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SQL时评

SQL资料库基本科学知识汇整

SQL资料库高阶科学知识汇整

译者：李振良

源自：

http://blog.51cto.com/lizhenliang/2095526

一个成形的资料库构架并并非一开始在结构上就具有高需用、高伸缩式等优点的，它是随著使用者数量的减少，虚拟化才渐渐健全。这首诗主要聊聊MySQL资料库在发展周期性中所遭遇的难题及强化计划，如若撇开后端应用领域不说，大体分成下列四个期：

工程项目初步设计后，合作开发职能部门依照商品职能部门市场需求合作开发工程项目。

合作开发技师在合作开发工程项目末期会对表结构在结构上。对于资料库而言，表结构在结构上很重要，如果在结构上失当，会直接影响到使用者出访中文网站速率，使用者新体验不太好！这种情况具体内容影响不利因素有许多，比如慢查阅（低效率的查阅句子）、没有适度创建检索、资料库阻塞（锁）等。总之，有试验职能部门的项目组，会做商品试验，找Bug。

由于合作开发技师倚重点不同，末期不会考量太多资料库在结构上与否科学合理，而要尽早顺利完成机能同时实现和交货。等工程项目上架有一定用户数量后，暗藏的难题就会曝露，此时再去修正就并非那么难的事了！

是时候网络管理技师上场了，工程项目上架。

工程项目末期访问量一般是寥寥无几，此期Web+资料库单台布署足以应对在1000左右的QPS（每秒查阅率）。考量到单点故障，应做到高需用性，可采用MySQL主从复制+Keepalived同时实现双机热备。主流HA软件有：Keepalived（推荐）、Heartbeat。

如果将MySQL布署到普通的X86服务器上，在不经过任何强化情况下，MySQL理论值正常可以处理1500左右QPS，经过强化后，有可能会提升到2000左右QPS。否则，用户数量当达到1500左右并发连接时，资料库处理性能可能响应就会慢，而且硬件资源还比较富裕，此时就该考量性能强化难题了。那么怎样能让资料库发挥最大性能呢？主要从硬件配置、资料库配置、构架方面着手，具体内容分成下列：

3.1 硬件配置

如果有条件一定要SSD固态硬盘代替SAS机械硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，相对于RAID1和RAID5有更好的读写性能，毕竟资料库的压力主要源自磁盘I/O方面。

Linux内核有一个优点，会从物理内存中划分出缓存区（系统缓存和数据缓存）来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时（如缓存区大小到达一定百分比或者执行sync命令）才会同步到磁盘。也就是说物理内存越大，分配缓存区越大，缓存数据越多。总之，服务器故障会丢失一定的缓存数据。建议物理内存至少富裕50%以上。

3.2 资料库配置强化

MySQL应用领域最广泛的有两种存储引擎：一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。另一个是InnoDB，支持事务处理（ACID属性），在结构上目标是为大数据处理，行级别锁。

表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。

为什么会出现表锁和行锁呢？主要为保证数据完整性。举个例子，一个使用者在操作一张表，其他使用者也想操作这张表，那么就要等第一个使用者操作完，其他使用者才能操作，表锁和行锁就是这个作用。否则多个使用者同时操作一张表，肯定会数据产生冲突或者异常。

依照这些方面看，使用InnoDB存储引擎是最好的选择，也是MySQL5.5+版本默认存储引擎。每个存储引擎相关运行参数比较多，下列列出可能影响资料库性能的参数。

公共参数默认值：

max_connections = 151# 同时处理最大连接数，建议设置最大连接数是上限连接数的80%左右sort_buffer_size = 2

M

MyISAM参数默认值：

key_buffer_size = 16

M

K  

M  

M  

InnoDB参数默认值：

innodb_buffer_pool_size = 128

M

M  

3.3 系统内核参数强化

大多数MySQL都布署在linux系统上，所以操作系统的一些参数也会影响到MySQL性能，下列对Linux内核参数进行适度强化

net.ipv4.tcp_fin_

timeout = 30

reuse = 1    

recycle = 1  

tw_buckets = 4096  

syn_backlog = 4096

在Linux系统中，如果进程打开的文件句柄数量超过系统默认值1024，就会提示“too many files open”信息，所以要调整打开文件句柄限制。

重启永久生效：

soft nofile 65535

hard nofile 65535

当前用户立即生效：

随著业务量越来越大，单台资料库服务器性能已无法满足业务市场需求，该考量减少服务器扩展构架了。主要思想是分解单台资料库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O出访频率。

4.1 减少缓存

给资料库减少缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果缓存中有请求的数据就不再去请求MySQL，减少资料库负载。缓存同时实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中。分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统：memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速率很快，QPS理论可达8w左右。如果想数据持久化就选择用redis，性能不低于memcached。

工作过程：

掌控MySQL资料库这些强化基本功，事半功倍！

4.2 主从复制与读写分离

在生产环境中，业务系统通常读多写少，可布署一主多从构架，主资料库负责写操作，并做双机热备，多台从资料库做负载均衡，负责读操作。主流的负载均衡器：LVS、HAProxy、Nginx。

怎么来同时实现读写分离呢？大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率高。另一个种方式通过代理程序同时实现读写分离，企业中应用领域较少，会减少中间件消耗。主流中间件代理系统有MyCat、Atlas等。

在这种MySQL主从复制拓扑构架中，分散单台负载，大大提高数据库并发能力。如果一台从服务器能处理1500 QPS，那么3台就能处理4500 QPS，而且难横向扩展。

有时，面对大量写操作的应用领域时，单台写性能达不到业务市场需求。就可以做双向复制（双主），但有个难题得注意：两台主服务器如果都对外提供读写操作，就可能遇到数据不一致现象，产生这个原因是程序有同时操作两台资料库几率，同时的更新操作会造成两台资料库数据发生冲突或者不一致。

可设置每个表ID字段自增唯一：auto_increment_increment和auto_increment_offset，也可以写算法生成随机唯一。

4.3 分库

分库是依照业务将资料库中相关的表分离到不同的资料库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将分离后的资料库做主从复制构架，进一步避免单库压力过大。

4.4 分表

数据量的日剧减少，资料库中某个表有几百万条数据，导致查阅和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你应该考量把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。

分表技术比较麻烦，要修正程序代码里的SQL句子，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎同时实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会依照不同的查阅，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。

分表分成垂直拆分和水平拆分：

垂直拆分：把原来的一个许多字段的表拆分多个表，解决表的宽度难题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。

水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的难题。

4.5 分区

分区就是把一张表的数据依照表结构中的字段（如range、list、hash等）分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能。

注：减少缓存、分库、分表和分区主要由程序猿或DBA来同时实现。

资料库维护是资料库技师或网络管理技师的工作，包括系统监控、性能分析、性能调优、资料库备份和恢复等主要工作。

5.1 性能状态关键指标

专业术语：QPS（Queries Per Second，每秒查阅书）和TPS（Transactions Per Second）

Uptime：服务器已经运行的实际，单位秒

Questions：已经发送给资料库查阅数

Com_select：查阅次数，实际操作资料库的

Com_insert：插入次数

Com_delete：删除次数

Com_update：更新次数

Com_commit：事务次数

Com_rollback：回滚次数

那么，计算方法来了，基于Questions计算出QPS

mysql> show globalstatus likeQuestions

;

;

QPS = Questions / Uptime

基于Com_commit和Com_rollback计算出TPS：

mysql> show global status like Com_commit

;

;

;

TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime

另一计算方式：

基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update计算出QPS：

;

TPS计算方法：

mysql> show global status where Variable_name in(com_insert,com_delete,com_update)

;

计算TPS，就不算查阅操作了，计算出插入、删除、更新四个值即可。

经网友对这两个计算方式的试验得出，当资料库中myisam表比较多时，使用Questions计算比较准确。当资料库中innodb表比较多时，则以Com_*计算比较准确。

5.2 开启慢查阅日志

MySQL开启慢查阅日志，分析出哪条SQL句子比较慢，支持动态开启：

mysql>set global slow-query-log=on# 开启慢查阅日志 mysql> set global slow_query_log_file=/var/log/mysql/mysql-slow.log

;

;

;

分析慢查阅日志，可以使用MySQL自带的mysqldumpslow工具，分析的日志较为简单。

/log/mysql/mysql-slow.log

也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日志分析机能全面，可分析slow log、binlog、general log。

/log/mysql/mysql-slow.log

.sql

.sql

分析普通日志：pt-query-digest –type=genlog localhost.log

5.3 资料库备份

备份资料库是最基本的工作，也是最重要的，否则后果很严重，你懂得！高频率的备份策略，选用一个稳定快速的工具至关重要。资料库大小在2G以内，建议使用官方的逻辑备份工具mysqldump。超过2G以上，建议使用percona公司的物理备份工具xtrabackup，否则慢的跟蜗牛似得。这两个工具都支持InnoDB存储引擎下热备，不影响业务读写操作。

5.4 资料库修复

有时候MySQL服务器突然断电、异常关闭，会导致表损坏，无法读取表数据。此时就可以用到MySQL自带的两个工具进行修复，myisamchk和mysqlcheck。前者只能修复MyISAM表，并且停止资料库，后者MyISAM和InnoDB都可以，在线修复。

注意：修复前最好先备份资料库。

myisamchk常用参数：

比如：myisamchk -r -q *.MYI

mysqlcheck常用参数：

比如：mysqlcheck -r -q -uroot -p123456 weibo

5.5 MySQL服务器性能分析

掌控MySQL资料库这些强化基本功，事半功倍！

id：CPU利用率百分比，平均小于60%正常，但已经比较繁忙了。

wa：CPU等待磁盘IO响应时间，一般大于5说明磁盘读写量大。

掌控MySQL资料库这些强化基本功，事半功倍！

KB_read/s、KB_wrtn/s 每秒读写数据量，主要依照磁盘每秒最高读写速率评估。

掌控MySQL资料库这些强化基本功，事半功倍！

r/s、w/s：每秒读写请求次数，可以理解为IOPS（每秒输入输出量），是衡量磁盘性能的主要指标之一。

await：IO平均每秒响应时间，一般大于5说明磁盘响应慢，超过自身性能。

由于关系型资料库初衷在结构上限制，在大数据处理时会显得力不从心。因此NoSQL（非关系型资料库）火起来了，天生励志，具有分布式、高性能、高可靠等优点，弥补了关系型资料库某方面先天性不足，非常适合存储非结构化数据。主流NoSQL资料库有：MongoDB、HBase、Cassandra等。

单纯资料库层面强化效果提升并不多明显，主要还是要依照业务场景选择合适的资料库！

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