優化mysql使用的方法以及使用到的工具和命令

2024-07-24 13:00:13

字體：大中小

來源：轉載

供稿：網友

優化MySQL使用的方法以及使用到的工具和命令1.使用pgcc（pentium　gcc)編譯器　該編譯器（http://www.goof.com/pcg/）針對運行在奔騰處理器系統上的程序進行優化，用pgcc編譯mysql源代碼，總體性能可提高10%。當然如果你的服務器不是用奔騰處理器，就不必用它了，因為它是專為奔騰系統設計的。2.僅使用你想使用的字符集編譯mysql　mysql目前提供多達24種不同的字符集，為全球用戶以他們自己的語言插入或查看表中的數據。卻省情況下，mysql安裝所有者這些字符集，熱然而，最好的選擇是指選擇一種你需要的。如，禁止除latin1字符集以外的所有其它字符集：　%>./configure　-with-extra-charsets=none　[--other-configuration-options]3.將mysqld編譯成靜態執行文件　將mysqld編譯成靜態執行文件而無需共享庫也能獲得更好的性能。通過在配置時指定下列選項，可靜態編譯mysqld。%>./configure　-with-mysqld-ldflags=-all-static　[--other-configuration-options]4.配置樣本　下列配置命令常用于提高性能：　%>cflags="-o6　-mpentiumPRo　-fomit-frame-pointer"　cxx=gcc　cxxflags="-o6　-mpentiumpro　-fomit-frame-pointer　-felide-constructors　-fno-exceptions　-fno-rtti"　./configure　--prefix=/usr/local　--enable-assembler　--with-mysqld-ldflags=-all-static　--disable-shared5.確保運用正確的編譯固然重要，但這只是成功的第一步，配置眾多的mysql變量同樣對服務器的正常運行起關鍵作用。你可以將這些變量的賦值存在一個配置文件中，以確保它們在每次啟動mysql時均起作用，這個配置文件就是my.cnf文件。　mysql已經提供了幾個my.cnf文件的樣本，可在/usr/local/mysqld/share/mysql/目錄下找到。這些文件分別命名為my-small.cnf、　my-medium.cnf、my-large.cnf和my-huge.cnf，規模說明可在描述配置文件適用的系統類型標題中找到。如果在只有相當少內存的系統上運行mysql，而且只是偶爾的用一下，那么my-small.cnf會比較理想，因為它命令mysqld只使用最少的資源。類似地，如果你計劃構建電子商務超市，而且系統擁有2g內存，那么你可能要用到mysql-huge.cnf文件了。　為了利用這些文件中的一個，你需要復制一個最適合需求的文件，改名為my.cnf。你可以選擇使用配置文件三種作用范圍的一種：　global：將my.cnf文件復制到服務器的/etc目錄下，這使得配置文件中的變量作用于全局，即對所有服務器上的mysql數據庫服務器有效。　 local：將my.cnf文件復制到[mysql-install-dir]/var/目錄下，使得my.cnf作用于特定的服務器。[mysql-install-dir]表示mysql安裝目錄。　 user：你可以再限制作用于特定的用戶，將my.cnf復制到用戶的根目錄下。　究竟如何設置my.cnf中的這些變量呢？更進一步說，你可以設置哪一個變量。雖然所用變量對mysql服務器相對通用，每一個變量與mysql的的某些組件有更特定的關系。如變量max_connects歸在mysqld類別下。執行下列命令即可知道：%>/usr/local/mysql/libexec/mysqld--help　它顯示大量的選項及與mysqld相關的變量。你可以很容易地在該行文字之下找出變量：possible　variables　for　option　--set-variable　(-o)　are然后你可以如下設置my.cnf中的那些變量：set-variable　=　max_connections=100它設置mysql服務器的最大并發連接數為100。要確保在my.cnf文件中的[mysqld]標題下插入變量設置。事務安全　dbd　berkeley　db(dbd)表是支持事務處理的表，由sleepycat軟件公司(http://www.sleepycat.com)開發。它提供mysql用戶期待已久的功能-事務控制。事務控制在任何數據庫系統中都是一個極有價值的功能，因為它們確保一組命令能成功地執行。　非事務安全　heap　heap表是mysql中存取數據最快的表。這是因為他們使用存儲在動態內存中的一個哈希索引。另一個要點是如果mysql或服務器崩潰，數據將丟失。　　　isam　isam表是早期mysql版本的缺省表類型，直到myiasm開發出來。建議不要再使用它。　　　merge　merge是一個有趣的新類型，在3.23.25之后出現。一個merge表實際上是一個相同myisam表的集合，合并成一個表，主要是為了效率原因。這樣可以提高速度、搜索效率、修復效率并節省磁盤空間。　　　myiasm　這是mysql的缺省表類型。它基于iasm代碼，但有很多有用的擴展。myiasm比較好的原因：　myiasm表小于iasm表，所以使用較少資源。　myiasm表在不同的平臺上二進制層可移植。　更大的鍵碼尺寸，更大的鍵碼上限。　指定表類型　你可在創建表時指定表的類型。下例創建一個heap表：　mysql>create　table　email_addresses　type=heap　(　->email　char(55)　not　null,　->name　char(30)　not　null,　->primary　key(email)　);　bdb表需要一些配置工作，參見http://www.mysql.com/doc/b/d/bdb_overview.html。　更多的表類型　為了使mysql管理工作更有趣，即將發布的mysql　4.0將提供兩種新的表類型，稱為innobase和gemeni。　show　你可能有興趣知道mysql服務器究竟更了什么，下列命令給出一個總結：　、mysql>show　status;　它給出了一個相當長的狀態變量及其值的列表。有些變量包含了異常終止客戶的數量、異常終止連接的數量、連接嘗試的次數、最大并發連接數和大量其他有用的信息。這些信息對找出系統問題和低效極具價值。　show還能做更多的事情。它可以顯示關于日志文件、特定數據庫、表、索引、進程和權限表中有價值的信息。詳見mysql手冊。　explain　當你面對select語句時，explain解釋select命令如何被處理。這不僅對決定是否應該增加一個索引，而且對決定一個復雜的join如何被mysql處理都是有幫助的。　optimize　optimize語句允許你恢復空間和合并數據文件碎片，對包含變長行的表進行了大量更新和刪除后，這樣做特別重要。optimize目前只工作于myiasm和bdb表。3. 一張mysql大數據表有幾千萬數據，但有一自增id字段，且為主鍵，要遍歷此表的所有數據，寫出有效的方法和sql（禁止使用limit n,m）。答：案例分析：數據表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就這4個字段，其中 title 用定長，info 用text, id 是逐漸，vtype是tinyint，vtype是索引。10萬數據的效果。select id,title from collect limit 1000,10; 基本上0.01秒就OKselect id,title from collect limit 90000,10; 8-9秒完成select id from collect order by id limit 90000,10; 0.04秒就OK。為什么？因為用了id主鍵做索引當然快。改進方法：select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;；select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！vtype 做了索引了啊？怎么會慢呢？vtype做了索引是不錯，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，從9萬開始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。分表的方法：建一個索引表： t (id,title,vtype) 并設置成定長，然后做分頁，分頁出結果再到 collect 里面去找info 。是否可行呢？實驗下就知道了。10萬條記錄到 t(id,title,vtype) 里，數據表大小20M左右。用select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。其實這樣做還是全表掃描，只是因為數據量小，只有10萬才快。OK，來個瘋狂的實驗，加到100萬條，測試性能。加了10倍的數據，馬上t表就到了200多M，而且是定長。還是剛才的查詢語句，時間是0.1-0.2秒完成！分表性能沒問題？錯！因為我們的limit還是9萬，所以快。給個大的，90萬開始select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看結果，時間是1-2秒！怪不得有人說 discuz到了100萬條記錄就會很慢，我相信這是真的，這個和數據庫設計有關！開始測試結論是： 30萬數據，用分表法可行，超過30萬他的速度會慢道你無法忍受！當然如果用分表+我這種方法，那是絕對完美的。但是用了我這種方法后，不用分表也可以完美解決！不分表的方法：復合索引！search(vtype,id) 這樣的索引select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！再測試: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遺憾，8-9秒，沒走search索引！再測試：search(id,vtype)，還是select id 這個語句，也非常遺憾，0.5秒。綜上：如果對于有where 條件，又想走索引用limit的，必須設計一個索引，將where 放第一位，limit用到的主鍵放第2位，而且只能select 主鍵！http://blog.csdn.net/zqtsx/article/details/8929625

上一篇：優化mysql使用的方法以及使用到的工具和命令

下一篇：mysql建立存儲過程，模擬插入200萬用戶