每日讯息!mysql海量数据查询/处理_mysql大数据处理

2022-09-18 19:52:52来源：互联网

一、痛点

数据量日积月累越来越大，哪怕 sharding 也很难实现到查询秒出，并且硬件成本和程序复杂度都很高；数据查询涉及逻辑复杂，单个 SQL 往往涉及多个表 join，以致 SQL 执行慢，SQL 优化难度大；历史数据更新量大，普通的 SQL 数据库数据导入都会存在 io 瓶颈；搜索条件多，汇总维度不固定，导致很多数据无法更进一步汇总；同时在线用户量很高，特别是针对业绩数据，实时订单数据和奖金数据等场景是业务非常关心的，所以这些 case 的并发量非常高；接口性能不稳定，数据更新时接口性能波动大；

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下方法来优化

【资料图】

二、单表优化

2.1 字段

尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNEDVARCHAR的长度只分配真正需要的空间使用枚举或整数代替字符串类型尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME，单表不要有太多字段，建议在20以内避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间用整型来存IP

2.2 索引

索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段字符字段只建前缀索引字符字段最好不要做主键不用外键，由程序保证约束尽量不用UNIQUE，由程序保证约束使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引

2.3 查询SQL

可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库不用SELECT *OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内不用函数和触发器，在应用程序实现避免%xxx式查询少用JOIN使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大

这里还有其他的优化建议，贴出来：

30个MySQL千万级大数据SQL查询优化技巧详解

我又吊打面试官了，凭借MySQL海量数据优化（理论+实战）

2.4 系统调优参数

可以使用下面几个工具来做基准测试：

sysbench：一个模块化，跨平台以及多线程的性能测试工具iibench-mysql：基于 Java 的 MySQL/Percona/MariaDB 索引进行插入性能测试工具tpcc-mysql：Percona开发的TPC-C测试工具

具体的调优参数内容较多，具体可参考官方文档，这里介绍一些比较重要的参数：

back_log：back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。也就是说，如果MySql的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。可以从默认的50升至500wait_timeout：数据库连接闲置时间，闲置连接会占用内存资源。可以从默认的8小时减到半小时max_user_connection: 最大连接数，默认为0无上限，最好设一个合理上限thread_concurrency：并发线程数，设为CPU核数的两倍skip_name_resolve：禁止对外部连接进行DNS解析，消除DNS解析时间，但需要所有远程主机用IP访问key_buffer_size：索引块的缓存大小，增加会提升索引处理速度，对MyISAM表性能影响最大。对于内存4G左右，可设为256M或384M，通过查询show status like 'key_read%'，保证key_reads / key_read_requests在0.1%以下最好innodb_buffer_pool_size：缓存数据块和索引块，对InnoDB表性能影响最大。通过查询show status like 'Innodb_buffer_pool_read%'，保证 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests越高越好innodb_additional_mem_pool_size：InnoDB存储引擎用来存放数据字典信息以及一些内部数据结构的内存空间大小，当数据库对象非常多的时候，适当调整该参数的大小以确保所有数据都能存放在内存中提高访问效率，当过小的时候，MySQL会记录Warning信息到数据库的错误日志中，这时就需要该调整这个参数大小innodb_log_buffer_size：InnoDB存储引擎的事务日志所使用的缓冲区，一般来说不建议超过32MBquery_cache_size：缓存MySQL中的ResultSet，也就是一条SQL语句执行的结果集，所以仅仅只能针对select语句。当某个表的数据有任何任何变化，都会导致所有引用了该表的select语句在Query Cache中的缓存数据失效。所以，当我们的数据变化非常频繁的情况下，使用Query Cache可能会得不偿失。根据命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大型的配置型静态数据可适当调大.
可以通过命令show status like 'Qcache_%'查看目前系统Query catch使用大小read_buffer_size：MySql读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySql会为它分配一段内存缓冲区。如果对表的顺序扫描请求非常频繁，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能sort_buffer_size：MySql执行排序使用的缓冲大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。如果不能，可以尝试增加sort_buffer_size变量的大小read_rnd_buffer_size：MySql的随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，MySql会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySql会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。record_buffer：每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描，可能想要增加该值thread_cache_size：保存当前没有与连接关联但是准备为后面新的连接服务的线程，可以快速响应连接的线程请求而无需创建新的table_cache：类似于thread_cache_size，但用来缓存表文件，对InnoDB效果不大，主要用于MyISAM

2.5 升级硬件

Scale up，这个不多说了，根据MySQL是CPU密集型还是I/O密集型，通过提升CPU和内存、使用SSD，都能显著提升MySQL性能

三、分布式方案

3.1 读写分离

也是目前常用的优化，从库读主库写，一般不要采用双主或多主引入很多复杂性，尽量采用文中的其他方案来提高性能。同时目前很多拆分的解决方案同时也兼顾考虑了读写分离

3.2 分库分表

分库分表那些事

3.3 缓存

缓存可以发生在这些层次：

MySQL内部：在系统调优参数介绍了相关设置数据访问层：比如MyBatis针对SQL语句做缓存，而Hibernate可以精确到单个记录，这里缓存的对象主要是持久化对象Persistence Object应用服务层：这里可以通过编程手段对缓存做到更精准的控制和更多的实现策略，这里缓存的对象是数据传输对象Data Transfer ObjectWeb层：针对web页面做缓存浏览器客户端：用户端的缓存

可以根据实际情况在一个层次或多个层次结合加入缓存。这里重点介绍下服务层的缓存实现，目前主要有两种方式：

直写式（Write Through）：在数据写入数据库后，同时更新缓存，维持数据库与缓存的一致性。这也是当前大多数应用缓存框架如Spring Cache的工作方式。这种实现非常简单，同步好，但效率一般。回写式（Write Back）：当有数据要写入数据库时，只会更新缓存，然后异步批量的将缓存数据同步到数据库上。这种实现比较复杂，需要较多的应用逻辑，同时可能会产生数据库与缓存的不同步，但效率非常高。