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mysql查詢慢怎么油畫 mysql數(shù)據(jù)查詢慢

MySQL查詢效率很慢的問題如何分析和解決

MySQL 在崩潰恢復時,會遍歷打開所有 ibd 文件的 header page 驗證數(shù)據(jù)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(shù)量有關(guān),表總數(shù)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,像這里開發(fā)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(fā)現(xiàn),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,等于校驗了 2 遍。不過 MySQL 8.0 里多了一個特性,即表數(shù)量超過 5W 時,會啟用多線程掃描,加快表空間校驗過程。

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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 ,那么 validate = false,即可以跳過表空間校驗。實際測試的時候設(shè)置 innodb_force_recovery =1,也就是強制恢復跳過壞頁,就可以跳過校驗,然后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后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(fā)現(xiàn)有什么隱患。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(jié)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后,感覺共享表空間在很多業(yè)務環(huán)境下,反而更有優(yōu)勢。

臨時冒出另外一種解決想法,即用 GDB 調(diào)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,然后讓 MySQL 正常關(guān)閉,重新啟動就可以正常啟動了。但是實際測試發(fā)現(xiàn),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查詢速度慢

我們先來看第一個階段,MySQL慢的診斷思路,一般我們會從三個方向來做:

第一個方向是MySQL內(nèi)部的觀測

第二個方向是外部資源的觀測

第三個方向是外部需求的改造

1.1 MySQL 內(nèi)部觀測

我們來看MySQL內(nèi)部的觀測,常用的觀測手段是這樣的,從上往下看,第一部分是Processlist,看一下哪個SQL壓力不太正常,第二步是explain,解釋一下它的執(zhí)行計劃,第三步我們要做Profilling,如果這個SQL能再執(zhí)行一次的話, 就做一個Profilling,然后高級的DBA會直接動用performance_schema ,MySQL 5.7 以后直接動用sys_schema,sys_schema是一個視圖,里面有便捷的各類信息,幫助大家來診斷性能。再高級一點,我們會動用innodb_metrics進行一個對引擎的診斷。

除了這些手段以外,大家還提出了一些亂七八糟的手段,我就不列在這了,這些是常規(guī)的一個MySQL的內(nèi)部的狀態(tài)觀測的思路。除了這些以外,MySQL還陸陸續(xù)續(xù)提供了一些暴露自己狀態(tài)的方案,但是這些方案并沒有在實踐中形成套路,原因是學習成本比較高。

1.2 外部資源觀測

外部資源觀測這部分,我引用了一篇文章,這篇文章的二維碼我貼在上面了。這篇文章是國外的一個神寫的,標題是:60秒的快速巡檢,我們來看一下它在60秒之內(nèi)對服務器到底做了一個什么樣的巡檢。一共十條命令,這是前五條,我們一條一條來看。

1.uptime,uptime告訴我們這個機器活了多久,以及它的平均的負載是多少。

2.dmesg -T | tail,告訴我們系統(tǒng)日志里邊有沒有什么報錯。

3.vmstat 1,告訴我們虛擬內(nèi)存的狀態(tài),頁的換進換出有沒有問題,swap有沒有使用。

4. mpstat -P ALL,告訴我們CPU壓力在各個核上是不是均勻的。

5.pidstat 1,告訴我們各個進程的對資源的占用大概是什么樣子。

我們來看一下后五條:

首先是iostat-xz 1,查看IO的問題,然后是free-m內(nèi)存使用率,之后兩個sar,按設(shè)備網(wǎng)卡設(shè)備的維度,看一下網(wǎng)絡的消耗狀態(tài),以及總體看TCP的使用率和錯誤率是多少。最后一條命令top,看一下大概的進程和線程的問題。

這個就是對于外部資源的診斷,這十條命令揭示了應該去診斷哪些外部資源。

1.3 外部需求改造

第三個診斷思路是外部的需求改造,我在這里引用了一篇文檔,這篇文檔是MySQL的官方文檔中的一章,這一章叫Examples of Common Queries,文檔中介紹了常規(guī)的SQL怎么寫, 給出了一些例子。文章的鏈接二維碼在slide上。

我們來看一下它其中提到的一個例子。

它做的事情是從一個表里邊去選取,這張表有三列,article、dealer、price,選取每個作者的最貴的商品列在結(jié)果集中,這是它的最原始的SQL,非常符合業(yè)務的寫法,但是它是個關(guān)聯(lián)子查詢。

關(guān)聯(lián)子查詢成本是很貴的,所以上面的文檔會教你快速地把它轉(zhuǎn)成一個非關(guān)聯(lián)子查詢,大家可以看到中間的子查詢和外邊的查詢之間是沒有關(guān)聯(lián)性的。

第三步,會教大家直接把子查詢拿掉,然后轉(zhuǎn)成這樣一個SQL,這個就叫業(yè)務改造,前后三個SQL的成本都不一樣,把關(guān)聯(lián)子查詢拆掉的成本,拆掉以后SQL會跑得非常好,但這個SQL已經(jīng)不能良好表義了,只有在診斷到SQL成本比較高的情況下才建議大家使用這種方式。

為什么它能夠把一個關(guān)聯(lián)子查詢拆掉呢?

這背后的原理是關(guān)系代數(shù),所有的SQL都可以被表達成等價的關(guān)系代數(shù)式,關(guān)系代數(shù)式之間有等價關(guān)系,這個等價關(guān)系通過變換可以把關(guān)聯(lián)子查詢拆掉。

上面的這篇文檔是一個大學的教材,它從頭教了關(guān)于代數(shù)和SQL之間的關(guān)系。然后一步步推導怎么去簡化這句SQL。

第一,MySQL本身提供了很多命令來觀察MySQL自身的各類狀態(tài),大家從上往下檢一般能檢到SQL的問題或者服務器的問題。

第二,從服務器的角度,我們從巡檢的腳本角度入手,服務器的資源就這幾種,觀測手法也就那么幾種,我們把服務器的資源全部都觀察一圈就可以了。

第三,如果實在搞不定,需求方一定要按照數(shù)據(jù)庫容易接受的方式去寫SQL,這個成本會下降的非常快,這個是常規(guī)的MySQL慢的診斷思路。

如何解決mysql 查詢和更新速度慢

問題

我們有一個 SQL,用于找到?jīng)]有主鍵 / 唯一鍵的表,但是在 MySQL 5.7 上運行特別慢,怎么辦?

實驗

我們搭建一個 MySQL 5.7 的環(huán)境,此處省略搭建步驟。

寫個簡單的腳本,制造一批帶主鍵和不帶主鍵的表:

執(zhí)行一下腳本:

現(xiàn)在執(zhí)行以下 SQL 看看效果:

...

執(zhí)行了 16.80s,感覺是非常慢了。

現(xiàn)在用一下 DBA 三板斧,看看執(zhí)行計劃:

感覺有點慘,由于 information_schema.columns 是元數(shù)據(jù)表,沒有必要的統(tǒng)計信息。

那我們來 show warnings 看看 MySQL 改寫后的 SQL:

我們格式化一下 SQL:

可以看到 MySQL 將

select from A where A.x not in (select x from B) //非關(guān)聯(lián)子查詢

轉(zhuǎn)換成了

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //關(guān)聯(lián)子查詢

如果我們自己是 MySQL,在執(zhí)行非關(guān)聯(lián)子查詢時,可以使用很簡單的策略:

select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非關(guān)聯(lián)子查詢:1. 掃描 B 表中的所有記錄,找到滿足條件的記錄,存放在臨時表 C 中,建好索引2. 掃描 A 表中的記錄,與臨時表 C 中的記錄進行比對,直接在索引里比對,

而關(guān)聯(lián)子查詢就需要循環(huán)迭代:

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //關(guān)聯(lián)子查詢掃描 A 表的每一條記錄 rA: ? ? 掃描 B 表,找到其中的第一條滿足 rA 條件的記錄。

顯然,關(guān)聯(lián)子查詢的掃描成本會高于非關(guān)聯(lián)子查詢。

我們希望 MySQL 能先"緩存"子查詢的結(jié)果(緩存這一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 認為不緩存更快,我們就需要給予 MySQL 一定指導。

...

可以看到執(zhí)行時間變成了 0.67s。

整理

我們診斷的關(guān)鍵點如下:

\1. 對于 information_schema 中的元數(shù)據(jù)表,執(zhí)行計劃不能提供有效信息。

\2. 通過查看 MySQL 改寫后的 SQL,我們猜測了優(yōu)化器發(fā)生了誤判。

\3. 我們增加了 hint,指導 MySQL 正確進行優(yōu)化判斷。

但目前我們的實驗僅限于猜測,猜中了萬事大吉,猜不中就無法做出好的診斷。

Mysql 查詢速度慢怎么辦

問題

我們有一個 SQL,用于找到?jīng)]有主鍵 / 唯一鍵的表,但是在 MySQL 5.7 上運行特別慢,怎么辦?

實驗

我們搭建一個 MySQL 5.7 的環(huán)境,此處省略搭建步驟。

寫個簡單的腳本,制造一批帶主鍵和不帶主鍵的表:

執(zhí)行一下腳本:

現(xiàn)在執(zhí)行以下 SQL 看看效果:

...

執(zhí)行了 16.80s,感覺是非常慢了。

現(xiàn)在用一下 DBA 三板斧,看看執(zhí)行計劃:

感覺有點慘,由于 information_schema.columns 是元數(shù)據(jù)表,沒有必要的統(tǒng)計信息。

那我們來 show warnings 看看 MySQL 改寫后的 SQL:

我們格式化一下 SQL:

可以看到 MySQL 將

select from A where A.x not in (select x from B) //非關(guān)聯(lián)子查詢

轉(zhuǎn)換成了

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //關(guān)聯(lián)子查詢

如果我們自己是 MySQL,在執(zhí)行非關(guān)聯(lián)子查詢時,可以使用很簡單的策略:

select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非關(guān)聯(lián)子查詢:1. 掃描 B 表中的所有記錄,找到滿足條件的記錄,存放在臨時表 C 中,建好索引2. 掃描 A 表中的記錄,與臨時表 C 中的記錄進行比對,直接在索引里比對,

而關(guān)聯(lián)子查詢就需要循環(huán)迭代:

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //關(guān)聯(lián)子查詢掃描 A 表的每一條記錄 rA: ? ? 掃描 B 表,找到其中的第一條滿足 rA 條件的記錄。

顯然,關(guān)聯(lián)子查詢的掃描成本會高于非關(guān)聯(lián)子查詢。

我們希望 MySQL 能先"緩存"子查詢的結(jié)果(緩存這一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 認為不緩存更快,我們就需要給予 MySQL 一定指導。

...

可以看到執(zhí)行時間變成了 0.67s。

整理

我們診斷的關(guān)鍵點如下:

\1. 對于 information_schema 中的元數(shù)據(jù)表,執(zhí)行計劃不能提供有效信息。

\2. 通過查看 MySQL 改寫后的 SQL,我們猜測了優(yōu)化器發(fā)生了誤判。

\3. 我們增加了 hint,指導 MySQL 正確進行優(yōu)化判斷。

但目前我們的實驗僅限于猜測,猜中了萬事大吉,猜不中就無法做出好的診斷。

網(wǎng)頁題目:mysql查詢慢怎么油畫 mysql數(shù)據(jù)查詢慢
URL地址:http://chinadenli.net/article10/dojddgo.html

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