MYSQL知識點
MySQL的執行流程
1.MySQL請求收到之後,MYSQL服務器會得到相關的SQL語句,執行前還需要做權限的判斷等
2.通過權限之後,SQL就到MySQL內部。首先判斷msyql緩存是否開啓（默認是不開啓的）。如果開啓，它會先查詢緩存中,看該SQL有沒有執行過,如果有查詢過,則把緩存結果返回。這個查詢緩存要求SQL和參數都要一樣,所以這個命中率是非常低的（基本沒什麼用）。
3.如果我們沒有開啓查詢緩存,並且沒有命中緩存，或者未開啓查詢緩存,那麼就到了MYSQL解析器,解析器主要對SQL語法進行解析。
4.解析結束後就變成一顆解析樹。
5.得到解析樹之後對解析數預處理,也就是說,這棵樹,我沒有經過任何優化的樹,預處理器會這這棵樹進行一些預處理,比如常量放在哪裏，有計算的，先把計算結果計算出來等。
6.預處理完畢之後,這就是一顆比較規範的樹了，但是MYSQL還會對他進行一些優化。
7.查詢優化器，是MySQL裏面最關鍵的東西。MySQL能夠計算最佳的可能查詢計劃，如果要不要走索引，查詢哪些索引才能儘量掃描更少的數據。怎麼做到較少的計算和磁盤輸入輸出。
8.通過查詢優化器，得到查詢執行計劃
9.查詢執行計劃會傳給查詢執行引擎,執行引擎選擇存儲引擎來執行這一份傳過來的計劃,到磁盤中的文件中去查詢,這個時候重點來了,影響這個查詢性能最根本的原因是什麼?就是硬盤的機械運動,也就是我們平時熟悉的IO,所以一條查詢語句是快還是慢,就是根據這個時間的IO來確定的.那怎麼執行IO又是什麼來確定的?就是傳過來的這一份執行計劃.
10.如果開了查詢緩存,則返回結果給客戶端,並且查詢緩存也放一份。
MYSQL內存優化
一、InnoDB內存優化
InnoDB用一塊內存區域做I/O緩存池，該緩存池不僅用來緩存InnoDB的索引塊，而且也用來緩存InnoDB的數據塊。
1、innodb_log_buffer_size
決定了InnoDB重做日誌緩存的大小，可以避免InnoDB在事務提交前就執行不必要的日誌寫入磁盤操作。
2、設置Innodb_buffer_pool_size
改變量決定了InnoDB存儲引擎表數據和索引數據的最大緩存區大小。
二、MyISAM內存優化
MyISAM存儲引擎使用key_buffer緩存索引模塊，加速索引的讀寫速度。對於MyISAM表的數據塊，mysql沒有特別的緩存機制，完全依賴於操作系統的IO緩存。
1、read_rnd_buffer_size
對於需要做排序的MyISAM表查詢，如帶有order by子句的sql，適當增加read_rnd_buffer_size的值，可以改善此類的sql性能。但需要注意的是read_rnd_buffer_size獨佔的，如果默認設置值太大，就會造成內存浪費。
2、key_buffer_size設置
key_buffer_size決定MyISAM索引塊緩存分區的大小。直接影響到MyISAM表的存取效率。對於一般MyISAM數據庫，建議1/4可用內存分配給key_buffer_size:
key_buffer_size=2G
3、read_buffer_size
如果需要經常順序掃描MyISAM表，可以通過增大read_buffer_size的值來改善性能。但需要注意的是read_buffer_size是每個seesion獨佔的，如果默認值設置太大，就會造成內存浪費。
三、調整MySQL參數併發相關的參數
1、調整max_connections
提高併發連接
2、調整thread_cache_size
加快連接數據庫的速度，MySQL會緩存一定數量的客戶服務線程以備重用，通過參數thread_cache_size可控制mysql緩存客戶端線程的數量。
3、innodb_lock_wait_timeout
控制InnoDB事務等待行鎖的時間，對於快速處理的SQL語句，可以將行鎖等待超時時間調大，以避免發生大的回滾操作。（技術文）
史上最全的 MySQL 高性能優化實戰總結，這個推薦看一下。一下內容爲轉載內容
一、前言
MySQL 對於很多 Linux 從業者而言，是一個非常棘手的問題，多數情況都是因爲對數據庫出現問題的情況和處理思路不清晰。在進行 MySQL 的優化之前必須要瞭解的就是 MySQL 的查詢過程，很多的查詢優化工作實際上就是遵循一些原則讓MySQL 的優化器能夠按照預想的合理方式運行而已。
今天給大家體驗 MySQL 的優化實戰，助你高薪之路順暢！
圖 - MySQL查詢過程
二、優化的哲學
注意：優化有風險，涉足需謹慎！
1. 優化可能帶來的問題
- 優化不總是對一個單純的環境進行，還很可能是一個複雜的已投產的系統。
- 優化手段本來就有很大的風險，只不過你沒能力意識到和預見到！
- 任何的技術可以解決一個問題，但必然存在帶來一個問題的風險！
- 對於優化來說解決問題而帶來的問題,控制在可接受的範圍內纔是有成果。
- 保持現狀或出現更差的情況都是失敗！
2. 優化的需求
- 穩定性和業務可持續性,通常比性能更重要！
- 優化不可避免涉及到變更，變更就有風險！
- 優化使性能變好，維持和變差是等概率事件！
- 切記優化，應該是各部門協同，共同參與的工作，任何單一部門都不能對數據庫進行優化！
- 所以優化工作,是由業務需要驅使的！！！
3. 優化由誰參與
在進行數據庫優化時，應由數據庫管理員、業務部門代表、應用程序架構師、應用程序設計人員、應用程序開發人員、硬件及系統管理員、存儲管理員等，業務相關人員共同參與。
三、優化思路
1. 優化什麼
在數據庫優化上有兩個主要方面：即安全與性能。
- 安全 ---> 數據可持續性
- 性能 ---> 數據的高性能訪問
2. 優化的範圍有哪些
存儲、主機和操作系統方面:
- 主機架構穩定性
- I/O 規劃及配置
- Swap 交換分區
- OS 內核參數和網絡問題
應用程序方面:
- 應用程序穩定性
- SQL 語句性能
- 串行訪問資源
- 性能欠佳會話管理
- 這個應用適不適合用 MySQL
數據庫優化方面:
- 內存
- 數據庫結構(物理&邏輯)
- 實例配置
說明：不管是在設計系統，定位問題還是優化，都可以按照這個順序執行。
3. 優化維度
數據庫優化維度有四個：
硬件、系統配置、數據庫表結構、SQL 及索引。
優化選擇：
- 優化成本:硬件>系統配置>數據庫表結構>SQL 及索引
- 優化效果:硬件<系統配置<數據庫表結構<SQL 及索引
四、優化工具有啥
1. 數據庫層面
檢查問題常用工具：
不常用但好用的工具：
2. 數據庫層面問題解決思路
一般應急調優的思路：
針對突然的業務辦理卡頓，無法進行正常的業務處理！需要立馬解決的場景！
- 1、show processlist
- 2、explain select id ,name from stu where name='clsn'; # ALL id name age sex select id,name from stu where id=2-1 函數 結果集>30; show index from table;
- 3、通過執行計劃判斷，索引問題(有沒有、合不合理)或者語句本身問題
- 4、show status like '%lock%'; # 查詢鎖狀態 kill SESSION_ID; # 殺掉有問題的session
常規調優思路：
針對業務週期性的卡頓，例如在每天 10-11 點業務特別慢，但是還能夠使用，過了這段時間就好了。《MySQL 調優/優化的 101 個建議！》瞭解下。
- 1、查看 slowlog，分析 slowlog，分析出查詢慢的語句。
- 2、按照一定優先級，進行一個一個的排查所有慢語句。
- 3、分析 top sql，進行 explain 調試，查看語句執行時間。
- 4、調整索引或語句本身。
3. 系統層面
cpu方面：
vmstat、sar top、htop、nmon、mpstat
內存：
free 、ps -aux 、
IO 設備(磁盤、網絡)：
iostat 、 ss 、 netstat 、 iptraf、iftop、lsof、
vmstat 命令說明：
- Procs：r 顯示有多少進程正在等待 CPU 時間。b 顯示處於不可中斷的休眠的進程數量。在等待 I/O
- Memory：swpd 顯示被交換到磁盤的數據塊的數量。未被使用的數據塊，用戶緩衝數據塊，用於操作系統的數據塊的數量
- Swap：操作系統每秒從磁盤上交換到內存和從內存交換到磁盤的數據塊的數量。s1 和 s0 最好是 0
- Io：每秒從設備中讀入 b1 的寫入到設備 b0 的數據塊的數量。反映了磁盤 I/O
- System：顯示了每秒發生中斷的數量(in)和上下文交換(cs)的數量
- Cpu：顯示用於運行用戶代碼，系統代碼，空閒，等待 I/O 的 CPU 時間
iostat 命令說明
實例命令： iostat -dk 1 5
iostat -d -k -x 5 (查看設備使用率(%util)和響應時間(await))
- tps：該設備每秒的傳輸次數。“一次傳輸”意思是“一次 I/O 請求”。多個邏輯請求可能會被合併爲“一次 I/O 請求”。
- iops ：硬件出廠的時候，廠家定義的一個每秒最大的 IO 次數,"一次傳輸"請求的大小是未知的。
- kB_read/s：每秒從設備(drive expressed)讀取的數據量；
- KB_wrtn/s：每秒向設備(drive expressed)寫入的數據量；
- kB_read：讀取的總數據量；
- kB_wrtn：寫入的總數量數據量；這些單位都爲 Kilobytes。
4. 系統層面問題解決辦法
你認爲到底負載高好，還是低好呢？
在實際的生產中，一般認爲 cpu 只要不超過 90% 都沒什麼問題 。《MySQL數據庫開發的 36 條軍規！》瞭解下。
當然不排除下面這些特殊情況：
問題一：cpu 負載高，IO 負載低
- 內存不夠
- 磁盤性能差
- SQL 問題 ------>去數據庫層，進一步排查 sql 問題
- IO 出問題了(磁盤到臨界了、raid 設計不好、raid 降級、鎖、在單位時間內 tps 過高)
- tps 過高: 大量的小數據 IO、大量的全表掃描
問題二：IO 負載高，cpu 負載低
- 大量小的 IO 寫操作：
- autocommit ，產生大量小 IO
- IO/PS 磁盤的一個定值，硬件出廠的時候，廠家定義的一個每秒最大的 IO 次數。
- 大量大的 IO 寫操作
- SQL 問題的機率比較大
問題三：IO 和 cpu 負載都很高
硬件不夠了或 SQL 存在問題
五、基礎優化
1. 優化思路
定位問題點:
硬件 --> 系統 --> 應用 --> 數據庫 --> 架構(高可用、讀寫分離、分庫分表)
處理方向：
明確優化目標、性能和安全的折中、防患未然
2. 硬件優化
主機方面：
- 根據數據庫類型，主機 CPU 選擇、內存容量選擇、磁盤選擇
- 平衡內存和磁盤資源
- 隨機的 I/O 和順序的 I/O
- 主機 RAID 卡的 BBU(Battery Backup Unit)關閉
cpu 的選擇：
- cpu 的兩個關鍵因素：核數、主頻
- 根據不同的業務類型進行選擇：
- cpu 密集型：計算比較多，OLTP 主頻很高的 cpu、核數還要多
- IO 密集型：查詢比較，OLAP 核數要多，主頻不一定高的
內存的選擇：
- OLAP 類型數據庫，需要更多內存，和數據獲取量級有關。
- OLTP 類型數據一般內存是 cpu 核心數量的 2 倍到 4 倍，沒有最佳實踐。
存儲方面：
- 根據存儲數據種類的不同，選擇不同的存儲設備
- 配置合理的 RAID 級別(raid 5、raid 10、熱備盤)
- 對與操作系統來講，不需要太特殊的選擇，最好做好冗餘(raid1)(ssd、sas 、sata)
raid 卡：主機 raid 卡選擇：
- 實現操作系統磁盤的冗餘(raid1)
- 平衡內存和磁盤資源
- 隨機的 I/O 和順序的 I/O
- 主機 RAID 卡的 BBU(Battery Backup Unit)要關閉
網絡設備方面：
使用流量支持更高的網絡設備(交換機、路由器、網線、網卡、HBA 卡)
注意：以上這些規劃應該在初始設計系統時就應該考慮好。
3. 服務器硬件優化
- 1、物理狀態燈：
- 2、自帶管理設備：遠程控制卡(FENCE 設備：ipmi ilo idarc)，開關機、硬件監控。
- 3、第三方的監控軟件、設備(snmp、agent)對物理設施進行監控
- 4、存儲設備：自帶的監控平臺。EMC2(hp 收購了)， 日立(hds)，IBM 低端 OEM hds，高端存儲是自己技術，華爲存儲
4. 系統優化
Cpu：
基本不需要調整，在硬件選擇方面下功夫即可。
內存：
基本不需要調整，在硬件選擇方面下功夫即可。
SWAP：
MySQL 儘量避免使用 swap。阿里雲的服務器中默認 swap 爲 0
IO ：
- raid、no lvm、 ext4 或 xfs、ssd、IO 調度策略
- Swap 調整(不使用 swap 分區)
這個參數決定了 Linux 是傾向於使用 swap，還是傾向於釋放文件系統 cache。在內存緊張的情況下，數值越低越傾向於釋放文件系統 cache。當然，這個參數只能減少使用 swap 的概率，並不能避免 Linux 使用 swap。
修改 MySQL 的配置參數 innodb_flush_method，開啓 O_DIRECT 模式。這種情況下，InnoDB 的 buffer pool 會直接繞過文件系統 cache 來訪問磁盤，但是redo log 依舊會使用文件系統 cache。值得注意的是，Redo log 是覆寫模式的，即使使用了文件系統的 cache，也不會佔用太多。
IO 調度策略：
5. 系統參數調整
Linux 系統內核參數優化：
用戶限制參數(MySQL 可以不設置以下配置)：
6. 應用優化
業務應用和數據庫應用獨立,防火牆：iptables、selinux 等其他無用服務(關閉)：
安裝圖形界面的服務器不要啓動圖形界面 runlevel 3,另外，思考將來我們的業務是否真的需要 MySQL，還是使用其他種類的數據庫。用數據庫的最高境界就是不用數據庫。《MySQL 調優/優化的 101 個建議！》瞭解下。
六、數據庫優化
SQL 優化方向：
執行計劃、索引、SQL 改寫
架構優化方向：
高可用架構、高性能架構、分庫分表
1. 數據庫參數優化
調整：
實例整體(高級優化，擴展)
連接層(基礎優化)
設置合理的連接客戶和連接方式
SQL 層(基礎優化)
- query_cache_size： 查詢緩存
- OLAP 類型數據庫,需要重點加大此內存緩存
- 但是一般不會超過 GB
- 對於經常被修改的數據，緩存會立馬失效
- 我們可以實用內存數據庫(redis、memecache)，替代他的功能
2.存儲引擎層(innodb 基礎優化參數)
隨着系統用戶量的不斷增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，對於後端工程師，只有在瞭解索引及其優化的規則，並應用於實際工作中後，才能不斷的提升系統性能，開發出高性能、高併發和高可用的系統。