对MySQL应用的一些总结

MySQL Optimization

MySQL架构设计与优化最佳实践

彭立勋

http://www.PengLiXun.com/

PengLiXun@gmail.com

Topics of Discussion(上午)

l  MySQL缺陷与适用场景
l  MyISAM vs InnoDB
l  MyISAM与InnoDB性能调优
l  MySQL Server性能调优
l  MySQL Join算法
l  MySQL 优化器特性
l  索引设计杂谈

Topics of Discussion(下午)

l  编写高性能SQL
l  设计高性能Schema
l  数据备份与策略
l  数据拆分方案
l  制设计方案
l  典型故障案例分析
l  构建高性能高可用可扩展MySQL集群

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MySQL缺陷与适用场景

MySQL缺陷

Ø  MySQL没有Hash Join à 不适合无索引大数据
量数据分析
Ø  MySQL没有完整的CBO à 不可依赖MySQL选
择最优的执行计，不可依赖MySQL自行优化
SQL
Ø  MySQL没有备块级制 à 不可依赖MySQL保证
备库的实时一致性
Ø  MySQL无法有效利用主机资源 à 单机单实例会
严重的浪费机器性能

MySQL适用场景

ü  应用会产生庞大连接数（Thread）
ü  可以依赖索引完成的数据分析（Covering
Index）
ü  高并发查询（MyISAM）
ü  短小的在线事务处理（InnoDB）
ü  简单条件查询（HandlerSocket）
ü  数据拆分（Free）

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MyISAM vs InnoDB

MyISAM的优势和劣势
优势劣势
小内存下更快速的查询：
数据文件容易损坏：

因为没有复杂的MVCC多版本控因为数据回写机制没有原子性
制机制保证
更小的数据文件：
没有事务保证

因为数据文件中没有额外的行
锁和事务信息
非常容易冷备份：
只有索引缓存
因为每张表三个文件，没有额
外的全局信息，拷贝文件即可
备份
表级锁，并发差

InnoDB的优势和劣势
优势劣势
行级锁，并发高：
小内存下纯读应用不如MyISAM
只锁定被访问到的行，并不影快
响对不同行的操作。
ACID事务保证备份操作更复杂：

因为存在事务信息，多版本信
息，不能简单的拷贝数据文件。
但是支持热备份。
所有数据文件均可缓存：
更占用磁盘空间：

InnoDB主键索引即数据，缓存因为行结构中包含事务信息和
索引就包括了缓存数据行锁信息，另外有UNDO和REDO
事务日志
读写互不阻塞：

得益于MVCC多版本控制，读数
据并不需要锁定修改，可以在
UNDO日志中找到旧版本。

索引对比
MyISAM InnoDB
B-‐Tree结构，不能自动Balance B+Tree结构，自动Balance
堆表：
索引组织表：

数据文件独立于索引，数据文数据文件以主键顺序组织，主
件以插入顺序组织，以物理位键即数据，非主键索引通过主
置为引用键，索引通过物理位键查找数据行。所以主键插入
置查找数据行。无序时性能极差。
支持自适应哈希：

当InnoDB发现表上经常存在某
些唯一键上的KV查询时，会自
动把这部分数据生成到自适应
哈希表中，可进行KV查询优化。
主键索引包含事务信息：

主键索引上唯一确定了一行数
据，所以事务信息包含在主键
索引上。如果没有显示定义主
键索引，将自动建立隐含主键。

MyISAM场景

ü  数据仓库：大量读，批量写，可共享数据文件
ü  日志系统：只有插入没有修改，简单查询
ü  读为主的应用：没有写或写少，几乎不阻塞读
ü  低并发的应用：表锁基本不影响并发
ü  大数据批量导入：避免InnoDB索引组织表主键
乱序时插入慢

InnoDB场景

ü  高并发的应用：例如消息队列
ü  可靠性要求高的应用：例如用户登陆信息
ü  数据一致性要求高，宕机可：例如用户数据
ü  要求事务和约束的应用：例如有数据联的系统
ü  需要高性能缓冲写的应用：例如短时间内大量
UPDATE

同时使用MyISAM / InnoDB

Ø  不可共享缓存空间
Ø  SQL包含表将失去事务意义

总之不推荐这表同时存在同一实例，除非：
表没有联，MyISAM表只做备份冗余。
但是，Master用InnoDB，Slave用MyISAM某些情
况下是不错的方案。

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MyISAM和InnoDB的优化

MyISAM优化

l  INSERT 优化
l  Key Buffer 优化

MyISAM 插入

Ø  定⻓长表优于变⻓长表，即尽可能不定义变⻓长字段
Ø  数据存储按插入顺序，除非删除了数据产生的空
洞可以插入新行或使用了并发插入
Ø  可以加大bulk_insert_buffer_size变量，采用
”INSERT INTO table VALUES (),(),...” 的批量插
入语法，或者采用LOAD DATA语法

MyISAM 并发插入

虽然MyISAM是表锁，但是如果只在数据文件末尾
插入数据，是可以并发的，通过concurrent_insert
变量控制：
n  0 – (Off)：不允许并发插入
n  1 – (Default)：如果数据文件没有空洞，可以在数据文件末尾并发
插入
n  2 – Enable：如果表在被使用则在数据文件末尾并发插入，如果
表没有被使用则一样在文件中找空洞插入 [建议]

Key Buffer 介绍

作用：缓存MyISAM的索引，默认16M
相变量：key_buffer_size（Key Buffer大小）
相状态量：
n  key_read/write_requests（索引逻辑读/写）
n  key_reads/writes（索引物理读/写，即磁盘读/写）
n  key_blocks_used/unused（已使用/未使用的缓冲块）
n  key_blocks_not_flushed（未回写的脏缓冲块）

Key Buffer 监控

Ø  命中率 = (requests - reads) / requests

Ø  利用率 = key_blocks_used / (key_blocks_used +
key_blocks_unused)

Ø  赃⻚页率 = key_blocks_not_flushed /
(key_blocks_used + key_blocks_unused)

Key Buffer 注意

key_buffer_size不能闭，因为至少mysql系统库
全部用的MyISAM表，就算整个实例都是InnoDB
表，也应该设置key_buffer_size。

多段 Key Buffer

少Key Buffer锁的竞争：
将Key Buffer拆分为多个段，分缓冲不同的表。

!  root@localhost : (none) 04:16:36> SET GLOBAL hot_cache.key_buffer_size=128*1024;
!  Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
!  root@localhost : mysql 04:28:05> CACHE INDEX user IN hot_cache;
!  +------------+--------------------+----------+----------+
!  | Table | Op | Msg_type | Msg_text |
!  +------------+--------------------+----------+----------+
!  | mysql.user | assign_to_keycache | status | OK |
!  +------------+--------------------+----------+----------+
!  1 row in set (0.00 sec)

Key Buffer 建议

最好可以保证Key Buffer Size大于目前所有需要访
问的表MYI文件大小总和。
如无法保证则一般分三个区给不同业务类型的表：
n  静态缓冲区，少或不修改的表，这个区的Key Buffer访问没有
写锁，都是Shared Read Lock。
n  修改缓冲区，大量修改或UPDATE的表，这个区的Key Buffer竞
争严重，限制竞争在一个区。
n  普通缓冲区，除大量修改和只读表以外的正常读写比例的表。

刷新 Key Buffer

内存中缓存的索引块，有时候并不会及时刷新到磁盘上，所以对于
正在运行的数据表的索引文件（MYI）一般都是不完整的。如果此时
拷⻉贝或者移动这些索引文件。多半会出现索引文件损坏的情况。可
以通过Flush table命令来将Key Buffer中的block都flush到磁盘上。

!  mysql> flush tables;
!  +------------------------+----------+
!  | Variable_name | Value |
!  +------------------------+----------+
!  | Key_blocks_not_flushed | 0 | #所有修改的block都已经被flush了
!  | Key_blocks_unused | 0 |
!  | Key_blocks_used | 14497 |
!  | Key_read_requests | 38333936 |
!  | Key_reads | 207 |
!  | Key_write_requests | 8819898 |
!  | Key_writes | 1255245 |
!  +------------------------+----------+

InnoDB优化

l  Buffer Pool 调优
l  日志调优
l  XtraDB调优

InnoDB 简介

Ø  InnoDB是MySQL上应用最广的事务引擎，淘宝
商品库、阿里巴巴商品信息全部在InnoDB
上。
Ø  InnoDB目前包含个版本，InnoBase和InnoDB
Plugin，5.1之前只有InnoBase，5.1之后始有
InnoDB Plugin。另外还有基于MySQL Server和
InnoDB Plugin优化的Percona Server和
XtraDB。
Ø  前阿里巴巴正在使用的就是Percona+XtraDB高
性能版本，完全兼容MySQL。

InnoDB 数据文件组织

Ø  最基本的修改单位是Row
Ø  最基本的IO单位是Page，包含2个以上Row
Ø  最基本的分配单位是Extent，包含64个Page
Ø  InnoDB的索引都是指到Page no为止，为了B-
Tree保持高效，InnoDB要求一个Page内至少有
2行数据，所以我们建议每行数据设计⻓长度不要
超过4K，这样我们可以方便的移到最平衡的
8K⻚页大小。

Buffer Pool

InnoDB最重要的一块内存就是Buffer Pool，它包含
了几乎所有InnoDB数据和索引的缓冲，主要有：
n  数据缓存（主键缓存）
n  索引缓存（非主键索引缓存）
n  自适应哈希
n  数据字典
n  ⻚页哈希等

Buffer Pool 设置

innodb_buffer_pool_size设置Buffer Pool的大小。
建议将除了连接使用的内存，操作系统使用的内存
之外的全部内存给Buffer Pool，不要靠操作系统的
OS Cache来缓冲缓存数据。
经验参考值：
n  48G内存：32G Buffer Pool

Buffer Pool 赃⻚页比例

Buffer Pool同时担任缓冲和缓存工作，因此Buffer
Pool中会产生赃⻚页，即在内存中修改了但未刷新到
磁盘上的⻚页。
innodb_max_dirty_pages_pct变量可以配置最多允
许多少比例的赃⻚页在内存中，超过比例将触发刷
新。
经验参考值：
n  75%适用于绝大部分情况，Google/Facebook/Alibaba均使用
n  5%适用于非常在意宕机快速的情况，Taobao/Alipay使用

InnoDB 事务安全

Ø  REDO LOG：所有变更内容全部写入REDO LOG。一
旦数据库Crash，将redo中已经标记为commit状态的事
务全部重做到数据文件，将没有标记为commit的事务在
数据文件中回。
Ø  UNDO LOG：所有数据被修改的旧版本数据和版本号
写入undo，当需要回事务时，在undo中找到旧版本
信息，覆盖数据文件。
Ø  Double Write Buffer：所有的⻚页级回写，都先将⻚页写
入Double Write Buffer区域，认CheckSum与内存中
的⻚页一致，再正式写入数据文件中，如果数据库Crash，
数据文件中的⻚页没有回写完成，可以从Double Write
Buffer中读取正的⻚页重写。

Log Buffer

Ø  事务安全使得InnoDB会产生事务日志，包括
REDO和UNDO。日志回写到磁盘会有一个Log
Buffer缓冲日志写
Ø  innodb_log_buffer_size设置事务日志缓冲大小
Ø  经验参考值：
n  默认只有1M，存在大事务或者高并发情况，建议设置8~16M

InnoDB 事务提交

Ø  Log Buffer中缓冲的日志在检查点或事务提交时
回写文件。
Ø  Buffer Pool中的⻚页在检查点时回写磁盘。
Ø  innodb_flush_log_at_trx_commit控制回写：
n  0: 每秒刷新日志到文件（不是磁盘）
n  1: 每次事务提交刷新日志到磁盘 [default]
n  2: 每次事务提交刷新日志到文件，每秒同步到磁盘 [建议]

日志大小设置

Ø  更大的事务日志意味着什么？
n  可以记录更大的事务信息 [可以重做更大的事务]
n  可以记录更⻓长的事务历史 [可以重做更多的事务]
n  更少的检查点 [ 少磁盘IO]
n  更⻓长的时间 [宕机重启时间更⻓长]
n  64M的日志5分钟以内就可以
n  1G的日志全部重做需要30分钟以上
n  我们设置为3个1G的日志

InnoDB 锁机制

Ø  InnoDB锁算法：写数据有索引时采用间锁（Gap
Lock），无索引时采取表锁。读利用MVCC机制，不加
锁。所以DELETE / UPDATE的条件没有加索引后果很
严重。
n  WHERE pk = 1，锁定pk=1的行，不可以修改pk=1的数据。
n  WHERE pk > 1，锁定pk>1后的所有行，不可以操作pk>1的
数据，包括插入删除修改。
n  WHERE pk BETWEEN 1 AND 10，锁定1~10内所有行，不
可以操作pk在1~10的所有数据。
Ø  InnoDB锁结构：通过为每个⻚页生成一个锁定位图，判
定行是否被锁定，每⻚页的第一行和最后一行是系统行，
如果被锁定说明整⻚页被锁。

InnoDB MVCC

Ø  多版本实现：
!  数据旧版本写入UNDO LOG，数据Page中保留最新数据和版本
号，当Query发现Page中的数据版本太新，则顺着undo log
pointor到UNDO LOG寻找到需要的历史版本，所以读取数据不
需要加锁。

Ø  事务可⻅见性判定：
!  MVCC需要做版本可⻅见性判定，以认一个版本号的数据是否可
以为当前事务所⻅见。InnoDB使用read view结构来实现版本可⻅见，
一个事务起始时，会被分配一个read view，包含当前正在执行的
事务号，根据不同的隔离级需求，可以依据read view的事物号
信息来判定行数据可⻅见性。
!  例如MySQL默认隔离级为可重读（Repeatable Read），那
么只要读取到的数据事务号大于read view中的最小事务号，就是
不可⻅见的。

自适应哈希

Ø  自适应哈希是InnoDB的天才设计之一，InnoDB存储引
擎会智能的监控对表上索引的查找，如果观察到建立哈
希索引可以带来速度的提升，则自动建立哈希索引。
Ø  自适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来，因此建立
的速度很快。并不将整个表都建哈希索引，InnoDB存
储引擎会自动根据访问的频率和模式来为某些⻚页建立哈
希索引。
!  -------------------------------------
!  INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
!  -------------------------------------
!  Ibuf: size 2249, free list len 3346, seg size 5596,
!  374650 inserts, 51897 merged recs, 14300 merges
!  Hash table size 4980499, node heap has 1246 buffer(s)
!  1640.60 hash searches/s, 3709.46 non-hash searches/s

Insert Buffering

Ø  Insert Buffer是InnoDB的另一个天才设计，当有数据更
新时，不立刻更新Index叶子节点的Page，而是将这些
更新缓冲起来，因此对同一个Page的更新可以一起回
写，这将离散IO整合为顺序IO的设计，非常适合现在
的SSD盘。
Ø  但是Insert Buffer只对非唯一索引起作用，因为在做
Merge之前检查值是否唯一是不可能的。
!  -------------------------------------
!  INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
!  -------------------------------------
!  Ibuf: size 7545, free list len 3790, seg size 11336,
!  8075308 inserts, 7540969 merged recs, 2246304 merges

InnoDB 优化实践

ü  尽可能使用小的主键：少非主键索引大小
ü  按主键顺序插入数据：避免主键节点分裂
ü  加大日志大小：避免过多的检查点
ü  避免大事务回：会产生大量的随机IO，拆分事
务
ü  避免零散的插入：尽可能批量插入
ü  尽量用前缀索引：InnoDB不会压缩索引

InnoDB 其他重要变量

Ø  innodb_additional_mem_pool_size：内部元信
息缓存，16M足以胜任任何情况
Ø  innodb_support_xa：是否支持段提交协议，
没有必要启，闭可获得10%的性能提升。

InnoDB Plugin 增强

Ø  IO容量：innodb_io_capacity
Ø  IO线程数：
n  innodb_read_io_threads(预读)
n  innodb_write_io_threads(赃⻚页回写)
n  innodb_use_purge_thread(清理UNDO)

Ø  可变⻚页大小（innodb_page_size）
Ø  可配置多回段（innodb_extra_rsegments）
Ø  Compressed表结构：CPU换IO，压缩空间
Ø  扩展INFORMATION_SCHEMA

InnoDB Plugin 配置

Ø  建议经验值：
n  innodb_io_capacity = 磁盘数*200 (SSD>4000)
n  innodb_read_io_threads = 4
n  innodb_write_io_threads = CPU核数/实例数*2
n  innodb_use_purge_thread = 回段/2
n  innodb_page_size = 8K (全表扫描16K，小数据4K)
n  innodb_extra_rsegments = 平均并发插入数，但不要超过
CPU数*2
n  字符型列为主的表设置Compressed表结构

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MySQL Server 性能调优

Table Cache 介绍

Table Cache是表高速缓存，缓存表文件句柄，每
张表被访问前线程都需要获得它的文件句柄，如果
在表缓存中命中，则不需要再次打文件，直接从
缓存中获取文件句柄。
!  root@localhost : (none) 12:36:11> show global status like 'open%tabl%';
!  +--------------------------+-------+
!  +--------------------------+-------+
!  | Open_table_definitions | 18 |
!  | Open_tables | 12 | # 当前打的表数量
!  | Opened_table_definitions | 24 |
!  | Opened_tables | 24 | # 表曾经被打多少次
!  +--------------------------+-------+

Table Cache 调优

建议经验值：
n  一般table_open_cache=1024适用于大部分情况。
n  如果opened_tables不断增⻓长，应调大table_open_cache。

查看目前打的表：
!  root@localhost : (none) 12:39:24> show open tables;
!  +----------+--------------+--------+-------------+
!  | Database | Table | In_use | Name_locked |
!  +----------+--------------+--------+-------------+
!  | mysql | servers | 0 | 0 |
!  | mysql | event | 0 | 0 |
!  | test | t3 | 0 | 0 |
!  | mysql | procs_priv | 0 | 0 |
!  | mysql | db | 0 | 0 |
!  | mysql | host | 0 | 0 |
!  | test | t2 | 0 | 0 |
!  +----------+--------------+--------+-------------+

Query Cache 介绍

Query Cache是独立于存储引擎的SQL级缓存，它
实际上是SQL文本的MD5值和SQL执行结果的哈希
键对。因此Query Cache的使用受到很大限制：
n  SQL文本必须完全相同，包括大小写，空格
n  存在不定函数的SQL不被缓存，例如NOW()
n  PREPARE方式执行的SQL不被缓存
n  自定义函数，存储过程，视图均不能被缓存

Query Cache 设置

Ø  配置参数：
n  query_cache_type：
n  OFF：不对SELECT结果集缓存
n  ON：对SELECT结果集缓存 [默认]
n  DEMAND：只有当SELECT语句中显示写明“SQL_CACHE”时候才对
结果集缓存 [推荐]
n  query_cache_size：Query Cache大小
n  query_cache_limit：可缓存的最大结果集，默认1MB
n  query_cache_min_res_unit：内存分配最小单位，默认4KB
n  InnoDB应该闭QCache，因为InnoDB有MVCC
n  MyISAM如果实数据很少变化，可以测试常用SQL的结果集
大小，设置为最常用的SQL的结果集

Query Cache 优化

Ø  如果Qcache_lowmem_prunes很大，说明Query
Cache大小不足
Ø  如果命中率很低，说明Query Cache没有必要
Ø  如果Qcache_free_blocks很大，说明Query
Cache需要整理碎片，Flush Query Cache。
Ø  query_cache_min_res_unit =
(query_cache_size - Qcache_free_memory) /
Qcache_queries_in_cache

Thread Cache 介绍

每个连接到MySQL都需要创建一个线程，Thread
Cache就缓存了已经断的连接线程描述符，如果
创建线程前检测到Thread Cache还有可用线程，
就不需要新创建，从缓存中获取即可。
!  void create_thread_to_handle_connection(THD *thd) {
!  if (cached_thread_count > wake_thread) { //看线程缓存(thread_cache)中有否空
余的线程
!  thread_cache.append(thd);
!  pthread_cond_signal(&COND_thread_cache); // 有的话则唤醒一个线程来用
!  } else {
!  threads.append(thd);
!  pthread_create(&thd->real_id,&connection_attrib,
handle_one_connection, (void*) thd))); //没有可用空闲线程则创建一个新的线程
!  }
!  }

Thread Cache 配置

Ø  经验建议值：
n  thread_cache_size = 1024 适应绝大部分场景
n  并发连接数很少时，相应降低配置
Ø  优化建议：
n  如果threads_created增⻓长很快，应该调大thread_cache_size
的值

连接数

Ø  配置变量：
n  max_connections限制全局连接数
n  max_user_connections限制每个用户的连接数
n  max_user_connections：没有特殊情况不用限制
n  max_connections：默认100。一般1000个连接可以满足绝大
部分应用，但是应注意，每个连接都会申请线程级内存（包
括Sort Buffer，Join Buffer，Binlog Cache等），要考虑内存
是否可以承受。
n  我们设置为3000，因为很少有连接需要排序和JOIN，一般不
需要多少线程级内存。

Sort Buffer 介绍

Ø  每个线程需要排序的时候都会申请一块Sort
Buffer，线程第一次使用的时候分配，连接断
后线程不销毁则内存不释放。
Ø  如果要排序的数据大于Sort Buffer将会用归并排
序法分块排序，超出内存部分写入磁盘暂存。
Ø  sort_buffer_size 根据需要排序的数据集大小而
定，可以按照Session在连接内重新设定。

Sort Buffer 监控

Ø  Sort_merge_passes：归并排序次数，这个值很大说明
Sort Buffer不，很多排序数据写到磁盘上了
Ø  Sort_rows：被排序数据的行数
Ø  Sort_range：通过索引选择了一个范围的数据后排序
Ø  Sort_scan：通过全表扫描进行排序的次数，这个值很
大应该优化索引避免排序

Join / Read Buffer

Ø  join_buffer_size：JOIN时如果不能用到索引就
会使用Join Buffer进行JOIN，最好优化索引避免
使用Join Buffer。
Ø  read_buffer_size：全表扫描时缓存读取的数
据，最好通过索引避免全表扫描。

Tmp Table 介绍

当执行计中有Using temporary时表示要采用临时
表完成SQL。
tmp_table_size配置在内存中分配临时表的最大限
制，超过部分将建到磁盘上。
!  root@localhost : test 04:21:53> explain select * from t1,t2 where t1.info=t2.info
order by t1.id;
!  +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+--------------
+------+---------------------------------+
!  | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref |
rows | Extra |
!  +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+--------------
+------+---------------------------------+
!  | 1 | SIMPLE | t2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL |
2 | Using temporary; Using filesort |
!  | 1 | SIMPLE | t1 | ref | idx | idx | 32 | test.t2.info |
1 | Using index |
!  +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+--------------
+------+---------------------------------+

Tmp Table 监控

Ø  重要状态：
n  Created_tmp_disk_tables：件磁盘临时表数量
n  Created_tmp_tables：创建临时表数据
n  一般tmp_table_size设置为64M足以应对大部分情况
n  如果Created_tmp_tables增⻓长很快，最好优化SQL和索引避
免临时表
n  如果Created_tmp_disk_tables增⻓长很快，应调大
tmp_table_size的值

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MySQL Join 算法

JOIN 算法概述

Ø  MySQL只有一 JOIN算法：Nested Loop Join
Ø  Nested Loop Join：选择一张驱动表，用联字
段循环匹配被驱动表
!  FOR EACH ROW row1 IN table1 {
!  FOR EACH ROW row2 IN table2 IF( 联条件) {
!  result := row1 || row2;
!  OUTPUT result;
!  } }

Ø  支持条件下推(Push Down)：先用条件过滤驱动
表和被驱动表，再把过滤后的结果集进行JOIN

内连接

Ø  假定我们有一个如下形式的表T1、T2、T3的联
接查询：SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2 ON c1(t1,t2) INNER JOIN
t3 ON c2 (t2,t3) WHERE c(t1,t2,t3)

Ø  MySQL首先由优化器判定JOIN顺序，假设生成
执行计为t1驱动t2驱动t3：
!  FOR EACH ROW row1IN t1 IF (c(t1)){
!  FOR EACH ROW row2 IN t2 IF (c1(t1,t2) && c(t2)) {
!  FOR EACH ROW row3 IN t3 IF (c2(t2,t3) && c(t3)) {
!  result := row1 || row2 || row3;
!  OUTPUT result;
!  } } }

Ø  将行传给下一层被驱动表匹配时，先用条件进行
过滤，少参与JOIN的行数

外连接

Ø  SQL同前例：
!  FOR EACH ROW row1 IN t1 IF c1(t1) {
!  BOOL f1 := FALSE;
!  FOR EACH ROW row2 IN t2 IF c1(t1,t2) AND (f1 ? c2(t2) : TRUE) {
!  BOOL f2 := FALSE;
!  FOR EACH ROW row3 IN t3 IF c2(t2,t3) AND (f1&&f2 ? c3(t3) : TRUE) {
!  IF (f1&&f2 ? TRUE : (c2(t2) AND c3(t3))) {
!  result := row1 || row2 || row3; OUTPUT result; }
!  f2 := TRUE; f1 := TRUE; }
!  IF (!f2) {
!  IF (f1 ? TRUE : c2(t2) && c(t1,t2,NULL)) {
!  result := row1 || row2 || NULL; OUTPUT t; }
!  f1 := TRUE; } }
!  IF (!f1 && c(t1,NULL,NULL)) {
!  result := row1||NULL||NULL; OUTPUT t; } }

Ø  经过测试，三张10000行的表用外连接平均比内
连接慢0.01s，内连接效率高于外连接。

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MySQL 优化器特性

MySQL 优化器概述

Ø  MySQL优化器属于RBO（基于规则的优化器），
5.1版本后带有少量的CBO（基于销的优化器）
特性。
Ø  MySQL优化器缺陷：
n  不支持函数索引：WHERE func(col) = x 无法使用col字段上
的索引
n  不支持索引过滤 (Index Filter) 但支持索引覆盖扫描：
n  SELECT col1,col2,col3,col4 FROM t WHERE col1 > x AND col2 < y AND col3 >z; 无法利用
(col1,col2,col3)索引过滤col2和col3，需要回表查询。
n  SELECT col1,col2,col3 FROM t WHERE col1 > x AND col2 < y AND col3 >z; 可以利用
(col1,col2,col3)索引扫描到col1,col2,col3的值不用回表。
n  无法自动优化子查询：MySQL无法将子查询优化为JOIN方式，
而是将子查询存为临时表（无索引），在外层SQL需要时调
用临时表数据进行匹配，这是效率非常低的执行方式，所以
尽量避免在SQL中使用子查询。

MySQL 优化器判定算法

Ø  MySQL利用索引的原则：尽可能用主键索引>尽
可能筛去更多的数据>尽可能使用⻓长度小的索引>
尽可能使用更多索引列。
!  idx_Col1索引⻓长度368，过滤基数9000
!  idx_Col3索引⻓长度128，过滤基数3000
!  idx_Col1_Col2索引⻓长度768，过滤基数11000
!  idx_Col2_Col3索引⻓长度255，过滤基数 9000

!  SELECT Col1, Col2, Col3 FROM t WHERE col1 = x AND col2 = y AND col3
= z;
!  优先使用idx_Col2_Col3索引，因为过滤基数差不多，索引⻓长度小得多。

!  SELECT Col1, Col2, Col3 FROM t WHERE col1 = x AND col3 = z;
!  优先使用idx_Col1索引，因为col1过滤基数远大于col3，而idx_Col1_Col2因
为索引⻓长度⻓长的多过滤基数却相近则不被使用

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索引设计杂谈

如何平衡查询性能和修改代价

Ø  索引对修改数据的影响有多大？
Ø  为每个列建单列索引？
Ø  字符串类型怎么建索引算？
Ø  怎么利用好前缀索引？
Ø  JOIN还有排序怎么办？
Ø  JOIN还有WHERE条件怎么处理？
Ø  子查询怎么建索引？
Ø  数据移该怎么处理索引？

Ø  Any Questions?

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编写高性能SQL

编写高性能SQL

Ø  不写不必要的条件（索引判定缺陷）
Ø  只选择必要的列（覆盖索引优化）
Ø  联列类型相同（类型转换速度）
Ø  计数全部用count(*)（优化器特性）
Ø  少子查询，优化为JOIN（优化器缺陷）
Ø  尽量不要使用主键排序，除非有主键作为条件
（优化器缺陷）
Ø  尽量将杂查询拆分为简单查询（优化器缺陷）
Ø  尽量将OR查询拆分为多个SQL做UNION ALL或
在程序拼接（优化器缺陷）
Ø  批量提交修改（少日志刷新）

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设计高性能Schema

设计高性能Schema

Ø  主键必须是顺序插入（索引组织表特性）
Ø  可以用空间换时间多建索引（变更缓冲优化）
Ø  尽量少用唯一键（变更缓冲局限）
Ø  索引可以在SQL需要的列不多的情况下包含不在
条件中的列（覆盖索引）
Ø  尽量不要设计超过768字节需要作为查询条件的
列（索引限制）
Ø  不要设计超过4K行⻓长的表（⻚页结构限制）

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备份与策略

可选方案

Ø  cp
l  直接拷⻉贝文件，只适合停机备份
l  InnoDB必须拷⻉贝日志才能保证
Ø  mysqldump
l  MyISAM无法保证数据一致，必须锁定写入
l  InnoDB可以使用—single-transation
Ø  xtrabackup
l  在线备份物理文件，导出速度快，可以增量
l  前需要预处理，时临时预处理时间⻓长
l  可以在备份完成后立刻预处理，提升速度
Ø  replication
l  搭建延时Slave，可按需导出需要的数据
l  大集群如何优化维护难题

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数据拆分方案

可选方案

Ø  水平拆分
l  相同拆分键的数据在一起
l  同一分区键的数据可以JOIN
Ø  垂直拆分
l  可以不分库
l  功能之间调用只能使用程序接口
Ø  中间件
l  自动分库，对应用透明
l  扩展不活
l  发难度较大，不适合中小企业
Ø  程序分库[推荐]
l  可自定义分库规则
l  活扩展
l  无需中间件，直连数据库

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制设计方案

可选方案

Ø  binlog replication
l  推荐ROW格式，绕过Parse操作
l  原生可靠
l  只能1对N模式
Ø  trigger
l  用触发器记录需要的表
l  不用全库制，容易过滤
l  可以实现任意多主库向任意多备库同步
Ø  中间件
l  从可配置主库读取binlog，过滤需要的日志部分，传输给需要
的目标库
l  活性强
l  ROW格式binlog处理速度快
l  发成本较高

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典型故障案例分析

典型故障

Ø  不合理的Schema设计
Ø  不合理的热点数据估算
Ø  不合理的任务调度
Ø  不合理的操作

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