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对MySQL性能影响关系紧密的配置参数有哪些

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对MySQL性能影响关系紧密的配置参数有哪些

这篇文章主要介绍对MySQL性能影响关系紧密的配置参数有哪些,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

(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 ,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。 深入浅出MySQL双向复制技术

(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,d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)慢速查询日志

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。

   1. qcache hit  ratio  =  qcache_hits  / (qcache_hits + com_select)

使用

   1. SQL >  show status like ‘qcache%’; 

   2. SQL >  show status like ‘com_%’; 

找到这些变量。

   1. average query  size  = (query_cache_size – qcache_free_memory)/qcache_queries_in_cache

使用

   1. SQL >  show variables like ‘query%’; 

   2. qcache_* status variables you can get with: 

   3. SQL >  show status like ‘qcache%’; 

获取query_cache_size的值。

以上是“对MySQL性能影响关系紧密的配置参数有哪些”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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在 MySQL 数据库中,Level这个概念对于数据库性能有着重要的影响。下面我们将详细探讨Mysql Level对性能的影响。

一、InnoDB 存储引擎中的Level

InnoDB 是 MySQL 中常用的存储引擎之一,它支持多种Level,其中主要包括Level 0Level 1Level 2等。

Level 0:这是 InnoDB 存储引擎中的初始Level,也被称为Write-Ahead Log(预写式日志)。它的主要作用是在事务提交之前,将事务的日志先写入磁盘,以确保事务的持久性。虽然Level 0的写入速度相对较快,但它并不是用于存储实际的数据,而是用于保证事务的完整性。因此,在一般情况下,Level 0对数据库性能的直接影响相对较小。

Level 1Level 1主要用于存储索引和数据的更改。当进行数据更新或插入操作时,InnoDB 会将更改记录在Level 1中。与Level 0相比,Level 1的写入速度稍慢,但它能够更有效地利用磁盘空间,因为它可以将多个更改合并为一个磁盘写入操作。这有助于提高数据库的写入性能,特别是在进行大量数据更新时。

Level 2Level 2通常用于存储大量的历史数据或不常访问的数据。它采用了一种更高效的存储方式,通过将数据压缩和整理,可以在磁盘上占用更少的空间。然而,Level 2的读取性能相对较慢,因为它需要进行数据的解压和整理操作。因此,在设计数据库时,需要根据数据的访问模式和存储需求来合理选择Level

二、Level对查询性能的影响

  1. 索引查找:索引是提高查询性能的关键因素之一。不同的Level对索引的存储和使用方式有所不同,从而影响查询的性能。Level 1中的索引通常是热数据,即经常被访问的数据,因此在查询时能够更快地定位到所需的数据。而Level 2中的索引可能是冷数据,查询时需要进行额外的操作来加载和处理这些索引,这可能会导致查询性能下降。
  2. 数据读取Level的选择也会影响数据的读取性能。Level 1中的数据通常是最近更新的数据,因此在读取时能够更快地从内存中获取。而Level 2中的数据可能需要从磁盘中读取,这会增加读取的延迟。此外,Level 2中的数据可能需要进行解压和整理操作,进一步降低了读取性能。

三、Level对事务性能的影响

  1. 事务提交:事务的提交过程涉及到将事务的日志写入磁盘,以确保事务的持久性。Level 0的写入速度相对较快,能够更快地完成事务的提交。然而,Level 0并不是用于存储实际的数据,因此在事务提交后,还需要将数据写入Level 1Level 2
  2. 事务回滚:在事务回滚时,需要将事务的更改撤销。Level 1中的更改记录可以更快地被回滚,因为它们相对较新且存储在内存中。而Level 2中的数据可能需要从磁盘中读取和处理,这会增加事务回滚的时间。

四、如何优化Level对性能的影响

  1. 合理选择Level:根据数据的访问模式和存储需求,合理选择Level。对于经常被访问的数据,可以将其存储在Level 1中,以提高查询性能。对于不常访问的数据,可以将其存储在Level 2中,以节省磁盘空间。
  2. 调整Level的大小:可以根据数据库的实际情况,调整Level的大小。较大的Level可以存储更多的数据,但可能会降低写入性能。较小的Level可以提高写入性能,但可能会导致磁盘空间不足。
  3. 定期进行Level的合并和整理:随着时间的推移,Level中的数据可能会变得碎片化,这会影响数据库的性能。可以定期进行Level的合并和整理,将分散的数据合并到一起,以提高数据库的性能。

总之,Mysql Level对数据库性能有着重要的影响。在设计和优化数据库时,需要充分考虑Level的选择、大小和合并整理等因素,以提高数据库的性能和可靠性。

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