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MySql性能调试

2016-08-17  本文已影响161人  冰冰大象

MySql自带的mysqlslap命令用来检测数据服务器接受并发的能力

mysqlslap --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='sunboDataBase' --query='select * from Table1;' --number-of-queries=10 --debug-info -p123456 -uroot
--create-schema=name:指定测试的数据库名
--query:指定测试的SQL语句
--concurrency=100:模拟100个客户端
--number-of-queries=1000:同时并发 1000次
--iterations=1:迭代执行次数
--debug-info:打印输出服务器内存等信息
-p123456:数据库密码123456
-uroot:数据库登陆用户root
-h 172.16.81.99:远程数据库地址
-P 3306:端口号

更加详细的使用 请转至http://chuansong.me/n/450436251034

MySql查看命令和设置

MariaDB [(none)]> show variables like "slow%";
+---------------------+---------------------------+
| Variable_name       | Value                     |
+---------------------+---------------------------+
| slow_launch_time    | 2                         |
| slow_query_log      | OFF                       |
| slow_query_log_file | VM_63_166_centos-slow.log |
+---------------------+---------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

慢查询分析mysqldumpslow

使用mysqldumpslow命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句,对MySQL查询语句的监控、分析、优化是MySQL优化非常重要的一步。开启慢查询日志后,由于日志记录操作,在一定程度上会占用CPU资源影响mysql的性能,但是可以阶段性开启来定位性能瓶颈。

explain分析查询

使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:

  1. 表的读取顺序

MariaDB [sunboDataBase]> explain select * from Table1执行如下

+------+-------------+--------+-------+------+---------+------+--------+-------+
| id   | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra |
+------+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
|    1 | SIMPLE      | Table1 | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 630842 |       |
+------+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

EXPLAIN字段:

由于SQL语句比较少以下情况没有出现 先一放等遇到了在解决

Extra:关于MYSQL如何解析查询的额外信息,主要有以下几种

索引及查询优化

firstname,lastname,age
firstname,lastname
firstname

也就是说,相当于还建立了key(firstname lastname)和key(firstname)。

合理的建立索引的建议:
  1. 越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快。
  2. 简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间;以及用整型数据类型存储IP地址。
  3. 尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值
  4. 当结果集只有一行数据时使用LIMIT 1
  5. 避免SELECT *,始终指定你需要的列
  6. 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
  7. 使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR,使用合理的字段属性长度
  8. 尽可能的使用NOT NULL
  9. 固定长度的表会更快
  10. 拆分大的DELETE 或INSERT 语句
  11. 查询的列越小越快
Where条件

在查询中,WHERE条件也是一个比较重要的因素,尽量少并且是合理的where条件是很重要的,尽量在多个条件的时候,把会提取尽量少数据量的条件放在前面,减少后一个where条件的查询时间。

有些where条件会导致索引无效:

Ø where子句的查询条件里有!=,MySQL将无法使用索引。

Ø where子句使用了Mysql函数的时候,索引将无效,比如:select * from tb where left(name, 4) = ‘xxx’

Ø 使用LIKE进行搜索匹配的时候,这样索引是有效的:select * from tbl1 where name like ‘xxx%’,而like ‘%xxx%’ 时索引无效

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