Mysql怎么运行环境优化_Mysql运行环境有哪些优化

　　你知道Mysql是怎么运行的吗?知道运行环境怎么样吗?下面由学习啦小编为大家整理的Mysql运行环境优化，希望大家喜欢!

　　Mysql运行环境优化

　　一、修改Linux默认的IO调度算法.

　　linux默认的IO调度算法为cfq,需要修改为dealine,如果是SSD或者PCIe-SSD设备,需要修改为noop,可以使用下面两种修改方式。

　　1、在线动态修改,重启失效。

　　代码如下:

　　echo “deadline” > /sys/block/sda/queue/scheduler

　　tips:这里的sda代表你需要修改的硬盘,根据你实际情况修改。

　　2、修改/etc/grub.conf,永久生效。

　　修改/etc/grub.conf配置文件,在kernel那行增加一个配置,例如:

　　代码如下:

　　kernel /vmlinuz-2.6.32-279.el6.x86_64 ro root=UUID=e01d6bb4-bd74-404f-855a-0f700fad4de0 rd_NO_LUKS rd_NO_LVM LANG=en_US.UTF-8 rd_NO_MD SYSFONT=latarcyrheb-sun1

　　6 crashkernel=auto KEYBOARDTYPE=pc KEYTABLE=us rd_NO_DM elevator=deadline rhgb quiet

　　主要关注elevator这个参数,设置内核的话需要重启系统才能生效。

　　最后可以通过 cat /sys/block/sda/queue/scheduler 观察一下,修改前和修改后的区别。

　　二、扩大文件描述符

　　这个是经常修改的参数,高并发的程序都会修改。

　　1、动态修改,重启失效,只能使用root,并且当前session有效。

　　代码如下:

　　ulimit -n 51200

　　2、修改配置文件,永久生效。

　　在/etc/security/limits.conf配置文件中增加一行

　　代码如下:

　　* hard nofile 51200

　　扩大可开启进程数 nprocess /etc/security/limits.conf

　　在/etc/security/limits.conf配置文件中增加一行

　　代码如下:

　　* hard nproc 51200

　　最后修改/etc/pam.d/login文件添加

　　代码如下:

　　session required /lib64/security/pam_limits.so

　　重启系统以后使用 ulimit -a 命令查看是否生效。

　　三、禁用numa特性

　　新一代架构的NUMA不适合跑数据库,它本意是为了提高内存利用率,但是实际效果不好,反而可能导致一CPU的内存尚有剩余,但是另外一个不够用,发生swap的问题,因此建议关闭或者修改NUMA的调度机制。

　　1、修改/etc/grub.conf关闭NUMA,重启后生效。

　　代码如下:

　　kernel /vmlinuz-2.6.32-279.el6.x86_64 ro root=UUID=e01d6bb4-bd74-404f-855a-0f700fad4de0 rd_NO_LUKS rd_NO_LVM LANG=en_US.UTF-8 rd_NO_MD SYSFONT=latarcyrheb-sun1

　　6 crashkernel=auto KEYBOARDTYPE=pc KEYTABLE=us rd_NO_DM elevator=deadline numa=off rhgb quiet

　　2、修改/etc/init.d/mysql或者mysqld_safe脚本,设置启动mysqld进程时的NUMA调度机制,

　　MySQL调试和优化技巧

　　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。

　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。

　　3. 使用电池供电的RAM(注：RAM即随机存储器)。

　　4. 使用高级的RAID(注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列) – 最好是RAID10或更高。

　　5. 避免RAID5(注：一种存储性能、数据安全和存储成本兼顾的存储解决方案) – 确保数据库完整性的校验是要付出代价的。

　　6. 将操作系统和数据分区分开，不仅仅是逻辑上，还包括物理上 – 操作系统的读写操作会影响数据库的性能。

　　7. 把MySQL临时空间和复制日志与数据放到不同的分区 – 当数据库后台从磁盘进行读写操作时会影响数据库的性能。

　　8. 更多的磁盘空间等于更快的速度。

　　9. 更好更快的磁盘。

　　10. 使用SAS(注： Serial Attached SCSI，即串行连接SCSI)代替SATA(注：SATA，即串口硬盘)。

　　11. 较小的硬盘 比 较大的硬盘快，尤其是在RAID配置的情况下。

　　12. 使用电池支持的高速缓存RAID控制器。

　　13. 避免使用软件磁盘阵列。

　　14. 考虑为数据分区使用固态IO卡 (不是磁盘驱动器) – 这些卡能够为几乎任何数量的数据支持2GB/s的写入速度。

　　15. 在Linux中设置swappiness的值为0 – 在数据库服务器中没有理由缓存文件，这是一个服务器或台式机的优势。

　　16. 如果可以的话，使用 noatime 和 nodirtime 挂载文件系统 – 没有理由更新访问数据库文件的修改时间。

　　17. 使用 XFS 文件系统 – 一种比ext3更快、更小的文件系统，并且有许多日志选项， 而且ext3 已被证实与MySQL有双缓冲问题。

　　18. 调整 XFS 文件系统日志和缓冲变量 – 为了最高性能标准。

　　19. 在 Linux 系统中, 使用 NOOP 或者 DEADLINE IO 定时调度程序 – 同 NOOP 和 DEADLINE定时调度程序相比，这个 CFQ 和 ANTICIPATORY 定时调度程序 显得非常慢。

　　20. 使用64位的操作系统 – 对于MySQL，会有更大的内存支持和使用。

　　mysql优化sql语句查询的方法

　　1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

　　2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

　　3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

　　select id from t where num is null

　　可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

　　select id from t where num=0

　　4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

　　select id from t where num=10 or num=20

　　可以这样查询：

　　select id from t where num=10

　　union all

　　select id from t where num=20

　　5.下面的查询也将导致全表扫描：

　　select id from t where name like '%abc%'

　　若要提高效率，可以考虑全文检索。

　　6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

　　select id from t where num in(1,2,3)

　　对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

　　select id from t where num between 1 and 3

　　7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

　　select id from t where num=@num

　　可以改为强制查询使用索引：

　　select id from t with(index(索引名)) where num=@num

　　8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

　　select id from t where num/2=100

　　应改为:

　　select id from t where num=100*2

　　9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

　　select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

　　select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

　　应改为:

　　select id from t where name like 'abc%'

　　select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

　　10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

　　11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

　　12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

　　select col1,col2 into #t from t where 1=0

　　这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

　　create table #t(...)

　　13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

　　select num from a where num in(select num from b)

　　用下面的语句替换：

　　select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

　　14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

　　15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

　　16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

　　17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

　　18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

　　19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

　　20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限(只有主键索引)。