mysql數據庫性能下降（數據庫性能問題）

本文目錄一覽：

• 1、請教大神，mysql運行突然變特別慢
• 2、MySQL數據庫服務器逐漸變慢 該如何分析與解決
• 3、超詳細MySQL數據庫優化

請教大神，mysql運行突然變特別慢

MySQL 在崩潰恢復時，會遍歷打開所有 ibd 文件的 header page 驗證數據字典的準確性，如果 MySQL 中包含了大量表，這個校驗過程就會比較耗時。 MySQL 下崩潰恢復確實和表數量有關，表總數越大，崩潰恢復時間越長。另外磁盤 IOPS 也會影響崩潰恢復時間，像這裡開發庫的 HDD IOPS 較低，因此面對大量的表空間，校驗速度就非常緩慢。另外一個發現，MySQL 8 下正常啟用時居然也會進行表空間校驗，而故障恢復時則會額外再進行一次表空間校驗，等於校驗了 2 遍。不過 MySQL 8.0 里多了一個特性，即表數量超過 5W 時，會啟用多線程掃描，加快表空間校驗過程。

如何跳過校驗MySQL 5.7 下有方法可以跳過崩潰恢復時的表空間校驗過程嘛？查閱了資料，方法主要有兩種：

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那麼 validate = false，即可以跳過表空間校驗。實際測試的時候設置 innodb_force_recovery =1，也就是強制恢復跳過壞頁，就可以跳過校驗，然後重啟就是正常啟動了。通過這種臨時方式可以避免崩潰恢復後非常耗時的表空間校驗過程，快速啟動 MySQL，個人目前暫時未發現有什麼隱患。2. 使用共享表空間替代獨立表空間這樣就不需要打開 N 個 ibd 文件了，只需要打開一個 ibdata 文件即可，大大節省了校驗時間。自從聽了姜老師講過使用共享表空間替代獨立表空間解決 drop 大表時性能抖動的原理後，感覺共享表空間在很多業務環境下，反而更有優勢。

臨時冒出另外一種解決想法，即用 GDB 調試崩潰恢復，通過臨時修改 validate 變量值讓 MySQL 跳過表空間驗證過程，然後讓 MySQL 正常關閉，重新啟動就可以正常啟動了。但是實際測試發現，如果以 debug 模式運行，確實可以臨時修改 validate 變量，跳過表空間驗證過程，但是 debug 模式下代碼運行效率大打折扣，反而耗時更長。而以非 debug 模式運行，則無法修改 validate 變量，想法破滅。

MySQL數據庫服務器逐漸變慢 該如何分析與解決

MySQL 在崩潰恢復時，會遍歷打開所有 ibd 文件的 header page 驗證數據字典的準確性，如果 MySQL 中包含了大量表，這個校驗過程就會比較耗時。 MySQL 下崩潰恢復確實和表數量有關，表總數越大，崩潰恢復時間越長。另外磁盤 IOPS 也會影響崩潰恢復時間，像這裡開發庫的 HDD IOPS 較低，因此面對大量的表空間，校驗速度就非常緩慢。另外一個發現，MySQL 8 下正常啟用時居然也會進行表空間校驗，而故障恢復時則會額外再進行一次表空間校驗，等於校驗了 2 遍。不過 MySQL 8.0 里多了一個特性，即表數量超過 5W 時，會啟用多線程掃描，加快表空間校驗過程。

如何跳過校驗MySQL 5.7 下有方法可以跳過崩潰恢復時的表空間校驗過程嘛？查閱了資料，方法主要有兩種：

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那麼 validate = false，即可以跳過表空間校驗。實際測試的時候設置 innodb_force_recovery =1，也就是強制恢復跳過壞頁，就可以跳過校驗，然後重啟就是正常啟動了。通過這種臨時方式可以避免崩潰恢復後非常耗時的表空間校驗過程，快速啟動 MySQL，個人目前暫時未發現有什麼隱患。2. 使用共享表空間替代獨立表空間這樣就不需要打開 N 個 ibd 文件了，只需要打開一個 ibdata 文件即可，大大節省了校驗時間。自從聽了姜老師講過使用共享表空間替代獨立表空間解決 drop 大表時性能抖動的原理後，感覺共享表空間在很多業務環境下，反而更有優勢。

臨時冒出另外一種解決想法，即用 GDB 調試崩潰恢復，通過臨時修改 validate 變量值讓 MySQL 跳過表空間驗證過程，然後讓 MySQL 正常關閉，重新啟動就可以正常啟動了。但是實際測試發現，如果以 debug 模式運行，確實可以臨時修改 validate 變量，跳過表空間驗證過程，但是 debug 模式下代碼運行效率大打折扣，反而耗時更長。而以非 debug 模式運行，則無法修改 validate 變量，想法破滅。

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佈,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佈磁盤:高速磁盤提高I/O,分佈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.