mysql太慢怎么办 mysql速度快吗
MySQL速度变慢,怎么办
MySQL 在崩溃恢复时,会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性,如果 MySQL 中包含了大量表,这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关,表总数越大,崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间,像这里开发库的 HDD IOPS 较低,因此面对大量的表空间,校验速度就非常缓慢。另外一个发现,MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验,而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验,等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性,即表数量超过 5W 时,会启用多线程扫描,加快表空间校验过程。
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如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛?查阅了资料,方法主要有两种:
1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ,那么 validate = false,即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1,也就是强制恢复跳过坏页,就可以跳过校验,然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程,快速启动 MySQL,个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了,只需要打开一个 ibdata 文件即可,大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后,感觉共享表空间在很多业务环境下,反而更有优势。
临时冒出另外一种解决想法,即用 GDB 调试崩溃恢复,通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程,然后让 MySQL 正常关闭,重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现,如果以 debug 模式运行,确实可以临时修改 validate 变量,跳过表空间验证过程,但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣,反而耗时更长。而以非 debug 模式运行,则无法修改 validate 变量,想法破灭。
MySQL数据库服务器逐渐变慢 该怎么分析与解决
我们先来看第一个阶段,MySQL慢的诊断思路,一般我们会从三个方向来做:
第一个方向是MySQL内部的观测
第二个方向是外部资源的观测
第三个方向是外部需求的改造
1.1 MySQL 内部观测
我们来看MySQL内部的观测,常用的观测手段是这样的,从上往下看,第一部分是Processlist,看一下哪个SQL压力不太正常,第二步是explain,解释一下它的执行计划,第三步我们要做Profilling,如果这个SQL能再执行一次的话, 就做一个Profilling,然后高级的DBA会直接动用performance_schema ,MySQL 5.7 以后直接动用sys_schema,sys_schema是一个视图,里面有便捷的各类信息,帮助大家来诊断性能。再高级一点,我们会动用innodb_metrics进行一个对引擎的诊断。
除了这些手段以外,大家还提出了一些乱七八糟的手段,我就不列在这了,这些是常规的一个MySQL的内部的状态观测的思路。除了这些以外,MySQL还陆陆续续提供了一些暴露自己状态的方案,但是这些方案并没有在实践中形成套路,原因是学习成本比较高。
1.2 外部资源观测
外部资源观测这部分,我引用了一篇文章,这篇文章的二维码我贴在上面了。这篇文章是国外的一个神写的,标题是:60秒的快速巡检,我们来看一下它在60秒之内对服务器到底做了一个什么样的巡检。一共十条命令,这是前五条,我们一条一条来看。
1.uptime,uptime告诉我们这个机器活了多久,以及它的平均的负载是多少。
2.dmesg -T | tail,告诉我们系统日志里边有没有什么报错。
3.vmstat 1,告诉我们虚拟内存的状态,页的换进换出有没有问题,swap有没有使用。
4. mpstat -P ALL,告诉我们CPU压力在各个核上是不是均匀的。
5.pidstat 1,告诉我们各个进程的对资源的占用大概是什么样子。
我们来看一下后五条:
首先是iostat-xz 1,查看IO的问题,然后是free-m内存使用率,之后两个sar,按设备网卡设备的维度,看一下网络的消耗状态,以及总体看TCP的使用率和错误率是多少。最后一条命令top,看一下大概的进程和线程的问题。
这个就是对于外部资源的诊断,这十条命令揭示了应该去诊断哪些外部资源。
1.3 外部需求改造
第三个诊断思路是外部的需求改造,我在这里引用了一篇文档,这篇文档是MySQL的官方文档中的一章,这一章叫Examples of Common Queries,文档中介绍了常规的SQL怎么写, 给出了一些例子。文章的链接二维码在slide上。
我们来看一下它其中提到的一个例子。
它做的事情是从一个表里边去选取,这张表有三列,article、dealer、price,选取每个作者的最贵的商品列在结果集中,这是它的最原始的SQL,非常符合业务的写法,但是它是个关联子查询。
关联子查询成本是很贵的,所以上面的文档会教你快速地把它转成一个非关联子查询,大家可以看到中间的子查询和外边的查询之间是没有关联性的。
第三步,会教大家直接把子查询拿掉,然后转成这样一个SQL,这个就叫业务改造,前后三个SQL的成本都不一样,把关联子查询拆掉的成本,拆掉以后SQL会跑得非常好,但这个SQL已经不能良好表义了,只有在诊断到SQL成本比较高的情况下才建议大家使用这种方式。
为什么它能够把一个关联子查询拆掉呢?
这背后的原理是关系代数,所有的SQL都可以被表达成等价的关系代数式,关系代数式之间有等价关系,这个等价关系通过变换可以把关联子查询拆掉。
上面的这篇文档是一个大学的教材,它从头教了关于代数和SQL之间的关系。然后一步步推导怎么去简化这句SQL。
第一,MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态,大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。
第二,从服务器的角度,我们从巡检的脚本角度入手,服务器的资源就这几种,观测手法也就那么几种,我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。
第三,如果实在搞不定,需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL,这个成本会下降的非常快,这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
Mysql 查询速度慢怎么办
问题
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?
问题
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
当前题目:mysql太慢怎么办 mysql速度快吗
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