Mysql数据库管理系统优化方案.doc

Mysql数据库管理系统优化方案 首先,为了使一个系统更快,最重要的部分就是基础设计,不过有些东西是现有情况下 无法逾越的,比如说系统常见的瓶颈. 我所能想到的: 1:磁盘寻道能力,以高速硬盘(7200转/秒),理论上每秒寻道7200次.这是没有办法改变 的,优化的方法是----用多个硬盘,或者把数据分散存储. 2:硬盘的读写速度,这个速度非常的快,这个更容易解决-- 可以从多个硬盘上并行读写. 3:cpu.cpu处理内存中的数据,当有相对内存较小的表时,这是最常见的限制因素. 4:内存的限制.当cpu需要超出适合cpu缓存的数据时,缓存的带宽就成了内存的一个瓶 颈---不过现在内存大的惊人,一般不会出现这个问题. 第二步: (本人使用的是学校网站的linux平台(Linux ADVX.Mandrakesoft.com 2.4.3-19mdk )) 1:调节服务器参数 用shell>mysqld- help这个命令声厂一张所有mysql选项和可配置变量的表.输出以下信息: possible variables for option--set-variable(-o) are: back_log current value:5 //要求mysql能有的连接数量.back_log指出在mysql暂停接受连接的时间内有多少个连接 请求可以被存在堆栈中 connect_timeout current value:5 //mysql服务器在用bad handshake(不好翻译)应答前等待一个连接的时间 delayed_insert_timeout current value:200 //一个insert delayed在终止前等待insert的时间 delayed_insert_limit current value:50 //insert delayed处理器将检查是否有任何select语句未执行,如果有,继续前执行这些语句 delayed_queue_size current value:1000 //为insert delayed分配多大的队 flush_time current value:0 //如果被设置为非0,那么每个flush_time 时间,所有表都被关闭 interactive_timeout current value:28800 //服务器在关上它之前在洋交互连接上等待的时间 join_buffer_size current value:131072 //用与全部连接的缓冲区大小 key_buffer_size current value:1048540 //用语索引块的缓冲区的大小,增加它可以更好的处理索引 lower_case_table_names current value:0 // long_query_time current value:10 //如果一个查询所用时间大于此时间,slow_queried计数将增加 max_allowed_packet current value:1048576 //一个包的大小 max_connections current value:300 //允许同时连接的数量 max_connect_errors current value:10 //如果有多于该数量的中断连接,将阻止进一步的连接,可以用flush hosts来解决 max_delayed_threads current value:15 //可以启动的处理insert delayed的数量 max_heap_table_size current value:16777216 // max_join_size current value:4294967295 //允许读取的连接的数量 max_sort_length current value:1024 //在排序blob或者text时使用的字节数量 max_tmp_tables current value:32 //一个连接同时打开的临时表的数量 max_write_lock_count current value:4294967295 //指定一个值(通常很小)来启动mysqld,使得在一定数量的write锁定之后出现read锁定 net_buffer_length current value:16384 //通信缓冲区的大小-- 在查询时被重置为该大小 query_buffer_size current value:0 //查询时缓冲区大小 record_buffer current value:131072 //每个顺序扫描的连接为其扫描的每张表分配的缓冲区的大小 sort_buffer current value:2097116 //每个进行排序 MySQL数据库管理系统优化方案主要关注硬件基础、服务器参数调整和数据库设计等多个方面，旨在提升系统性能，减少瓶颈。以下是一些关键点的详细说明： 1. **硬件优化**： - **磁盘寻道能力**：由于硬盘的物理限制，无法改变寻道速度，但可以通过RAID技术（如RAID 0、RAID 1或RAID 5）来分散数据，提高读写速度。 - **硬盘读写速度**：通过使用SSD固态硬盘或采用多硬盘并行读写来提升速度。 - **CPU**：选择高主频、多核CPU，尤其对于处理大量计算的任务，CPU性能至关重要。 - **内存**：增大内存容量，确保CPU有足够的缓存空间，避免内存成为瓶颈。 2. **服务器参数调优**： - **back_log**：增加`back_log`值，允许更多等待连接堆积，防止因连接过多而拒绝服务。 - **connect_timeout**：适当延长`connect_timeout`，防止短暂网络波动导致客户端连接失败。 - **delayed_insert_timeout & delayed_insert_limit**：对于插入操作，调整这两个参数可以控制`INSERT DELAYED`策略，平衡插入速度与系统负载。 - **key_buffer_size**：增大索引缓存大小，提高索引查询效率。 - **join_buffer_size**：增加`join_buffer_size`，处理复杂JOIN操作时减少磁盘I/O。 - **query_buffer_size**：设置合适的查询缓冲区大小，处理大数据查询时更高效。 - **sort_buffer_size**：优化排序操作的内存使用，减少磁盘临时文件的生成。 - **max_connections**：根据实际并发需求调整最大连接数，避免过多连接导致资源耗尽。 - **max_heap_table_size**：控制内存中临时表的最大大小，避免溢出到磁盘。 - **net_buffer_length**：增大通信缓冲区大小，减少数据传输中的碎片和重传。 3. **数据库设计与查询优化**： - 使用合适的数据类型，减少存储空间和计算开销。 - 创建和合理使用索引，优化查询速度。 - 避免全表扫描，尽量使用索引。 - 使用EXPLAIN分析SQL查询，找出性能瓶颈并进行调整。 - 限制长查询时间，监控并优化慢查询。 - 分区和分片技术，对大型表进行水平或垂直分割，降低单表数据量。 4. **其他优化措施**： - 定期分析与优化表结构，如修复表，重建索引。 - 使用缓存机制，如Memcached或Redis，减少数据库访问。 - 监控系统资源使用情况，及时发现并解决问题。 - 定期备份，确保数据安全。 MySQL数据库的优化涉及硬件升级、参数调优、数据库设计和查询优化等多个层面，需要综合考虑以实现最佳性能。在实践中，应结合具体应用需求和资源条件，逐步实施优化策略。