MySQL“被動”性能優(yōu)化匯總！
2022-02-14 14:16:09

年少不知優(yōu)化苦，遇坑方知優(yōu)化難。 ——村口王大爺

本文內(nèi)容導圖如下：

我之前有很多文章都在講性能優(yōu)化的問題，比如下面這些：

當然，本篇也是關于性能優(yōu)化的，那性能優(yōu)化就應該一把梭子嗎？還是要符合一些規(guī)范和原則呢？

所以，在開始之前（MySQL 優(yōu)化），咱們先來聊聊性能優(yōu)化的一些原則。

性能優(yōu)化原則和分類

性能優(yōu)化一般可以分為：

• • 
    
• 主動優(yōu)化
• 被動優(yōu)化
  • 
    

所謂的主動優(yōu)化是指不需要外力的推動而自發(fā)進行的一種行為，比如當服務沒有明顯的卡頓、宕機或者硬件指標異常的情況下，自我出發(fā)去優(yōu)化的行為，就可以稱之為主動優(yōu)化。

而被動優(yōu)化剛好與主動優(yōu)化相反，它是指在發(fā)現(xiàn)了服務器卡頓、服務異?；蛘呶锢碇笜水惓５那闆r下，才去優(yōu)化的這種行為。

性能優(yōu)化原則

無論是主動優(yōu)化還是被動優(yōu)化都要符合以下性能優(yōu)化的原則：

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2. 優(yōu)化不能改變服務運行的邏輯，要保證服務的正確性；
3. 優(yōu)化的過程和結果都要保證服務的安全性；
4. 要保證服務的穩(wěn)定性，不能為了追求性能犧牲程序的穩(wěn)定性。比如不能為了提高 Redis 的運行速度，而關閉持久化的功能，因為這樣在 Redis 服務器重啟或者掉電之后會丟失存儲的數(shù)據(jù)。
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以上原則看似都是些廢話，但卻給了我們一個啟發(fā)，那就是我們性能優(yōu)化手段應該是：預防性能問題為主+被動優(yōu)化為輔。

也就是說，我們應該以預防性能問題為主，在開發(fā)階段盡可能的規(guī)避性能問題，而在正常情況下，應盡量避免主動優(yōu)化，以防止未知的風險（除非是為了 KPI，或者是閑的沒事），尤其對生產(chǎn)環(huán)境而言更是如此，最后才是考慮被動優(yōu)化。

PS：當遇到性能緩慢下降、或硬件指標緩慢增加的情況，如今天內(nèi)存的占用率是 50%，明天是 70%，后天是 90% ，并且絲毫沒有收回的跡象時，我們應該提早發(fā)現(xiàn)并處理此類問題（這種情況也屬于被動優(yōu)化的一種）。

MySQL 被動性能優(yōu)化

所以我們本文會重點介紹 MySQL 被動性能優(yōu)化的知識，根據(jù)被動性能優(yōu)化的知識，你就可以得到預防性能問題發(fā)生的一些方法，從而規(guī)避 MySQL 的性能問題。

本文我們會從問題入手，然后考慮這個問題產(chǎn)生的原因以及相應的優(yōu)化方案。我們在實際開發(fā)中，通常會遇到以下 3 個問題：

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2. 單條 SQL 運行慢；
3. 部分 SQL 運行慢；
4. 整個 SQL 運行慢。
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問題 1：單條 SQL 運行慢

問題分析

造成單條 SQL 運行比較慢的常見原因有以下兩個：

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2. 未正常創(chuàng)建或使用索引；
3. 表中數(shù)據(jù)量太大。
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解決方案 1：創(chuàng)建并正確使用索引

索引是一種能幫助 MySQL 提高查詢效率的主要手段，因此一般情況下我們遇到的單條 SQL 性能問題，通常都是由于未創(chuàng)建或為正確使用索引而導致的，所以在遇到單條 SQL 運行比較慢的情況下，你首先要做的就是檢查此表的索引是否正常創(chuàng)建。

如果表的索引已經(jīng)創(chuàng)建了，接下來就要檢查一下此 SQL 語句是否正常觸發(fā)了索引查詢，如果發(fā)生以下情況那么 MySQL 將不能正常的使用索引：

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2. 在 where 子句中使用 != 或者 <> 操作符，查詢引用會放棄索引而進行全表掃描；
3. 不能使用前導模糊查詢，也就是 '%XX' 或 '%XX%'，由于前導模糊不能利用索引的順序，必須一個個去找，看是否滿足條件，這樣會導致全索引掃描或者全表掃描；
4. 如果條件中有 or 即使其中有條件帶索引也不會正常使用索引，要想使用 or 又想讓索引生效，只能將 or 條件中的每個列都加上索引才能正常使用；
5. 在 where 子句中對字段進行表達式操作。
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因此你要盡量避免以上情況，除了正常使用索引之外，我們也可以使用以下技巧來優(yōu)化索引的查詢速度：

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2. 盡量使用主鍵查詢，而非其他索引，因為主鍵查詢不會觸發(fā)回表查詢；
3. 查詢語句盡可能簡單，大語句拆小語句，減少鎖時間；
4. 盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設計為字符型；
5. 用 exists 替代 in 查詢；
6. 避免在索引列上使用 is null 和 is not null。
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回表查詢：普通索引查詢到主鍵索引后，回到主鍵索引樹搜索的過程，我們稱為回表查詢。

解決方案 2：數(shù)據(jù)拆分

當表中數(shù)據(jù)量太大時 SQL 的查詢會比較慢，你可以考慮拆分表，讓每張表的數(shù)據(jù)量變小，從而提高查詢效率。

1.垂直拆分

指的是將表進行拆分，把一張列比較多的表拆分為多張表。比如，用戶表中一些字段經(jīng)常被訪問，將這些字段放在一張表中，另外一些不常用的字段放在另一張表中，插入數(shù)據(jù)時，使用事務確保兩張表的數(shù)據(jù)一致性。

垂直拆分的原則：

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• 把不常用的字段單獨放在一張表；
• 把 text，blob 等大字段拆分出來放在附表中；
• 經(jīng)常組合查詢的列放在一張表中。
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2.水平拆分

指的是將數(shù)據(jù)表行進行拆分，表的行數(shù)超過200萬行時，就會變慢，這時可以把一張的表的數(shù)據(jù)拆成多張表來存放。

通常情況下，我們使用取模的方式來進行表的拆分，比如，一張有 400W 的用戶表 users，為提高其查詢效率我們把其分成 4 張表 users1，users2，users3，users4，然后通過用戶 ID 取模的方法，同時查詢、更新、刪除也是通過取模的方法來操作。

表的其他優(yōu)化方案：

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2. 使用可以存下數(shù)據(jù)最小的數(shù)據(jù)類型；
3. 使用簡單的數(shù)據(jù)類型，int 要比 varchar 類型在 MySQL 處理簡單；
4. 盡量使用 tinyint、smallint、mediumint 作為整數(shù)類型而非 int；
5. 盡可能使用 not null 定義字段，因為 null 占用 4 字節(jié)空間；
6. 盡量少用 text 類型，非用不可時最好考慮分表；
7. 盡量使用 timestamp，而非 datetime；
8. 單表不要有太多字段，建議在 20 個字段以內(nèi)。
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問題 2：部分 SQL 運行慢

問題分析

部分 SQL 運行比較慢，我們首先要做的就是先定位出這些 SQL，然后再看這些 SQL 是否正確創(chuàng)建并使用索引。也就是說，我們先要使用慢查詢工具定位出具體的 SQL，然后再使用問題 1 的解決方案處理慢 SQL。

解決方案：慢查詢分析

MySQL 中自帶了慢查詢?nèi)罩镜墓δ?，開啟它就可以用來記錄在 MySQL 中響應時間超過閥值的語句，具體指運行時間超過 long_query_time 值的 SQL，則會被記錄到慢查詢?nèi)罩局?。long_query_time 的默認值為 10，意思是運行 10S 以上的語句。默認情況下，MySQL 數(shù)據(jù)庫并不啟動慢查詢?nèi)罩?，需要我們手動來設置這個參數(shù)，如果不是調(diào)優(yōu)需要的話，一般不建議啟動該參數(shù)，因為開啟慢查詢?nèi)罩緯o MySQL 服務器帶來一定的性能影響。慢查詢?nèi)罩局С謱⑷罩居涗泴懭胛募仓С謱⑷罩居涗泴懭霐?shù)據(jù)庫表。

使用 ??mysql> show variables like '%slow_query_log%';?? 來查詢慢查詢?nèi)罩臼欠耖_啟，執(zhí)行效果如下圖所示：

slow_query_log 的值為 OFF 時，表示未開啟慢查詢?nèi)罩尽?/p>

開啟慢查詢?nèi)罩?/h5>

開啟慢查詢?nèi)罩?，可以使用如?MySQL 命令：

mysql> set global slow_query_log=1

不過這種設置方式，只對當前數(shù)據(jù)庫生效，如果 MySQL 重啟也會失效，如果要永久生效，就必須修改 MySQL 的配置文件 my.cnf，配置如下：

slow_query_log =1
slow_query_log_file=/tmp/mysql_slow.log

當你開啟慢查詢?nèi)罩局螅械穆樵?SQL 都會被記錄在 slow_query_log_file 參數(shù)配置的文件內(nèi)，默認是 /tmp/mysql_slow.log 文件，此時我們就可以打開日志查詢到所有慢 SQL 進行逐個優(yōu)化。

問題 3：整個 SQL 運行慢

問題分析

當出現(xiàn)整個 SQL 都運行比較慢就說明目前數(shù)據(jù)庫的承載能力已經(jīng)到了峰值，因此我們需要使用一些數(shù)據(jù)庫的擴展手段來緩解 MySQL 服務器了。

解決方案：讀寫分離

一般情況下對數(shù)據(jù)庫而言都是“讀多寫少”，換言之，數(shù)據(jù)庫的壓力多數(shù)是因為大量的讀取數(shù)據(jù)的操作造成的，我們可以采用數(shù)據(jù)庫集群的方案，使用一個庫作為主庫，負責寫入數(shù)據(jù)；其他庫為從庫，負責讀取數(shù)據(jù)。這樣可以緩解對數(shù)據(jù)庫的訪問壓力。

MySQL 常見的讀寫分離方案有以下兩種：

1.應用層解決方案

可以通過應用層對數(shù)據(jù)源做路由來實現(xiàn)讀寫分離，比如，使用 SpringMVC + MyBatis，可以將 SQL 路由交給 Spring，通過 AOP 或者 Annotation 由代碼顯示的控制數(shù)據(jù)源。

優(yōu)點：路由策略的擴展性和可控性較強。

缺點：需要在 Spring 中添加耦合控制代碼。

2.中間件解決方案

通過 MySQL 的中間件做主從集群，比如：Mysql Proxy、Amoeba、Atlas 等中間件都能符合需求。

優(yōu)點：與應用層解耦。

缺點：增加一個服務維護的風險點，性能及穩(wěn)定性待測試，需要支持代碼強制主從和事務。

擴展知識：SQL 語句分析

在 MySQL 中我們可以使用 explain 命令來分析 SQL 的執(zhí)行情況，比如：

explain select * from t where id=5;

如下圖所示：

其中：

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• id — 選擇標識符，id 越大優(yōu)先級越高，越先被執(zhí)行；
• select_type — 表示查詢的類型；
• table — 輸出結果集的表；
• partitions — 匹配的分區(qū)；
• type — 表示表的連接類型；
• possible_keys — 表示查詢時，可能使用的索引；
• key — 表示實際使用的索引；
• key_len — 索引字段的長度；
• ref— ?列與索引的比較；
• rows — 大概估算的行數(shù)；
• filtered — 按表條件過濾的行百分比；
• Extra — 執(zhí)行情況的描述和說明。
  • 
    

其中最重要的就是 type 字段，type 值類型如下：

• • 
    
• all — 掃描全表數(shù)據(jù)；
• index — 遍歷索引；
• range — 索引范圍查找；
• index_subquery — 在子查詢中使用 ref；
• unique_subquery — 在子查詢中使用 eq_ref；
• ref_or_null — 對 null 進行索引的優(yōu)化的 ref；
• fulltext — 使用全文索引；
• ref — 使用非唯一索引查找數(shù)據(jù)；
• eq_ref — 在 join 查詢中使用主鍵或唯一索引關聯(lián)；
• const — 將一個主鍵放置到 where 后面作為條件查詢， MySQL 優(yōu)化器就能把這次查詢優(yōu)化轉(zhuǎn)化為一個常量，如何轉(zhuǎn)化以及何時轉(zhuǎn)化，這個取決于優(yōu)化器，這個比 eq_ref 效率高一點。
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總結

本文我們介紹了 MySQL 性能優(yōu)化的原則和分類，MySQL 的性能優(yōu)化可分為：主動優(yōu)化和被動優(yōu)化，但無論何種優(yōu)化都要保證服務的正確性、安全性和穩(wěn)定性。它帶給我們的啟發(fā)是應該采用：預防 + 被動優(yōu)化的方案來確保 MySQL 服務器的穩(wěn)定性，而被動優(yōu)化常見的問題是：

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• 單條 SQL 運行慢；
• 部分 SQL 運行慢；
• 整個 SQL 運行慢。
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因此我們給出了每種被動優(yōu)化方案的問題分析和解決方案，希望本文可以幫助到你。

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作者： 王磊的博客