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MySQL优化(Query Cache)  

2010-03-11 15:07:10|  分类: MySQL |  标签: |举报 |字号 订阅

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目录

以下目录或者文件尽可能指到不同的物理硬盘

  • tmpdir,临时文件目录。可以指定多个目录来负载均衡,unix/linux使用':'来分割多个目录,而windows则用';'。需要注意的是如果作为replication机制中的slave,那么不要把可能被随时清空的目录作为临时文件目录,例如/tmp和内存目录,它们会在系统重启之后被清空,导致一些replication需要的数据丢失。
  • datadir,数据目录
  • log-bin,binlog目录,记录一些和写入操作有关的sql语句
  • relay-log,作为slave的时候存放binlog的目录
  • relay-log-index,作为slave的时候存放binlog的索引文件
  • log,如果开启这个选项,数据库将会记录所有请求的sql语句。开启这个选项会带来很大的性能下降。所以除非你知道你在干什么,否则这个选项一定要关闭。

域名解析

  • 如果可能,请使用ip作为grant表的host认证规则,这样就可以使用选项skip-name-resolve。该选项会禁止所有的域名解析,域名解析可能会带来性能的下降。
  • 如果确实需要用hostname进行认证,并且需要连接的hosts很多,那么可以修改源代码的宏:HOST_CACHE_SIZE,它指定了可以cache的域名信息数量,默认是128。修改之后重新编译MySQL。

Query Cache

原理

QueryCache(下面简称QC)是根据SQL语句来cache的。一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用QC。每个Cache都是以SQL文本作为key来存的。在应用QC之前,SQL文本不会被作任何处理。也就是说,两个SQL语句,只要相差哪怕是一个字符(例如大小写不一样;多一个空格等),那么这两个SQL将使用不同的一个CACHE。

不过SQL文本有可能会被客户端做一些处理。例如在官方的命令行客户端里,在发送SQL给服务器之前,会做如下处理:

  • 过滤所有注释
  • 去掉SQL文本前后的空格,TAB等字符。注意,是文本前面和后面的。中间的不会被去掉。

下面的三条SQL里,因为SELECT大小写的关系,最后一条和其他两条在QC里肯定是用的不一样的存储位置。而第一条和第二条,区别在于后者有个注释,在不同客户端,会有不一样的结果。所以,保险起见,请尽量不要使用动态的注释。在PHP的mysql扩展里,SQL的注释是不会被去掉的。也就是三条SQL会被存储在三个不同的缓存里,虽然它们的结果都是一样的。

select * FROM people where name='surfchen';   select * FROM people where /*hey~*/name='surfchen';   SELECT * FROM people where name='surfchen';   

目前只有select语句会被cache,其他类似show,use的语句则不会被cache。

因为QC是如此前端,如此简单的一个缓存系统,所以如果一个表被更新,那么和这个表相关的SQL的所有QC都会被失效。假设一个联合查询里涉及到了表A和表B,如果表A或者表B的其中一个被更新(update或者delete),这个查询的QC将会失效。

也就是说,如果一个表被频繁更新,那么就要考虑清楚究竟是否应该对相关的一些SQL进行QC了。一个被频繁更新的表如果被应用了QC,可能会加重数据库的负担,而不是减轻负担。我一般的做法是默认打开QC,而对一些涉及频繁更新的表的SQL语句加上SQL_NO_CACHE关键词来对其禁用CACHE。这样可以尽可能避免不必要的内存操作,尽可能保持内存的连续性。

那些查询很分散的SQL语句,也不应该使用QC。例如用来查询用户和密码的语句——“select pass from user where name='surfchen'”。这样的语句,在一个系统里,很有可能只在一个用户登陆的时候被使用。每个用户的登陆所用到的查询,都是不一样的SQL文本,QC在这里就几乎不起作用了,因为缓存的数据几乎是不会被用到的,它们只会在内存里占地方。

存储块

在本节里“存储块”和“block”是同一个意思

QC缓存一个查询结果的时候,一般情况下不是一次性地分配足够多的内存来缓存结果的。而是在查询结果获得的过程中,逐块存储。当一个存储块被填满之后,一个新的存储块将会被创建,并分配内存(allocate)。单个存储块的内存分配大小通过query_cache_min_res_unit参数控制,默认为4KB。最后一个存储块,如果不能被全部利用,那么没使用的内存将会被释放。如果被缓存的结果很大,那么会可能会导致分配内存操作太频繁,系统系能也随之下降;而如果被缓存的结果都很小,那么可能会导致内存碎片过多,这些碎片如果太小,就很有可能不能再被分配使用。

除了查询结果需要存储块之外,每个SQL文本也需要一个存储块,而涉及到的表也需要一个存储块(表的存储块是所有线程共享的,每个表只需要一个存储块)。存储块总数量=查询结果数量*2+涉及的数据库表数量。也就是说,第一个缓存生成的时候,至少需要三个存储块:表信息存储块,SQL文本存储块,查询结果存储块。而第二个查询如果用的是同一个表,那么最少只需要两个存储块:SQL文本存储块,查询结果存储块。

通过观察Qcache_queries_in_cache和Qcache_total_blocks可以知道平均每个缓存结果占用的存储块。它们的比例如果接近1:2,则说明当前的query_cache_min_res_unit参数已经足够大了。如果Qcache_total_blocks比Qcache_queries_in_cache多很多,则需要增加query_cache_min_res_unit的大小。

Qcache_queries_in_cache*query_cache_min_res_unit(sql文本和表信息所在的block占用的内存很小,可以忽略)如果远远大于query_cache_size-Qcache_free_memory,那么可以尝试减小query_cache_min_res_unit的值。

调整大小

如果Qcache_lowmem_prunes增长迅速,意味着很多缓存因为内存不够而被释放,而不是因为相关表被更新。尝试加大query_cache_size,尽量使Qcache_lowmem_prunes零增长。

启动参数

show variables like 'query_cache%'可以看到这些信息。

query_cache_limit
如果单个查询结果大于这个值,则不Cache
query_cache_size
分配给QC的内存。如果设为0,则相当于禁用QC。要注意QC必须使用大约40KB来存储它的结构,如果设定小于40KB,则相当于禁用QC。QC存储的最小单位是1024 byte,所以如果你设定了一个不是1024的倍数的值,这个值会被四舍五入到最接近当前值的等于1024的倍数的值。
query_cache_type
0 完全禁止QC,不受SQL语句控制(另外可能要注意的是,即使这里禁用,上面一个参数所设定的内存大小还是会被分配);1启用QC,可以在SQL语句使用SQL_NO_CACHE禁用;2可以在SQL语句使用SQL_CACHE启用。
query_cache_min_res_unit
每次给QC结果分配内存的大小

状态

show status like 'Qcache%'可以看到这些信息。

Qcache_free_blocks
当一个表被更新之后,和它相关的cache blocks将被free。但是这个block依然可能存在队列中,除非是在队列的尾部。这些blocks将会被统计到这个值来。可以用FLUSH QUERY CACHE语句来清空free blocks。
Qcache_free_memory
可用内存,如果很小,考虑增加query_cache_size
Qcache_hits
自mysql进程启动起,cache的命中数量
Qcache_inserts
自mysql进程启动起,被增加进QC的数量
Qcache_lowmem_prunes
由于内存过少而导致QC被删除的条数。加大query_cache_size,尽可能保持这个值0增长。
Qcache_not_cached
自mysql进程启动起,没有被cache的只读查询数量(包括select,show,use,desc等)
Qcache_queries_in_cache
当前被cache的SQL数量
Qcache_total_blocks
在QC中的blocks数。一个query可能被多个blocks存储,而这几个blocks中的最后一个,未用满的内存将会被释放掉。例如一个QC结果要占6KB内存,如果query_cache_min_res_unit是4KB,则最后将会生成3个blocks,第一个block用来存储sql语句文本,这个不会被统计到query+cache_size里,第二个block为4KB,第三个block为2KB(先allocate4KB,然后释放多余的2KB)。每个表,当第一个和它有关的SQL查询被CACHE的时候,会使用一个block来存储表信息。也就是说,block会被用在三处地方:表信息,SQL文本,查询结果。

排序缓冲

当一个查询需要对结果进行排序的时候,MySQL会分配一定的内存用来排序。这个内存大小由sort_buffer_size来控制。记得,这个参数是针对每个查询的,而不是所有查询总共可分配的量。

如果sort_buffer_size不够大,排序的结果将会被分段写入临时文件里。每次结束之后再把文件中的排序结果拿出来合并,进行再次排序,直到得出最后结果。sort_buffer_size越小,合并的次数就越多。合并次数可以通过状态变量Sort_merge_passes获得。理论上,Sort_merge_passes越小,排序越快。但是在实际应用中可能并非如此。sort_buffer_size如何设置需要根据实际运行环境来进行测试。如果实在不知道如何测试,那么就设到使Sort_merge_passes为0吧。

read_buffer_size read_rnd_buffer_size join_buffer_size thread_cache

字段选择

  • 从二进制角度考虑
  • select col1,col2 from table PROCEDURE ANALYSE();,这条语句可以根据当前表的内容来给出一个字段类型的推荐。

MyISAM

key_buffer_size

CACHE INDEX Syntax

innodb

innodb_buffer_pool_size
这是和innodb有关的最重要的一个参数。这个参数指定了innodb缓存池的大小。这个缓存池被用来存储

innodb_file_per_table innodb_additional_mem_pool_size=80M innodb_log_file_size=1G innodb_log_buffer_size=16M innodb_flush_method=O_DIRECT


(max_connections * (sort_buffer_size + read_buffer_size + read_rnd_buffer_size + join_buffer_size)) + key_buffer + innodb_bufer_pool_size + query_cache + tmp_table_size

系统相关

linux:

echo -n 0 >/proc/sys/vm/swappiness

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memlock

优化工具

mysqltuner

 

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