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mysql内存怎么配置,mysql内存配置修改

mysql 如何分配内存

我们仍然使用两个会话,一个会话 run,用于运行主 SQL;另一个会话 ps,用于进行 performance_schema 的观察:

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主会话线程号为 29,

将 performance_schema 中的统计量重置,

临时表的表大小限制取决于参数  tmp_table_size 和 max_heap_table_size 中较小者,我们实验中以设置 max_heap_table_size 为例。

我们将会话级别的临时表大小设置为 2M(小于上次实验中临时表使用的空间),执行使用临时表的 SQL:

查看内存的分配记录:

会发现内存分配略大于 2M,我们猜测临时表会比配置略多一点消耗,可以忽略。

查看语句的特征值:

可以看到语句使用了一次需要落磁盘的临时表。

那么这张临时表用了多少的磁盘呢?

我们开启 performance_schema 中 waits 相关的统计项:

重做实验,略过。

再查看 performance_schema 的统计值:

可以看到几个现象:

1. 临时表空间被写入了 7.92MiB 的数据。

2. 这些数据是语句写入后,慢慢逐渐写入的。

来看看这些写入操作的特征,该方法我们在 实验 03 使用过:

可以看到写入的线程是 page_clean_thread,是一个刷脏操作,这样就能理解数据为什么是慢慢写入的。

也可以看到每个 IO 操作的大小是 16K,也就是刷数据页的操作。

结论:

我们可以看到,

1. MySQL 会基本遵守 max_heap_table_size 的设定,在内存不够用时,直接将表转到磁盘上存储。

2. 由于引擎不同(内存中表引擎为 heap,磁盘中表引擎则跟随 internal_tmp_disk_storage_engine 的配置),本次实验写磁盘的数据量和 实验 05 中使用内存的数据量不同。

3. 如果临时表要使用磁盘,表引擎配置为 InnoDB,那么即使临时表在一个时间很短的 SQL 中使用,且使用后即释放,释放后也会刷脏页到磁盘中,消耗部分 IO。

linux 下怎么优化mysql占用内存?

修改mysql配置文件,优化缓存大小和连接数连接方式,优化sql语句 ,记得mysql好像是有工具可以查看最占用资源的sql语句,找到他,优化他。

安装好mysql后,配制文件应该在/usr/local/mysql/share/mysql目录中,配制文件有几个,有my-huge.cnf my-medium.cnf my-large.cnf my-small.cnf,不同的流量的网站和不同配制的服务器环境,当然需要有不同的配制文件了。

一般的情况下,my-medium.cnf这个配制文件就能满足我们的大多需要;一般我们会把配置文件拷贝到/etc/my.cnf 只需要修改这个配置文件就可以了,使用mysqladmin variables extended-status _u root _p 可以看到目前的参数,有3个配置参数是最重要的,即key_buffer_size,query_cache_size,table_cache。

key_buffer_size只对MyISAM表起作用,

key_buffer_size指定索引缓冲区的大小,它决定索引处理的速度,尤其是索引读的速度。一般我们设为16M,实际上稍微大一点的站点 这个数字是远远不够的,通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads,可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例 key_reads / key_read_requests应该尽可能的低,至少是1:100,1:1000更好(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得)。 或者如果你装了phpmyadmin 可以通过服务器运行状态看到,笔者推荐用phpmyadmin管理mysql,以下的状态值都是本人通过phpmyadmin获得的实例分析:

这个服务器已经运行了20天

key_buffer_size _ 128M

key_read_requests _ 650759289

key_reads - 79112

比例接近1:8000 健康状况非常好

超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大,首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低,因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个,压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办?所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离,也就是把一个库拆分为多个库,部署在多个数据库服务上,这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库,由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大,此时你可以不停的加机器,比如说系统层面不停加机器,就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高,就扩容加数据库服务器,通过分库分表是可以支持扩容机器的,如果数据库层面的读并发越来越高,就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题:数据库其实本身不是用来承载高并发请求的,所以通常来说,数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级,而且数据库使用的机器都是比较高配置,比较昂贵的机器,成本很高。如果你就是简单的不停的加机器,其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节,缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万,甚至每秒数十万,对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性,对那种写少读多的请求,引入缓存集群。具体来说,就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里,然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话,通过缓存集群,就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中,一定会包含:各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

Windows下MySQL生产环境配置

之前写了一篇在windows下安装MySQL的文章:

不过因为默认的安装配置过于简单,也没有用足生产环境下的性能,所以再此稍作补充。

服务器上可根据以下bat进行mysql定期备份,具体路径可根据实际调整

innodb_dedicated_server 参数在8.03版本中引入,是一个只能在启动时设置的global级参数。此参数设置为ON时,MySQL会根据检测到的内存大小设置innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size、innodb_flush_method三个参数。有了这个参数我们就不用再写脚本根据内存大小去修改配置文件的这三个参数了。


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