影响MySQL性能的配置参数(mysql where 1=1 影响性能)
sinye56 2024-10-17 15:34 7 浏览 0 评论
(一)连接
连接通常来自Web服务器,下面列出了一些与连接有关的参数,以及该如何设置它们。 1、max_connections 这是Web服务器允许的最大连接数,记住每个连接都要使用会话内存(关于会话内存,文章后面有涉及)。 2、max_packet_allowed 最大数据包大小,通常等于你需要在一个大块中返回的最大数据集的大小,如果你在使用远程mysqldump,那它的值需要更大。 3、aborted_connects 检查系统状态的计数器,确定其没有增长,如果数量增长说明客户端连接时遇到了错误。 4、thread_cache_size 入站连接会在MySQL中创建一个新的线程,因为MySQL中打开和关闭连接都很廉价,速度也快,它就没有象其它数据库, 如Oracle那么多持续连接了,但线程预先创建并不会节约时间,这就是为什么要MySQL线程缓存的原因了。 如果在增长请密切注意创建的线程,让你的线程缓存更大,对于2550或100的thread_cache_size,内存占用也不多。
(二)查询缓存
(三)临时表
内存速度是相当快的,因此我们希望所有的排序操作都在内存中进行,我们可以通过调整查询让结果集更小以实现内存排序,或将变量设置得更大。 tmp_table_size max_heap_table_size 无论何时在MySQL中创建临时表,它都会使用这两个变量的最小值作为临界值,除了在磁盘上构建临时表外,还会创建许多会话,这些会话会抢占有 限制的资源, 因此最好是调整查询而不是将这些参数设置得更高,同时,需要注意的是有BLOB或TEXT字段类型的表将直接写入磁盘。
(四)会话内存
MySQL中每个会话都有其自己的内存,这个内存就是分配给SQL查询的内存,因此你想让它变得尽可能大以满足需要。但你不得不平衡同一时间数 据库内一致性会话的数量。 这里显得有点黑色艺术的是MySQL是按需分配缓存的,因此,你不能只添加它们并乘以会话的数量,这样估算下来比MySQL典型 的使用要大得多。 最佳做法是启动MySQL,连接所有会话,然后继续关注顶级会话的VIRT列,mysqld行的数目通常保持相对稳定,这就是实际的内存 总用量, 减去所有的静态MySQL内存区域,就得到了实际的所有会话内存,然后除以会话的数量就得到平均值。 1、read_buffer_size 缓存连续扫描的块,这个缓存是跨存储引擎的,不只是MyISAM表。 2、sort_buffer_size 执行排序缓存区的大小,最好将其设置为1M-2M,然后在会话中设置,为一个特定的查询设置更高的值。 3、join_buffer_size 执行联合查询分配的缓存区大小,将其设置为1M-2M大小,然后在每个会话中再单独按需设置。 4、read_rnd_buffer_size 用于排序和order by操作,最好将其设置为1M,然后在会话中可以将其作为一个会话变量设置为更大的值。
(五)慢查询日志
慢速查询日志是MySQL很有用的一个特性。 1、log_slow_queries MySQL参数中log_slow_queries参数在my.cnf文件中设置它,将其设置为on,默认情况下,MySQL会将文件放到数据目录,文件以“主机名-slow.log”的形式命名,但你在设置这个选项的时候也可以为其指定一个名字。 2、long_query_time 默认值是10秒,你可以动态设置它,值从1到将其设置为on,如果数据库启动了,默认情况下,日志将关闭。 截至5.1.21和安装了 Google补丁的版本,这个选项可以以微秒设置,这是一个了不起的功能,因为一旦你消除了所有查询时间超过1秒的查询,说明调整非常成功,这样可以帮助 你在问题变大之前消除问题SQL。 3、log_queries_not_using_indexes 开启这个选项是个不错的主意,它真实地记录了返回所有行的查询。
小结
我们介绍了MySQL参数的五大类设置,平时我们一般都很少碰它们,在进行MySQL性能调优和故障诊断时这些参数还是非常有用的。 MySQL中的缓存查询包括两个解析查询计划,以及返回的数据集,如果基础表数据或结构有变化,将会使查询缓存中的项目无效。 1、query_cache_min_res_unit MySQL参数中query_cache_min_res_unit查询缓存中的块是以这个大小进行分配的,使用下面的公式计算查询缓存的平均大小,根据计算结果设置这个变量,MySQL就会更有效地使用查询缓存,缓存更多的查询,减少内存的浪费。 2、query_cache_size 这个参数设置查询缓存的总大小。 3、query_cache_limit 这个参数告诉MySQL丢掉大于这个大小的查询,一般大型查询还是比较少见的,如运行一个批处理执行一个大型报表的统计,因此那些大型结果集不应该填满查询缓存。
view plain copy qcache hit ratio = qcache_hits / (qcache_hits + com_select) view plain copy SQL> show status like ‘qcache%'; SQL> show status like ‘com_%'; view plain copy average query size = (query_cache_size – qcache_free_memory)/qcache_queries_in_cache view plain copy SQL> show variables like ‘query%'; qcache_* status variables you can get with: SQL> show status like ‘qcache%';
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