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mysql性能分析-体系结构及运行机理

发表于 更新于 分类于

Mysql体系结构

mysql体系结构

  • Client Connectors

    • 接入方 支持协议很多
    • Management Serveices & Utilities 系统管理和控制工具，mysql dump、 mysql复制集群、分区管理等

  • Connection Pool

    • 连接池:管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求

  • SQL Interface

    • SQL接口:接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果

  • Parser

    • 解析器，SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的

  • Optimizer

    • 查询优化器，SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化

  • Cache和Buffer(高速缓存区)

    • 查询缓存，如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据

  • pluggable storage Engines

    • 插件式存储引擎。存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统

  • file system

    • 文件系统，数据、日志(redo，undo)、索引、错误日志、查询记录、慢查询等

Mysql查询优化

查询过程

client/server通信

Mysql客户端与服务端的通信方式是“半双工”;

  • 全双工:双向通信，发送同时也可以接收(tcp握手过程)
  • 半双工:双向通信，同时只能接收或者是发送，无法同时做操作
    • 半双工通信: 在任何一个时刻，要么是有服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务端发送数据，这两个动作不能同时发生。所以我们无法也无需将一个消息切成小块进行传输。
    • 特点和限制: 客户端一旦开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应。
    • 客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。
  • 单工:只能单一方向传送

查询状态

对于一个mysql连接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么。

查看命令 show full processlist / show processlist

查询参数

  • Sleep:线程正在等待客户端发送数据
  • Query:连接线程正在执行查询
  • Locked:线程正在等待表锁的释放
  • Sorting result:线程正在对结果进行排序
  • Sending data:向请求端返回数据

可通过kill {id}的方式进行连接的杀掉

查询缓存

  • 工作原理:
    • 缓存SELECT操作的结果集和SQL语句
    • 新的SELECT语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集
  • 判断标准:
    • 与缓存的SQL语句，是否完全一样，区分大小写(简单认为存储了一个key-value结构，key为sql，value为sql查询结果集)。
  • 几个关键字
    • query_cache_type
      • 值:0 -– 不启用查询缓存，默认值
      • 值:1 -– 启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集都可以缓存起来，供其他客户端使用，加上SQL_NO_CACHE将不缓存
      • 值:2 -– 启用查询缓存，只要查询语句中添加了参数:SQL_CACHE，且符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集，则可以缓存起来，供其他客户端使用
    • query_cache_size
      • 允许设置query_cache_size的值最小为40K，默认1M，推荐设置为:64M/128M
    • query_cache_limit
      • 限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集，默认设置为1M
      • show status like 'Qcache%'命令可查看缓存情况。

  • 不会缓存的情况

    • 当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。如包含函数NOW()，CURRENT_DATE()等类似的函数，或者用户自定义的函数，存储函数，用户变量等都不会被缓存。
    • 当查询的结果大于query_cache_limit设置的值时，结果不会被缓存。
    • 对于InnoDB引擎来说，当一个语句在事务中修改了某个表，那么在这个事务提交之前，所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务，会大大降低缓存命中率。
    • 查询的表是系统表
    • 查询语句不涉及到表

  • 为什么mysql默认关闭了缓存开启

    • 在查询之前必须先检查是否命中缓存,浪费计算资源。
    • 如果这个查询可以被缓存，那么执行完成后，MySQL发现查询缓存中没有这个查询，则会将结果存入查询缓存，这会带来额外的系统消耗。
    • 针对表进行写入或更新数据时，将对应表的所有缓存都设置失效。
    • 如果查询缓存很大或者碎片很多时，这个操作可能带来很大的系统消耗。

  • 缓存适用业务场景

    • 以读为主的业务，数据生成之后就不常改变的业务
    • 比如门户类、新闻类、报表类、论坛类等

查询优化处理

查询优化处理的三个阶段:

  • 解析:解析sql通过lex词法分析，yacc语法分析将sql语句解析成解析树。
  • 预处理阶段：根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表和列是否存在，解析名字和别名的设置，还会进行权限的验证。
  • 查询优化器 ：优化器的主要作用就是找到最优的执行计划。

查询优化器如何找到最优执行计划：

  • 使用等价变化规则
    • 数据表的关联并不总是按照查询语句的顺序进行。
    • 5=5 and a>5 改写成 a>5 ，a5 and a=5
  • 将外连接转化为内连接
    • 并不是所有的OUTER JOIN都必须以外链接的方式进行。
  • 优化count 、min、max等函数
    • min函数只需找索引最左边
    • max函数只需找索引最右边
    • myisam引擎count(*)
  • 覆盖索引扫描
  • 子查询优化
  • 提前终止查询
    • 用了limit关键字或者使用不存在的条件
  • IN的优化
    • 先进行排序，再采用二分查找的方式

Mysql的查询优化器基于成本计算的原则，会尝试各种执行计划，以数据抽样的方式进行试验(随机的读取一个4K的数据块进行分析)。可用explain来进行分析。

查询执行引擎

调用插件式的存储引擎的原子API的功能进行执行计划的执行。

返回客户端

  • 有需要做缓存的，执行缓存操作。
  • 增量的返回结果：开始生成第一条结果时，mysql就开始往请求方逐步返回数据。
    • 好处: mysql服务器无须保存过多的数据，浪费内存；用户体验好，马上就拿到了数据。

慢SQL

定位慢SQL:

  • 业务驱动
  • 测试驱动
  • 慢查询日志 
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show variables like 'slow_query_log';
set global slow_query_log = on;
set global slow_query_log_file = '/var/lib/mysql/test-slow.log';   
set global log_queries_not_using_indexes = on;
set global long_query_time = 0.1;
  • 慢查询日志分析

慢查询日志分析

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Time :日志记录的时间  
User@Host:执行的用户及主机  
Query_time:查询耗费时间  
Lock_time 锁表时间  
Rows_sent 发送给请求方的记录条数  
Rows_examined 语句扫描的记录条数  
SET timestamp 语句执行的时间点  
select .... 执行的具体语句
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mysqldumpslow -t 10 -s at /var/lib/mysql/test-slow.log

慢查询工具