mysql數據庫頻繁斷連優化（mysql連接數過多優化）

本文目錄一覽：

• 1、mysql數據庫鏈接不穩定，每隔幾分鐘就會出現鏈接不上的問題，最大連接數也修改了，還是沒用，請教高手！
• 2、優化MYSQL數據庫的方法
• 3、如何輕鬆解決MYSQL數據庫連接過多的錯誤
• 4、超詳細MySQL數據庫優化
• 5、8，mysql數據庫，怎麼優化
• 6、mysql數據庫如何優化？誰能給出點具體的解決方案？

mysql數據庫鏈接不穩定，每隔幾分鐘就會出現鏈接不上的問題，最大連接數也修改了，還是沒用，請教高手！

一、是不是提示連接超時，登錄超時 (1440 秒未活動)，請重新登錄.

這是phpMyAdmin的保護機制，要重新登錄。

二、你用的是本地數據庫還是遠程數據庫，如果是遠程數據庫，可能是網絡線路問題。

優化MYSQL數據庫的方法

在開始演示之前，我們先介紹下兩個概念。

概念一，數據的可選擇性基數，也就是常說的cardinality值。

查詢優化器在生成各種執行計劃之前，得先從統計信息中取得相關數據，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數，而這個相關數據就是cardinality。簡單來說，就是每個值在每個字段中的唯一值分布狀態。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個數可以是100個，也可以是1個，當然也可以是1到100之間的任何一個數字。這裡唯一值越的多少，就是這個列的可選擇基數。

那看到這裡我們就明白了，為什麼要在基數高的字段上建立索引，而基數低的的字段建立索引反而沒有全表掃描來的快。當然這個只是一方面，至於更深入的探討就不在我這篇探討的範圍了。

概念二，關於HINT的使用。

這裡我來說下HINT是什麼，在什麼時候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協助MySQL優化器的工作，使她生成最優的執行計劃。一般來說，優化器的執行計劃都是最優化的，不過在某些特定場景下，執行計劃可能不是最優化。

比如：表t1經過大量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經很不準確了，這時候剛好執行了一條SQL，那麼有可能這條SQL的執行計劃就不是最優的。為什麼說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20;

B：

select * from t1 where f1 = 30;

如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，並且沒有達到MySQL自動更新cardinality值的臨界值或者說用戶設置了手動更新又或者用戶減少了sample page等等，那麼對這兩條語句來說，可能不準確的就是B了。

這裡順帶說下，MySQL提供了自動更新和手動更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個HINT，我今天就舉個index_merge的例子。

示例表結構：

mysql desc t1;+————+————–+——+—–+———+—————-+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+————+————–+——+—–+———+—————-+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+————+————–+——+—–+———+—————-+7 rows in set (0.00 sec)

表記錄數：

mysql select count(*) from t1;+———-+| count(*) |+———-+|    32768 |+———-+1 row in set (0.01 sec)

這裡我們兩條經典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select * from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1實際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數為32034，cost為3243.65。

mysql explain  format=json select * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  “query_block”: {    “select_id”: 1,    “cost_info”: {      “query_cost”: “3243.65”    },    “table”: {      “table_name”: “t1”,      “access_type”: “ALL”,      “possible_keys”: [        “idx_rank1”,        “idx_rank2”,        “idx_rank3”      ],      “rows_examined_per_scan”: 32034,      “rows_produced_per_join”: 115,      “filtered”: “0.36”,      “cost_info”: {        “read_cost”: “3232.07”,        “eval_cost”: “11.58”,        “prefix_cost”: “3243.65”,        “data_read_per_join”: “49K”      },      “used_columns”: [        “id”,        “rank1”,        “rank2”,        “log_time”,        “prefix_uid”,        “desc1”,        “rank3”      ],      “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))”    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計劃。

這個時候用到了index_merge,union了三個列。掃描的行數為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。

mysql explain  format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  “query_block”: {    “select_id”: 1,    “cost_info”: {      “query_cost”: “441.09”    },    “table”: {      “table_name”: “t1”,      “access_type”: “index_merge”,      “possible_keys”: [        “idx_rank1”,        “idx_rank2”,        “idx_rank3”      ],      “key”: “union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)”,      “key_length”: “5,5,5”,      “rows_examined_per_scan”: 1103,      “rows_produced_per_join”: 1103,      “filtered”: “100.00”,      “cost_info”: {        “read_cost”: “330.79”,        “eval_cost”: “110.30”,        “prefix_cost”: “441.09”,        “data_read_per_join”: “473K”      },      “used_columns”: [        “id”,        “rank1”,        “rank2”,        “log_time”,        “prefix_uid”,        “desc1”,        “rank3”      ],      “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))”    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們再看下SQL D的計劃：

不加HINT，

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  “query_block”: {    “select_id”: 1,    “cost_info”: {      “query_cost”: “534.34”    },    “table”: {      “table_name”: “t1”,      “access_type”: “ref”,      “possible_keys”: [        “idx_rank1”,        “idx_rank2”,        “idx_rank3”      ],      “key”: “idx_rank1”,      “used_key_parts”: [        “rank1”      ],      “key_length”: “5”,      “ref”: [        “const”      ],      “rows_examined_per_scan”: 555,      “rows_produced_per_join”: 0,      “filtered”: “0.07”,      “cost_info”: {        “read_cost”: “478.84”,        “eval_cost”: “0.04”,        “prefix_cost”: “534.34”,        “data_read_per_join”: “176”      },      “used_columns”: [        “id”,        “rank1”,        “rank2”,        “log_time”,        “prefix_uid”,        “desc1”,        “rank3”      ],      “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))”    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT，

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  “query_block”: {    “select_id”: 1,    “cost_info”: {      “query_cost”: “5.23”    },    “table”: {      “table_name”: “t1”,      “access_type”: “index_merge”,      “possible_keys”: [        “idx_rank1”,        “idx_rank2”,        “idx_rank3”      ],      “key”: “intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)”,      “key_length”: “5,5,5”,      “rows_examined_per_scan”: 1,      “rows_produced_per_join”: 1,      “filtered”: “100.00”,      “cost_info”: {        “read_cost”: “5.13”,        “eval_cost”: “0.10”,        “prefix_cost”: “5.23”,        “data_read_per_join”: “440”      },      “used_columns”: [        “id”,        “rank1”,        “rank2”,        “log_time”,        “prefix_uid”,        “desc1”,        “rank3”      ],      “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))”    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

對比下以上兩個，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計劃，如果這個值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會帶來更多的HINT。

如何輕鬆解決MYSQL數據庫連接過多的錯誤

1、MySQL數據庫系統允許的最大可連接數max_connections。這個參數是可以設置的。如果不設置，默認是100。最大是16384。

2、數據庫當前的連接線程數threads_connected。這是動態變化的。

查看max_connections、max_connections的辦法見後。

如果

threads_connected

==

max_connections

時，數據庫系統就不能提供更多的連接數了，這時，如果程序還想新建連接線程，數據庫系統就會拒絕，如果程序沒做太多的錯誤處理，就會出現類似強壇的報錯信息。

因為創建和銷毀數據庫的連接，都會消耗系統的資源。而且為了避免在同一時間同時打開過多的連接線程，現在編程一般都使用所謂數據庫連接池技術。

但數據庫連接池技術，並不能避免程序錯誤導致連接資源消耗殆盡。

這種情況通常發生在程序未能及時釋放數據庫連接資源或其他原因造成數據庫連接資源不能釋放，但強壇系統估計不會發生這種低級的編程錯誤。

該錯誤的簡便的檢查辦法是，在刷新強壇頁面時，不斷監視threads_connected的變化。如果max_connections足夠大，而

threads_connected值不斷增加以至達到max_connections，那麼，就應該檢查程序了。當然，如果採用數據庫連接池技術，

threads_connected增長到數據庫連接池的最大連接線程數時，就不再增長了。

從強壇出錯的情況看，更大的可能性是數據庫系統沒能進行適當地配置。下面提出一點建議。供參考

讓你們的工程師把MySQL的最大允許連接數從默認的100調成32000。這就不會老出現連接過多的問題了。

查看max_connections

進入MySQL，用命令：

show

variables

查看數據庫最大可連接數的變量值：

max_connections

查看threads_connected

進入MySQL，用命令：

show

status

查看當前活動的連接線程變量值：

threads_connected

設置max_connections

設置辦法是在my.cnf文件中，添加下面的最後紅色的一行：

[mysqld]

port=3306

#socket=MySQL

skip-l

超詳細MySQL數據庫優化

數據庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL數據庫的整體性能,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,同時還要儘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,軟優化一般是操作數據庫即可,而硬優化則是操作服務器硬件及參數設置.

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

索引是提高數據庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者MySQL數據庫索引一文,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

對於字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,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 增加冗餘字段

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 硬件三件套

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,因此能減少磁盤I/O時間,從而提高響應速度.

3.配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高並行操作的能力.

2.2.2 優化數據庫參數

優化數據庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL服務器性能.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

因為數據庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低，因為數據庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的數據庫給搞掛了怎麼辦？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，部署在多個數據庫服務上，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。然後數據庫層面如果寫入並發越來越高，就擴容加數據庫服務器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果數據庫層面的讀並發越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這裡有一個很大的問題：數據庫其實本身不是用來承載高並發請求的，所以通常來說，數據庫單機每秒承載的並發就在幾千的數量級，而且數據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數據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，就是在寫數據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。

一個完整而複雜的高並發系統架構中，一定會包含：各種複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,但是數據庫優化的思想差不多就這些了.

8，mysql數據庫，怎麼優化

優化Mysql數據庫的8個方法

1、創建索引

對於查詢佔主要的應用來說，索引顯得尤為重要。很多時候性能問題很簡單的就是因為我們忘了添加索引而造成的，或者說沒有添加更為有效的索引導致。如果不加索引的話，那麼查找任何哪怕只是一條特定的數據都會進行一次全表掃描，如果一張表的數據量很大而符合條件的結果又很少，那麼不加索引會引起致命的性能下降。但是也不是什麼情況都非得建索引不可，比如性別可能就只有兩個值，建索引不僅沒什麼優勢，還會影響到更新速度，這被稱為過度索引。

2、複合索引

比如有一條語句是這樣的：select

* from users where area=’beijing’ and

age=22;

如果我們是在area和age上分別創建單個索引的話，由於mysql查詢每次只能使用一個索引，所以雖然這樣已經相對不做索引時全表掃描提高了很多效率，但是如果在area、age兩列上創建複合索引的話將帶來更高的效率。如果我們創建了(area,

age,

salary)的複合索引，那麼其實相當於創建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三個索引，這被稱為最佳左前綴特性。因此我們在創建複合索引時應該將最常用作限制條件的列放在最左邊，依次遞減。

3、索引不會包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中，複合索引中只要有一列含有NULL值，那麼這一列對於此複合索引就是無效的。所以我們在數據庫設計時不要讓字段的默認值為NULL。

4、使用短索引

對串列進行索引，如果可能應該指定一個前綴長度。例如，如果有一個CHAR(255)的

列，如果在前10 個或20

個字符內，多數值是惟一的，那麼就不要對整個列進行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁盤空間和I/O操作。

5、排序的索引問題

mysql查詢只使用一個索引，因此如果where子句中已經使用了索引的話，那麼order

by中的列是不會使用索引的。因此數據庫默認排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列創建複合索引。

6、like語句操作

一般情況下不鼓勵使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一個問題。like

“%aaa%” 不會使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

7、不要在列上進行運算

select *

from users where

YEAR(adddate)2007;

將在每個行上進行運算，這將導致索引失效而進行全表掃描，因此我們可以改成

select * from

users where adddate‘2007-01-01′;

8、不使用NOT

IN和操作

NOT IN和操作都不會使用索引將進行全表掃描。NOT IN可以NOT

EXISTS代替，id3則可使用id3 or id3來代替。

mysql數據庫如何優化？誰能給出點具體的解決方案？

1、explain：解釋sql的執行計劃，後邊的sql不執行

2、explain partitions ：用於查看存在分區的表的執行計劃

3、explain extended：待驗證

4、show warnings:

5、show create table:查看錶的詳細的創建語句，便於用戶對錶進行優化

6、show indexes :產看錶的所有索引，show indexes from table_name，同樣也可以從information_schema.statistics表中獲得同樣的信息。cardinality列很重要，表示數據量。

7、show tables status: 查看數據庫表的底層大小以及表結構，同樣可以從information_schema.tables表中獲得底層表的信息。

8、show [global|session]status:可以查看mysql服務器當前內部狀態信息。可以幫助卻行mysql服務器的負載的各種指標。默認是session。同information_schema.global_status和information_schema.session_status

9、show [global|session] variables ：查看當前mysql系統變量的值，其中一些值能影響到sql語句的執行方式。同information_schema.global_variables和information_schema.session_variables;

10、information_schema:包含的表的數量和mysql的版本有關係。