤空間，優(yōu)化文件系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)配置，以提高數(shù)據(jù)庫的運行效率。

調(diào)優(yōu)工作需要與服務(wù)器實際配置和應(yīng)用層緊密結(jié)合。不同的應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求可能需要不同的調(diào)優(yōu)策略和重點關(guān)注的方面。因此，調(diào)優(yōu)過程中需要與應(yīng)用開發(fā)人員密切合作，了解應(yīng)用的特點和需求，以確保調(diào)優(yōu)方案的有效性和可行性。

調(diào)優(yōu)是一個持續(xù)的過程，需要定期監(jiān)控和評估系統(tǒng)性能，并根據(jù)實際情況進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。不斷地優(yōu)化MySQL數(shù)據(jù)庫，可以提升系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，為用戶提供更好的體驗和響應(yīng)速度。