Die Optimierung des MySQL-Servers ist ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Leistung und Effizienz des Datenbanksystems. Der Bedarf an schnellen und genauen Daten steigt im sich ständig weiterentwickelnden digitalen Zeitalter.
MySQL, als eines der beliebtesten Datenbanksysteme, erfordert die richtige Optimierung, um diesem Bedarf gerecht zu werden. Somit trägt die MySQL-Serveroptimierung nicht nur zur Verbesserung der Leistung bei, sondern gewährleistet auch die Sicherheit und Skalierbarkeit des Systems.
Der Hauptzweck dieses Artikels besteht darin, eine vollständige Anleitung zur Verbesserung der Leistung von MySQL-Servern bereitzustellen. In diesem Artikel werden praktische Schritte zur Optimierung der MySQL-Konfiguration, zur Verwaltung der Speicherauslastung und zur effektiven Nutzung des Caches erläutert. Auf diese Weise können Benutzer verstehen, wie sie die Leistung von MySQL-Servern verbessern können, um die Anforderungen komplexer und dynamischer Anwendungen zu erfüllen.
Schritte zur Optimierung des MySQL-Servers
- Verwenden einer vertraulichen Erstkonfiguration
- Verwalten der Speicherauslastung
- Festlegen der Speicherauslastung für Verbindungen
- Festlegen der Speicherauslastung für Abfragen
- Einrichten des Arbeitsspeichers für das Betriebssystem
- Festlegen des Speichers für den Cache
- Cache für MyISAM einrichten
- Einrichten des Caches für InnoDB
- Testen und Überwachen
1. Verwenden einer sensiblen Erstkonfiguration
Verwenden des MySQL-Konfigurationsbeispiels
MySQL bietet mehrere Beispielkonfigurationsdateien, die als Ausgangspunkt für die Optimierung des Servers verwendet werden können. Diese Dateien befinden sich in der Regel im MySQL-Installationsverzeichnis und haben Namen wie my-small.cnf, my-medium.cnf, my-large.cnf und my-huge.cnf. Diese Dateien sind auf unterschiedliche Größen und Servernutzungen zugeschnitten:
- my-small.cnf: Geeignet für Systeme mit begrenzten Ressourcen oder für kleine Tests und Entwicklungen.
- my-medium.cnf: Entwickelt für Server mit mittlerer Speicheranzahl von ca. 128 MB bis 512 MB.
- my-large.cnf: Entwickelt für Server mit größerem Arbeitsspeicher, in der Regel etwa 1 GB bis 2 GB.
- my-huge.cnf: Für Server mit sehr großen Ressourcen, z. B. mehr als 2 GB Arbeitsspeicher.
Auswählen einer Konfiguration basierend auf der Hardwarekapazität
Jeder Server verfügt über eine andere Hardwarekapazität, und die MySQL-Konfiguration muss auf diese Kapazität zugeschnitten werden, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Einige Aspekte, die bei der Anpassung von Konfigurationen basierend auf Hardware zu berücksichtigen sind, sind:
Arbeitsspeicher (RAM):
Passen Sie die Größe des Puffers und des Caches an die verfügbare Speichermenge an. Beispielsweise sollte die Zuweisung von InnoDB-Poolpuffern und MyISAM-Schlüsselpuffern so angepasst werden, dass die physische Speicherkapazität nicht überschritten wird, um Swapping zu vermeiden, das die Leistung beeinträchtigen kann.
CPU:
Die Konfiguration von MySQL-Threads und -Prozessen muss an die Anzahl der CPU-Kerne angepasst werden. Der sinnvolle Einsatz von Multithreading kann dazu beitragen, die Leistung auf Multicore-Systemen zu verbessern.
Festplatten-E/A:
Wählen Sie Einstellungen aus, die die Festplattennutzung optimieren, insbesondere wenn Sie eine mechanische Festplatte verwenden. Beispielsweise sollte die Größe der Dateiprotokolle und Pufferprotokolle für InnoDB angepasst werden, um die Häufigkeit von Schreibvorgängen auf der Festplatte zu reduzieren und die Leistung zu verbessern.
32-Bit- vs. 64-Bit-Architektur:
64-Bit-Server können mehr Arbeitsspeicher verarbeiten als 32-Bit-Server, sodass Einstellungen wie InnoDB-Pufferpools auf 64-Bit-Servern größer sein können.
2. Verwalten der Speicherauslastung
Kennenlernen der steuerbaren Speichergrenzen
Die Einstellungen für die Speicherauslastung in MySQL sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Server effizient arbeiten kann, ohne dass es zu Speichermangel oder Überlastungen kommt, die zu Auslagerungen und Leistungseinbußen führen können. Zu den Speichereinschränkungen, die bekannt sein müssen und gesteuert werden können, gehören:
Physischer und virtueller Speicher:
Der Server muss so konfiguriert werden, dass der von MySQL verwendete Arbeitsspeicher den verfügbaren physischen Speicher nicht überschreitet, um die Verwendung von virtuellem Speicher zu vermeiden, der die Leistung beeinträchtigen kann.
Speicherbeschränkungen nach Betriebssystem:
Das Betriebssystem hat Einschränkungen hinsichtlich des Speichers, der von MySQL-Prozessen verwendet werden kann. Auf 32-Bit-Systemen liegt diese Grenze in der Regel bei etwa 4 GB, während sie auf 64-Bit-Systemen viel höher ist, was eine größere Speicherauslastung ermöglicht.
Puffer und Cache:
MySQL verfügt über mehrere konfigurierbare Puffer und Caches, z. B. InnoDB-Poolpuffer, MyISAM-Schlüsselpuffer und Abfragecaches. Diese Einstellung sollte an die verfügbare Speicherkapazität angepasst werden.
Festlegen des Arbeitsspeichers für Verbindungen und Abfragen
Die Speicherauslastung in MySQL wird nicht nur von Puffern und Caches beeinflusst, sondern auch von der Anzahl der Verbindungen und der Art der ausgeführten Abfragen. Einige der Schritte zum Einrichten des Arbeitsspeichers für Verbindungen und Abfragen sind:
Thread Concurrency:
Legt die Anzahl der Threads fest, die gleichzeitig ausgeführt werden können. Die Einstellung innodb_thread_concurrency kann verwendet werden, um die Anzahl der gleichzeitig ausgeführten InnoDB-Threads zu begrenzen und so den Wettbewerb um Speicherressourcen zu verringern.
Speicher pro Verbindung:
Jede Verbindung zu MySQL benötigt eine bestimmte Menge an Arbeitsspeicher, um Abfragen auszuführen. Parameter wie sort_buffer_size, join_buffer_size und read_buffer_size können konfiguriert werden, um die Menge an Arbeitsspeicher zu bestimmen, die von einem bestimmten Abfragevorgang verwendet wird. sort_buffer_size gibt z. B. den Arbeitsspeicher an, der für den Sortiervorgang verwendet wird, und join_buffer_size gibt den Arbeitsspeicher für den Verknüpfungsvorgang an.
Query Cache:
Das Aktivieren und Konfigurieren der Abfragezwischenspeicherung kann dazu beitragen, die Belastung des Servers zu reduzieren, indem die Ergebnisse häufig ausgeführter Abfragen gespeichert werden. Der Parameter query_cache_size gibt die Gesamtgröße des Caches an, während query_cache_limit die maximale Größe der Abfrageergebnisse begrenzt, die zwischengespeichert werden können.
InnoDB Buffer Pool:
Bei InnoDB-Tabellen ist der Pufferpool der Hauptspeicherbereich, der zum Speichern von Daten und Indizes verwendet wird. innodb_buffer_pool_size Einstellungen sollten an die Menge des verfügbaren physischen Speichers angepasst werden, um sicherzustellen, dass Lese- und Schreibvorgänge effizient ausgeführt werden können, ohne häufig auf den Datenträger zugreifen zu müssen.
3. Festlegen der Speicherauslastung für Verbindungen
Berechnung des für die Verbindung erforderlichen Speichers
Die Verwaltung des für jede MySQL-Verbindung verwendeten Speichers ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Server mehrere Verbindungen effizient verarbeiten kann, ohne dass der Arbeitsspeicher ausgeht. Jede Verbindung zu einem MySQL-Server verwendet eine bestimmte Menge an Arbeitsspeicher, die je nach Konfiguration und Art der ausgeführten Abfrage variiert. Zu den Speicherkomponenten, die bei jeder Verbindung berücksichtigt werden müssen, gehören:
- Thread Stack: Jede Verbindung benötigt eine bestimmte Menge an Speicher für den Thread-Stack, die durch die thread_stack Parameter bestimmt wird.
- Sort Buffer: Der für die Sequenzierungsoperation verwendete Speicher wird durch die Parameter sort_buffer_size bestimmt.
- Join Buffer: Der für den Verknüpfungsvorgang verwendete Arbeitsspeicher wird durch den Parameter join_buffer_size bestimmt.
- Read Buffer: Der Speicher, der für Leseoperationen von der Festplatte verwendet wird, wird durch die Parameter von read_buffer_size bestimmt.
Um den für jede Verbindung erforderlichen Gesamtarbeitsspeicher zu berechnen, können Sie die Werte aus den verwendeten Puffern und Stacks addieren. Zum Beispiel:
Total Memory per Connection = thread_stack + sort_buffer_size + join_buffer_size read_buffer_sizeWenn von Ihrem MySQL-Server erwartet wird, dass er viele Verbindungen gleichzeitig verarbeiten kann, müssen Sie sicherstellen, dass der für alle Verbindungen erforderliche Gesamtspeicher die physische Speicherkapazität des Servers nicht überschreitet. Wenn Sie z. B. 100 gleichzeitige Verbindungen erwarten, gehen Sie wie folgt vor:
Total Memory for All Connections =10 × Total Memory per ConnectionFestlegen des Speichers für Sortierpuffer und temporäre Tabellen
Sortiervorgänge und die Verwendung temporärer Tabellen können viel Arbeitsspeicher erfordern, insbesondere wenn die ausgeführten Abfragen komplex sind oder große Datasets umfassen. Durch Optimieren dieser Einstellungen können die Abfrageleistung und die Effizienz der Speicherauslastung verbessert werden.
Sort Buffer Size:
Der Parameter sort_buffer_size gibt die Größe des Puffers an, der für den Sortiervorgang verwendet wird. Dieser Speicher wird pro Verbindung zugeordnet, die die Sortierung durchführt. Eine größere Puffergröße kann die Sortierleistung verbessern, erhöht aber auch den Speicherverbrauch. Die richtige Balance zu finden, ist der Schlüssel zur Optimierung. Sie können z. B. klein anfangen und diese schrittweise erhöhen, während Sie die Leistung überwachen.
Vorläufige Tabelle:
Operationen, die temporäre Tabellen erfordern, wie z. B. die GROUP BY-Operation oder die Verwendung von Aggregatfunktionen, verwenden Arbeitsspeicher, der durch die Parameter tmp_table_size und max_heap_table_size definiert wird. Wenn die Größe der temporären Tabelle den angegebenen Wert überschreitet, wird die Tabelle auf dem Datenträger gespeichert, was die Leistung beeinträchtigen kann. Daher kann das Festlegen eines ausreichend großen Werts für diesen Parameter dazu beitragen, eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten.
- tmp_table_size: Gibt die maximale Größe temporärer Tabellen an, die im Arbeitsspeicher erstellt werden.
- max_heap_table_size: Gibt die maximale Größe von HEAP-Tabellen (In-Memory-Tabellen) an.
Durch Anpassen dieser Werte entsprechend der Arbeitsauslastung und der Speicherverfügbarkeit können die Effizienz der Speicherauslastung und die Abfrageleistung erheblich verbessert werden.
4. Festlegen der Speicherauslastung für Abfragen
Berechnen des für die Abfrageausführung erforderlichen Arbeitsspeichers
Um die Speicherauslastung während der Abfrageausführung zu optimieren, ist es wichtig zu verstehen, wie viel Arbeitsspeicher für die auszuführende Abfrage erforderlich ist. Zu den Parametern, die sich auf die Speicherauslastung für die Abfrageausführung auswirken, gehören:
- join_buffer_size: Wird verwendet, wenn MySQL Verknüpfungsvorgänge ohne Index ausführt.
- sort_buffer_size: Wird für Sortiervorgänge verwendet, die einen Speicherpuffer erfordern.
- read_buffer_size: Der Puffer, der für Tabellenscanvorgänge verwendet wird.
- read_rnd_buffer_size: Wird nach dem Sortieren verwendet, um Zeilen in der Reihenfolge zu lesen, in der sortiert wurde.
- tmp_table_size und max_heap_table_size: Gibt die maximale Größe der temporären Tabelle an, die im Arbeitsspeicher erstellt wird.
Um den für die Abfrageausführung erforderlichen Gesamtarbeitsspeicher zu berechnen, müssen Sie den Typ und die Komplexität der ausgeführten Abfrage sowie die Parameter berücksichtigen, die sich auf die Speicherauslastung auswirken. Eine Abfrage, die einen großen gemeinsamen Vorgang oder die Sortierung eines großen Datasets umfasst, benötigt z. B. mehr Arbeitsspeicher als eine einfache Abfrage.
Angenommen, Sie verfügen über mehrere Abfragen, die einen Verknüpfungspuffer und einen Sortierpuffer erfordern, dann kann der erforderliche Arbeitsspeicher wie folgt berechnet werden:
Total Memory for Query Execution = join_buffer_size + sort_buffer_size + read_buffer_size read_rnd_buffer_sizeWenn viele Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden, ist der erforderliche Gesamtarbeitsspeicher ein Vielfaches des Arbeitsspeichers pro Abfrage.
Verwalten des Arbeitsspeichers zur Vermeidung von Speicherengpässen
Um Speicherengpässe während der Abfrageausführung zu vermeiden, ist es wichtig, die Speicherparameter mit Bedacht anzupassen und sicherzustellen, dass die Gesamtspeicherauslastung die physische Speicherkapazität des Servers nicht überschreitet. Zu den Schritten, die zum effektiven Organisieren des Speichers unternommen werden können, gehören:
Anpassen der Speicherparameter:
Passen Sie Parameter wie join_buffer_size, sort_buffer_size, read_buffer_size und tmp_table_size schrittweise an, während Sie die Speicherauslastung und die Serverleistung überwachen. Stellen Sie sicher, dass diese Werte nicht so groß sind, dass sie zu Speicherengpässen führen, aber sie sind auch groß genug, um eine gute Leistung zu gewährleisten.
Kontinuierliche Überwachung und Anpassung:
Überwachen Sie regelmäßig die Speicherauslastung und die Abfrageleistung mithilfe von Überwachungstools wie MySQL Performance Schema oder Überwachungstools von Drittanbietern. Passen Sie auf der Grundlage von Überwachungsdaten Speicherparameter an, um die Leistung zu optimieren und Speicherengpässe zu vermeiden.
Effiziente Abfrageeinstellungen:
Optimieren Sie Abfragen, um die Speicherauslastung zu reduzieren, z. B. durch die Verwendung der richtigen Indizes, die Vermeidung unnötiger Verknüpfungsvorgänge und die Begrenzung der gleichzeitig verarbeiteten Datenmenge. Eine gut optimierte Abfrage benötigt weniger Arbeitsspeicher und wird schneller ausgeführt.
Maximale Verbindungseinschränkungen:
Legen Sie mit max_connections Parametern eine Obergrenze für die Anzahl gleichzeitiger Verbindungen fest. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Gesamtspeicherauslastung die physische Speicherkapazität des Servers nicht überschreitet.
5. Einrichten des Arbeitsspeichers für das Betriebssystem
Berechnung des für das Betriebssystem erforderlichen Arbeitsspeichers
Bevor MySQL Arbeitsspeicher zugewiesen wird, muss sichergestellt werden, dass das Betriebssystem (OS) über genügend Arbeitsspeicher verfügt, um seine grundlegenden Aufgaben auszuführen. Wenn das Betriebssystem nicht über genügend Arbeitsspeicher verfügt, kann dies zu ernsthaften Leistungsproblemen führen, einschließlich der Auslagerung von Arbeitsspeicher auf die Festplatte, was die MySQL-Leistung drastisch verlangsamen kann.
Berücksichtigen Sie bei der Berechnung des für das Betriebssystem erforderlichen Arbeitsspeichers die folgenden Faktoren:
Basisspeicher des Betriebssystems:
Das Betriebssystem benötigt eine grundlegende Menge an Arbeitsspeicher, um Kernprozesse und -dienste auszuführen. Auf Linux-Systemen liegt diese je nach Distribution und Konfiguration in der Regel zwischen 200 MB und 1 GB.
Zusätzliche Prozesse und Dienstleistungen:
Wenn auf dem Server zusätzliche Dienste wie Webserver (Apache/Nginx), Anwendungsserver oder Überwachungsdienste ausgeführt werden, sollte ihnen zusätzlicher Arbeitsspeicher zugewiesen werden.
Betriebssystempuffer und Cache:
Betriebssysteme verwenden Puffer und Caches, um die E/A-Leistung zu verbessern. Linux verwendet beispielsweise Datei-Caching, um Daten zu speichern, auf die häufig zugegriffen wird. Dies erfordert ausreichend zusätzlichen Speicher.
Im Allgemeinen ist es eine gute Faustregel, etwa 20-25 % des gesamten physischen Speichers für das Betriebssystem und andere Dienste zu belassen. Auf einem Server mit 16 GB RAM gilt beispielsweise Folgendes:
Memory for OS = 0.20 × 16GB 3.2GBVermeiden des Austauschs von virtuellem Speicher auf Festplatte
Swapping ist der Prozess, bei dem Daten aus dem physischen Speicher auf die Festplatte verschoben werden, wenn der physische Speicher voll ist. Dies kann sich sehr nachteilig auf die Leistung von MySQL auswirken, da der Festplattenzugriff viel langsamer ist als der Speicherzugriff. Um ein Tauschen zu vermeiden, können die folgenden Schritte unternommen werden:
Anpassen der Swappiness:
Auf Linux-Systemen bestimmt der swappiness-Parameter, wie aggressiv der Kernel Swaps verwendet. Der Swappiness-Wert kann angepasst werden, um den Einsatz von Swaps zu reduzieren. Niedrigere Werte (z. B. 10) verringern die Tendenz des Systems, Swaps zu verwenden:
sudo sysctl vm.swappiness=10Um diese Änderungen dauerhaft zu machen, fügen Sie sie in /etc/sysctl.conf hinzu:
vm.swappiness=10Überwachung der Speicherauslastung:
Verwenden Sie Überwachungstools, um die Speicherauslastung und die Auslagerungen des Systems im Auge zu behalten. Tools wie htop, free oder Grafiküberwachung wie Grafana können helfen, die Speicherauslastung in Echtzeit zu überwachen.
Kluge Speicherzuweisung für MySQL:
Stellen Sie sicher, dass die MySQL-Konfiguration nicht den gesamten physischen Speicher verwendet. Lassen Sie genügend Arbeitsspeicher für das Betriebssystem und andere Dienste. Wenn Sie beispielsweise über 16 GB RAM verfügen und berechnet haben, dass das Betriebssystem etwa 3,2 GB benötigt, weisen Sie etwa 12 bis 13 GB für MySQL zu.
Optimierung der MySQL-Speichernutzung:
Passen Sie, wie bereits erläutert, MySQL-Speicherparameter wie innodb_buffer_pool_size, key_buffer_size und query_cache_size an, um sicherzustellen, dass die gesamte MySQL-Speicherauslastung den verfügbaren Speicher nicht überschreitet.
6. Festlegen des Speichers für den Cache
Cache ist eine wichtige Komponente in MySQL, die zur Verbesserung der Leistung beiträgt, indem häufig abgerufene Daten im Speicher gespeichert werden, wodurch der Zugriff auf langsamere Festplatten reduziert wird. Durch den effektiven Einsatz von Caching können Sie die Abfragegeschwindigkeit verbessern und die Belastung des Speichersystems reduzieren. Die beiden Haupttypen von Caches, die in MySQL verwendet werden, sind MyISAM-Cache und InnoDB-Cache.
Einrichten des Caches für MyISAM und InnoDB
MyISAM-Cache
MyISAM ist eine ältere MySQL-Speicher-Engine und verwendet key_buffer_size als Hauptparameter, um die Größe des Index-Cache festzulegen. Dieser Parameter ist sehr wichtig, da auf zwischengespeicherte Indizes viel schneller zugegriffen werden kann als auf Indizes, die vom Datenträger gelesen werden müssen.
key_buffer_size: Gibt die Cache-Größe für den MyISAM-Index an. Wenn Sie diese Größe zu klein einstellen, kann dies zu häufigen langsamen Festplattenzugriffs führen, während eine zu große Einstellung ein wenig Arbeitsspeicher für andere Anforderungen übrig lassen kann. Als allgemeine Regel gilt, dass key_buffer_size zwischen 25 und 30 % des gesamten physischen Speichers auf einem Server festgelegt werden sollte, der nur MyISAM verwendet.
Beispieleinstellungen in der MySQL-Konfigurationsdatei (my.cnf):
[mysqld]
key_buffer_size = 4GInnoDB-Cache
InnoDB ist die standardmäßige und am weitesten verbreitete Speicher-Engine in MySQL. InnoDB verwendet innodb_buffer_pool_size, um den Hauptcache einzurichten, in dem die Daten und Indizes der InnoDB-Tabellen gespeichert sind.
innodb_buffer_pool_size: Gibt die Größe des Pufferpools an, der zum Speichern von Daten und Indizes verwendet wird. Diese Einstellung ist entscheidend für die Leistung von InnoDB, da Daten, auf die häufig zugegriffen wird, in einem Pufferpool gespeichert werden, wodurch der Festplattenzugriff reduziert wird. In der Regel sollte innodb_buffer_pool_size zwischen 60 und 80 % des gesamten physischen Speichers auf einem Server festgelegt werden, der nur InnoDB verwendet.
Beispieleinstellungen in der MySQL-Konfigurationsdatei (my.cnf):
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 12Ginnodb_buffer_pool_instances: Wenn der Pufferpool groß ist (mehr als 1 GB), können Sie ihn in mehrere Instanzen aufteilen, um die Parallelität zu erhöhen. Wenn innodb_buffer_pool_size beispielsweise auf 12 GB festgelegt ist, können Sie ihn in 4 Instanzen mit jeweils 3 GB aufteilen:
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 12G
innodb_buffer_pool_instances = 4Abfrage-Cache (Allgemein)
MySQL verfügt auch über einen Abfrage-Cache, der die Ergebnisse häufig wiederholter Abfragen speichert, um die Ausführungszeit nachfolgender Abfragen zu beschleunigen. In der neuesten Version gilt der Abfrage-Cache jedoch als veraltet und wurde in MySQL 8.0 aufgrund von Leistungsproblemen in Umgebungen mit vielen Schreibvorgängen entfernt.
query_cache_size: Wenn Sie eine ältere Version von MySQL verwenden, können Sie die Größe der Cache-Abfrage mit diesem Parameter festlegen. Es wird jedoch empfohlen, für eine bessere Verwaltung Caching oder Cacheproxys auf App-Ebene zu verwenden.
[mysqld]
query_cache_size = 256M7. Cache für MyISAM einrichten
Festlegen der Pufferschlüsselgröße für MyISAM
Der Pufferschlüssel (key_buffer_size) ist der primäre Cache, der von der MyISAM-Speicher-Engine zum Speichern von Indizes verwendet wird. Die richtige Einstellung des key_buffer_size ist wichtig, um eine optimale Leistung zu gewährleisten, da Indizes, auf die häufig zugegriffen wird, in einem Puffer gespeichert werden, wodurch der Bedarf an langsamerem Festplattenzugriff reduziert wird.
key_buffer_size: Die Größe des Pufferschlüssels bestimmt, wie viel Speicher zum Speichern des MyISAM-Index zugewiesen wird. Diese Einstellung sollte basierend auf der Menge des verfügbaren physischen Speichers und der Menge der Daten, auf die regelmäßig zugegriffen wird, angepasst werden. Wenn Ihr Server ausschließlich MyISAM verwendet, können Sie key_buffer_size im Allgemeinen zwischen 25 und 30 % des gesamten physischen Speichers zuweisen.
Beispieleinstellungen in der MySQL-Konfigurationsdatei (my.cnf):
[mysqld]
key_buffer_size = 4GDiese Anpassung ermöglicht es MySQL, mehr Indizes im Speicher zu speichern, was häufig ausgeführte Suchen und Abfragen beschleunigen kann.
Verwendung mehrerer Schlüsselpuffer für MyISAM
In einigen Versionen von MySQL ist es möglich, mehrere Schlüssel-Caches für MyISAM zu verwenden. Dies kann in Situationen nützlich sein, in denen Sie verschiedenen Tabellen oder Tabellengruppen unterschiedliche Caches zuordnen möchten, um die Leistung auf kontrolliertere und detailliertere Weise zu verbessern.
Einrichten mehrerer Schlüsselpuffer:
Sie können mehrere Schlüsselpuffer erstellen und diesen Puffern bestimmte Tabellen zuordnen. Dies erfolgt mithilfe von SQL-Befehlen wie CACHE INDEX und LOAD INDEX INTO CACHE. Beachten Sie jedoch, dass diese Funktion seltener verwendet wird und möglicherweise nicht in allen Versionen von MySQL unterstützt wird.
Beispieleinstellungen für die Verwendung mehrerer Schlüsselpuffer:
— Erstellen Sie zusätzliche Schlüsselpuffer
SET GLOBAL keycache1.key_buffer_size=2G;
SET GLOBAL keycache2.key_buffer_size=2G;— Zuweisung von Tabellen zu bestimmten Schlüsselpuffern
CACHE INDEX tabel1, tabel2 IN keycache1;
CACHE INDEX tabel3 IN keycache2;— Laden von Indizes in den Cache
LOAD INDEX INTO CACHE tabel1, tabel2, tabel3;Auf diese Weise können Sie verschiedenen Tabellen unterschiedliche Pufferschlüssel zuweisen, sodass Sie die Speicherauslastung entsprechend den für diese Tabellen spezifischen Zugriffsmustern optimieren können.
8. Einrichten des Caches für InnoDB
Festlegen der Pufferpoolgröße für InnoDB
Um die Leistung von InnoDB zu verbessern, besteht einer der wichtigsten Schritte darin, die richtige Größe des Pufferpools festzulegen. Hier sind die Schritte, die Sie unternehmen können:
1. Bestimmen Sie die geeignete Größe des Pufferpools:
- Die ideale Pufferpoolgröße für InnoDB liegt in der Regel bei etwa 80 % der physischen Speicherkapazität des Servers. Sie können jedoch mehr als das verwenden, wenn der Server über viel Arbeitsspeicher verfügt.
- Beispiel: innodb_buffer_pool_size = 80 % des gesamten physischen Speichers.
2. Legen Sie die Größe des Pufferpools je nach Bedarf fest:
- Wenn Ihr Server über viel Arbeitsspeicher verfügt, können Sie die Größe des Poolpuffers um 90 % oder mehr erhöhen.
- Beispiel: innodb_buffer_pool_size = 90 % des gesamten physischen Speichers.
3. Verwendung von InnoDB zur Verbesserung der Leistung:
- InnoDB wurde entwickelt, um die Leistung zu optimieren, indem ein großer Pufferpool zum Speichern von Daten und Indizes verwendet wird.
- Durch die Verwendung von InnoDB können Sie den Festplattenzugriff reduzieren und die Abfrageleistung verbessern.
Verwendung von InnoDB zur Verbesserung der Leistung
Um InnoDB effektiv zu nutzen und die Leistung zu verbessern, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
1. Einstellen der richtigen InnoDB-Parameter:
- Stellen Sie sicher, dass InnoDB-Parameter wie innodb_buffer_pool_size, innodb_log_file_size und innodb_flush_log_at_trx_commit auf die Anforderungen Ihres Servers zugeschnitten sind.
- Beispiel: innodb_buffer_pool_size = 80 % des gesamten physischen Speichers.
2. Verwenden von Pufferpools zur Verbesserung der Leistung:
- Verwenden Sie einen Pufferpool zum Speichern von Daten und Indizes, wodurch der Datenträgerzugriff reduziert und die Abfrageleistung verbessert werden kann.
- Beispiel: innodb_buffer_pool_size = 80 % des gesamten physischen Speichers.
3. Optimierung der Leistung durch den Einsatz von InnoDB:
- Verwenden Sie InnoDB, um die Leistung zu optimieren, indem Sie einen großen Pufferpool zum Speichern von Daten und Indizes verwenden.
- Beispiel: innodb_buffer_pool_size = 80 % des gesamten physischen Speichers.
9. Prüfung und Überwachung
Verwenden von Tools zum Messen der Cache-Leistung
Um die Cache-Leistung zu messen, können Sie verschiedene Tools verwenden, die von MySQL bereitgestellt werden. Hier sind einige Möglichkeiten, die Cache-Leistung zu messen:
1. Verwenden von SHOW STATUS und SHOW VARIABLEN:
Sie können die Befehle SHOW STATUS und SHOW VARIABLES verwenden, um die Cache-Leistung zu messen. Beispiel:
SHOW STATUS LIKE 'Key_reads';
SHOW STATUS LIKE 'Key_read_requests';
SHOW STATUS LIKE 'Key_blocks_unused';
SHOW STATUS LIKE 'key_buffer_size';2. Verwendung von innotop:
Innotop ist ein Tool, mit dem Sie die Leistung von InnoDB detaillierter messen können. Beispiel:
innotop -i 10 --status3. Verwenden des Befehls mysqladmin:
Sie können den Befehl mysqladmin verwenden, um die Cache-Leistung kontinuierlich zu messen. Beispiel:
mysqladmin extended-status -r -i 10 | grep Key_readsBerechnung der Cache-Trefferrate und des verwendeten Pufferprozentsatzes
Um die Cache-Trefferquote und den verwendeten Pufferprozentsatz zu berechnen, können Sie einige von MySQL bereitgestellte Gleichungen verwenden. Hier sind einige Möglichkeiten, ihn zu berechnen:
1. Berechnung der Cache-Trefferquote:
Die Cache-Trefferquote kann mit der folgenden Gleichung berechnet werden:
Cache hit ratio = 10 - ((Key_reads * 100) / Key_read_requests)Beispiel:
mysql> SHOW STATUS LIKE 'Key_reads';
+---------------+--------+
| Variable_name | Value |
+---------------+--------+
| Key_reads | 100 |
+---------------+--------+
mysql> SHOW STATUS LIKE 'Key_read_requests';
+-------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+--------+
| Key_read_requests | 1000 |
+-------------------+--------+
mysql> SELECT 100 - ((100 * 100) / 1000);
+-----------------------+
| 99.00 |
+-----------------------+2. Berechnung des prozentualen Anteils der verwendeten Puffer:
Der Prozentsatz der verwendeten Puffer kann mit der folgenden Gleichung berechnet werden:
Prozentsatz des verwendeten Puffers = 100 - ((Key_blocks_unused * key_cache_block_size) * 100 / key_buffer_size)Beispiel:
mysql> SHOW STATUS LIKE 'Key_blocks_unused';
+-------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+--------+
| Key_blocks_unused | 1000 |
+-------------------+--------+
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'key_buffer_size';
+-----------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+-----------------------+--------+
| key_buffer_size | 1024M |
+-----------------------+--------+
mysql> SELECT 100 - ((1000 * 1024 * 1024) / (1024 * 1024));
+-----------------------+
| 99.00 |
+-----------------------+10. Fazit
Die Optimierung des MySQL-Servers ist der Schlüssel zu einer hohen Leistung und Effizienz bei der Datenbankverwaltung. Durch die Optimierung von Serverkonfigurationen, Pufferpools und Caches können Sie die Latenz reduzieren, die Datenzugriffsgeschwindigkeit verbessern und die Ressourcennutzung optimieren. Diese Schritte stellen sicher, dass der Server die Arbeitslast besser bewältigen und dem Endbenutzer eine schnellere Antwort geben kann.
Um die Leistung eines MySQL-Servers zu verbessern, müssen Sie mehrere strategische Schritte unternehmen, darunter: Einrichten von Cache- und Pufferpools, Durchführen von Tests und Überwachen, Optimieren von Abfragen und Implementieren einer effektiven Indizierung
Durch die Implementierung dieser Schritte können Sie eine optimale Leistung Ihres MySQL-Servers erzielen und sicherstellen, dass Ihr System die steigenden Anforderungen effizient bewältigen kann.
