数据库优化的基本思路

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常常有技术朋友向凯铧互联技术反馈应用程序使用时间长了后,数据会变的大,乱和杂,备份工作量变多了,还总有可能丢数据,在这里,凯铧互联小编向大家介绍下数据库优化的基本思路

选择InnoDB作为存储引擎
大型产品的数据库对于可靠性和并发性的要求较高,InnoDB作为默认的MySQL存储引擎,相对于MyISAM来说是个更佳的选择。
优化数据库结构
组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销,将相关项保存在一起,并提前规划,以便随着数据量的增长,性能可以保持较高的水平。
设计数据表应尽量使其占用的空间最小化,表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表,主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的,因此如果有很多辅助索引,那么一个短的主键可以节省大量空间。
仅创建你需要改进查询性能的索引。索引有助于检索,但是会增加插入和更新操作的执行时间。
InnoDB的ChangeBuffering特性
InnoDB提供了changebuffering的配置,可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表操作和大量的I/O,以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时,InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目,从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O操作。当页面被加载到缓冲池时,缓冲的更改将被合并,更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能,适用于MySQL5.5及更高版本。
InnoDB页面压缩
InnoDB支持对表进行页面级的压缩。当写入数据页的时候,会有特定的压缩算法对其进行压缩。压缩后的数据会写入磁盘,其打孔机制会释放页面末尾的空块。如果压缩失败,数据会按原样写入。表和索引都会被压缩,因为索引通常是数据库总大小中占比很大的一部分,压缩可以显著节约内存,I/O或处理时间,这样就达到了提高性能和伸缩性的目的。它还可以减少内存和磁盘之间传输的数据量。MySQL5.1及更高版本支持该功能。
注意,页面压缩并不能支持共享表空间中的表。共享表空间包括系统表空间、临时表空间和常规表空间。
使用批量数据导入
在主键上使用已排序的数据源进行批量数据的导入可加快数据插入的过程。否则,可能需要在其他行之间插入行以维护排序,这会导致磁盘I/O变高,进而影响性能,增加页的拆分。关闭自动提交的模式也是有好处的,因为它会为每个插入执行日志刷新到磁盘。在批量插入期间临时转移唯一键和外键检查也可显著降低磁盘I/O。对于新建的表,最好的做法是在批量导入后创建外键/唯一键约束。
一旦你的数据达到稳定的大小,或者增长的表增加了几十或几百兆字节,就应该考虑使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩浪费的空间。对重新组织后的表进行全表扫描所需要的I/O会更少。
优化InnoDB磁盘I/O
增加InnoDB缓冲池大小可以让查询从缓冲池访问而不是通过磁盘I/O访问。通过调整系统变量innodb_flush_method来调整清除缓冲的指标使其达到最佳水平。
MySQL的内存分配
在为MySQL分配足够的内存之前,请考虑不同领域对MySQL的内存需求。要考虑的关键领域是:并发连接——对于大量并发连接,排序和临时表将需要大量内存。在撰写本文时,对于处理3000+并发连接的数据库,16GB到32GB的RAM是足够的。
内存碎片可以消耗大约10%或更多的内存。像innodb_buffer_pool_size、key_buffer_size、query_cache_size等缓存和缓冲区要消耗大约80%的已分配内存。
日常维护
定期检查慢的查询日志并优化查询机制以有效使用缓存来减少磁盘I/O。优化它们,以扫描最少的行数,而不是进行全表扫描。
其他可以帮助DBA检查和分析性能的日志包括:错误日志、常规查询日志、二进制日志、DDL日志(元数据日志)。
定期刷新缓存和缓冲区以降低碎片化。使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩任何可能被浪费的空间。
 
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