Optimiser MySQL pour améliorer les performances serveur

L’optimisation du serveur MySQL est une étape importante dans l’amélioration des performances et de l’efficacité du système de base de données. Le besoin de données rapides et précises augmente à l’ère numérique en constante évolution.

MySQL, en tant que l’un des systèmes de base de données les plus populaires, nécessite la bonne optimisation pour répondre à ce besoin. Ainsi, l’optimisation du serveur MySQL permet non seulement d’améliorer les performances, mais aussi d’assurer la sécurité et l’évolutivité du système.

L’objectif principal de cet article est de fournir un guide complet sur la façon d’améliorer les performances du serveur MySQL. Cet article aborde les étapes pratiques pour optimiser la configuration de MySQL, gérer l’utilisation de la mémoire et utiliser efficacement le cache. Ainsi, les utilisateurs peuvent comprendre comment améliorer les performances des serveurs MySQL pour répondre aux besoins d’applications complexes et dynamiques.

Étapes d’optimisation du serveur MySQL

1. Utilisation d’une configuration initiale sensible
2. Gestion de l’utilisation de la mémoire
3. Définition de l’utilisation de la mémoire pour les connexions
4. Définition de l’utilisation de la mémoire pour les requêtes
5. Configuration de la mémoire pour le système d’exploitation
6. Définition de la mémoire pour le cache
7. Configuration du cache pour MyISAM
8. Configuration du cache pour InnoDB
9. Tests et surveillance

1. Utilisation d’une configuration initiale sensible

Utilisation de l’exemple de configuration MySQL

MySQL fournit plusieurs exemples de fichiers de configuration qui peuvent être utilisés comme point de départ pour optimiser le serveur. Ces fichiers se trouvent généralement dans le répertoire d’installation de MySQL et portent des noms tels que my-small.cnf, my-medium.cnf, my-large.cnf et my-huge.cnf. Ces fichiers sont adaptés à différentes tailles et usages du serveur :

• my-small.cnf : Convient aux systèmes disposant de ressources limitées ou aux petits tests et développements.
• my-medium.cnf : Conçu pour les serveurs avec un nombre de mémoire moyen, environ 128 Mo à 512 Mo.
• my-large.cnf : conçu pour les serveurs disposant d’une mémoire plus importante, généralement entre 1 Go et 2 Go.
• my-huge.cnf : pour les serveurs disposant de ressources très volumineuses, telles que plus de 2 Go de mémoire.

Choix d’une configuration en fonction de la capacité matérielle

Chaque serveur a une capacité matérielle différente, et la configuration MySQL doit être adaptée à cette capacité pour garantir des performances optimales. Voici quelques aspects à prendre en compte lors de l’ajustement des configurations en fonction du matériel :

Mémoire (RAM) :

Ajustez la taille de la mémoire tampon et du cache en fonction de la quantité de mémoire disponible. Par exemple, l’allocation des tampons de pool InnoDB et des tampons de clés MyISAM doit être ajustée afin de ne pas dépasser la capacité de mémoire physique, afin d’éviter les échanges qui peuvent dégrader les performances.

CPU:

La configuration des threads et des processus MySQL doit être adaptée au nombre de cœurs de processeur. L’utilisation judicieuse du multithreading peut aider à améliorer les performances des systèmes multicœurs.

E/S de disque :

Choisissez des paramètres qui optimisent l’utilisation du disque, en particulier si vous utilisez un disque mécanique. Par exemple, la taille des journaux de fichiers et des journaux de mémoire tampon pour InnoDB doit être ajustée afin de réduire la fréquence des écritures sur disque et d’améliorer les performances.

Architecture 32 bits vs 64 bits :

Les serveurs 64 bits peuvent gérer plus de mémoire que les serveurs 32 bits, de sorte que des paramètres tels que les pools de mémoires tampons InnoDB peuvent être plus importants sur les serveurs 64 bits.

2. Gestion de l’utilisation de la mémoire

Apprendre à connaître les limites de la mémoire contrôlable

Les paramètres d’utilisation de la mémoire dans MySQL sont essentiels pour garantir que le serveur peut fonctionner efficacement sans subir de pénuries ou de surcharges de mémoire pouvant entraîner un échange et une dégradation des performances. Voici quelques limitations de mémoire qui doivent être connues et qui peuvent être contrôlées :

Mémoire physique et virtuelle :

Le serveur doit être configuré de manière à ce que la mémoire utilisée par MySQL ne dépasse pas la mémoire physique disponible afin d’éviter d’utiliser de la mémoire virtuelle susceptible de ralentir les performances.

Limitations de la mémoire par système d’exploitation :

Le système d’exploitation a des limitations sur la mémoire qui peut être utilisée par les processus MySQL. Sur les systèmes 32 bits, cette limite est généralement d’environ 4 Go, tandis que sur les systèmes 64 bits, la limite est beaucoup plus élevée, ce qui permet une utilisation plus importante de la mémoire.

Tampon et cache :

MySQL dispose de plusieurs tampons et caches configurables, tels que les tampons de pool InnoDB, les tampons de clés MyISAM et les caches de requête. Ce paramètre doit être ajusté à la capacité de mémoire disponible.

Définition de la mémoire pour les connexions et les requêtes

L’utilisation de la mémoire dans MySQL n’est pas seulement affectée par les tampons et les caches, mais aussi par le nombre de connexions et le type de requêtes exécutées. Voici quelques-unes des étapes de configuration de la mémoire pour les connexions et les requêtes :

Thread Concurrency :

Définit le nombre de threads qui peuvent s’exécuter simultanément. Le paramètre innodb_thread_concurrency peut être utilisé pour limiter le nombre de threads InnoDB exécutés simultanément, réduisant ainsi la concurrence pour les ressources mémoire.

Mémoire par connexion :

Chaque connexion à MySQL nécessite une certaine quantité de mémoire pour exécuter des requêtes. Des paramètres tels que sort_buffer_size, join_buffer_size et read_buffer_size peuvent être configurés pour déterminer la quantité de mémoire utilisée par une opération de requête particulière. Par exemple, sort_buffer_size spécifie la mémoire utilisée pour l’opération de tri et join_buffer_size spécifie la mémoire de l’opération de jointure.

Query Cache :

L’activation et la configuration de la mise en cache des requêtes peuvent aider à réduire la charge sur le serveur en stockant les résultats des requêtes fréquemment exécutées. Le paramètre query_cache_size spécifie la taille totale du cache, tandis que query_cache_limit limite la taille maximale des résultats de requête qui peuvent être mis en cache.

InnoDB Buffer Pool :

Pour les tables InnoDB, le pool de mémoires tampons est la zone de mémoire principale utilisée pour stocker les données et les index. innodb_buffer_pool_size paramètres doivent être ajustés à la quantité de mémoire physique disponible pour garantir que les opérations de lecture et d’écriture peuvent être effectuées efficacement sans accéder fréquemment au disque.

3. Réglage de l’utilisation de la mémoire pour les connexions

Calcul de la mémoire requise pour la connexion

La gestion de la mémoire utilisée pour chaque connexion MySQL est essentielle pour s’assurer que le serveur peut gérer efficacement plusieurs connexions sans manquer de mémoire. Chaque connexion à un serveur MySQL utilise une quantité spécifique de mémoire qui varie en fonction de la configuration et du type de requête exécutée. Parmi les composants de mémoire à prendre en compte pour chaque connexion, citons :

• Thread Stack : Chaque connexion nécessite une certaine quantité de mémoire pour la pile de threads, qui est déterminée par les paramètres thread_stack.
• Sort Buffer : La mémoire utilisée pour l’opération de séquençage est déterminée par les paramètres sort_buffer_size.
• Join Buffer : La mémoire utilisée pour l’opération de jointure est déterminée par le paramètre join_buffer_size.
• Read Buffer : La mémoire utilisée pour les opérations de lecture à partir du disque est déterminée par les paramètres de read_buffer_size.

Pour calculer la mémoire totale requise pour chaque connexion, vous pouvez additionner les valeurs des tampons et des piles utilisés. Par exemple:

Total Memory per Connection = thread_stack + sort_buffer_size + join_buffer_size + read_buffer_size

Si votre serveur MySQL doit gérer de nombreuses connexions simultanément, vous devez vous assurer que la mémoire totale requise pour toutes les connexions ne dépasse pas la capacité de mémoire physique du serveur. Par exemple, si vous prévoyez 100 connexions simultanées, alors :

Total Memory for All Connections =100× Total Memory per Connection

Définition de la mémoire pour les tampons de tri et les tables temporaires

Les opérations de tri et l’utilisation de tables temporaires peuvent nécessiter beaucoup de mémoire, en particulier si les requêtes exécutées sont complexes ou impliquent de grands ensembles de données. L’optimisation de ces paramètres peut améliorer les performances des requêtes et l’efficacité de l’utilisation de la mémoire.

Sort Buffer Size :

Le paramètre sort_buffer_size spécifie la taille de la mémoire tampon utilisée pour l’opération de tri. Cette mémoire est allouée par connexion qui effectue le tri. Une taille de tampon plus grande peut améliorer les performances de tri, mais elle augmente également la consommation de mémoire. Trouver le bon équilibre est la clé de l’optimisation. Par exemple, vous pouvez commencer petit et l’augmenter progressivement tout en surveillant les performances.

Tableau provisoire :

Les opérations qui nécessitent des tables temporaires, telles que l’opération GROUP BY ou l’utilisation de fonctions d’agrégation, utilisent la mémoire définie par les paramètres tmp_table_size et max_heap_table_size. Si la taille de la table temporaire dépasse la valeur spécifiée, la table sera stockée sur le disque, ce qui peut ralentir les performances. Par conséquent, la définition d’une valeur suffisamment élevée pour ce paramètre peut aider à maintenir des performances élevées.

• tmp_table_size : spécifie la taille maximale des tables temporaires créées en mémoire.
• max_heap_table_size : spécifie la taille maximale des tables HEAP (tables en mémoire).

L’ajustement de ces valeurs en fonction de la charge de travail et de la disponibilité de la mémoire peut améliorer considérablement l’efficacité de l’utilisation de la mémoire et les performances des requêtes.

4. Définition de l’utilisation de la mémoire pour les requêtes

Calcul de la mémoire requise pour l’exécution des requêtes

Pour optimiser l’utilisation de la mémoire lors de l’exécution de la requête, il est important de comprendre la quantité de mémoire requise par la requête en cours d’exécution. Voici quelques paramètres qui affectent l’utilisation de la mémoire pour l’exécution des requêtes :

• join_buffer_size : Utilisé lorsque MySQL effectue des opérations de jointure sans index.
• sort_buffer_size : Utilisé pour les opérations de tri qui nécessitent une mémoire tampon.
• read_buffer_size : tampon utilisé pour les opérations d’analyse de tableaux.
• read_rnd_buffer_size : Utilisé après le tri pour lire les lignes dans l’ordre qui a été trié.
• tmp_table_size et max_heap_table_size : spécifie la taille maximale de la table temporaire créée en mémoire.

Pour calculer la mémoire totale requise pour l’exécution d’une requête, vous devez tenir compte du type et de la complexité de la requête exécutée, ainsi que des paramètres qui affectent l’utilisation de la mémoire. Par exemple, une requête qui implique une opération conjointe volumineuse ou un tri sur un grand ensemble de données nécessitera plus de mémoire qu’une requête simple.

Supposons que vous ayez plusieurs requêtes qui nécessitent une mémoire tampon de jointure et une mémoire tampon de tri, la mémoire requise peut être calculée comme suit :

Total Memory for Query Execution = join_buffer_size + sort_buffer_size + read_buffer_size + read_rnd_buffer_size

Si vous avez plusieurs requêtes en cours d’exécution en même temps, la mémoire totale requise sera un multiple de la mémoire par requête.

Gestion de la mémoire pour éviter les pénuries de mémoire

Pour éviter les pénuries de mémoire lors de l’exécution des requêtes, il est important d’ajuster judicieusement les paramètres de mémoire et de s’assurer que l’utilisation totale de la mémoire ne dépasse pas la capacité de mémoire physique du serveur. Voici quelques étapes qui peuvent être prises pour organiser efficacement la mémoire :

Réglage des paramètres de mémoire :

Ajustez progressivement les paramètres tels que join_buffer_size, sort_buffer_size, read_buffer_size et tmp_table_size tout en surveillant l’utilisation de la mémoire et les performances du serveur. Assurez-vous que ces valeurs ne sont pas trop grandes pour ne pas entraîner de manque de mémoire, mais elles sont également suffisamment grandes pour garantir de bonnes performances.

Surveillance et réglage continus :

Surveillez régulièrement l’utilisation de la mémoire et les performances des requêtes à l’aide d’outils de surveillance tels que MySQL Performance Schema ou des outils de surveillance tiers. Sur la base des données de surveillance, ajustez les paramètres de mémoire pour optimiser les performances et éviter les pénuries de mémoire.

Paramètres de requête efficaces :

Optimisez les requêtes pour réduire l’utilisation de la mémoire, par exemple en utilisant les bons index, en évitant les opérations de jointure inutiles et en limitant la quantité de données traitées à la fois. Une requête bien optimisée nécessitera moins de mémoire et s’exécutera plus rapidement.

Limitations maximales de connexion :

Fixez une limite maximale au nombre de connexions simultanées à l’aide de max_connections paramètres. Cela permet de s’assurer que l’utilisation totale de la mémoire ne dépasse pas la capacité de mémoire physique du serveur.

5. Configuration de la mémoire pour le système d’exploitation

Calcul de la mémoire requise pour le système d’exploitation

Avant d’allouer de la mémoire à MySQL, il est important de s’assurer que le système d’exploitation (OS) dispose de suffisamment de mémoire pour effectuer ses tâches de base. Si le système d’exploitation manque de mémoire, cela peut entraîner de graves problèmes de performances, notamment l’échange de mémoire sur le disque, ce qui peut ralentir considérablement les performances de MySQL.

Pour calculer la mémoire requise pour le système d’exploitation, tenez compte des facteurs suivants :

Mémoire de base du système d’exploitation :

Le système d’exploitation nécessite une quantité de mémoire de base pour exécuter les processus et services de base. Sur les systèmes Linux, cela varie généralement de 200 Mo à 1 Go, selon la distribution et la configuration.

Processus et services supplémentaires :

Si le serveur exécute des services supplémentaires tels que des serveurs Web (Apache/Nginx), des serveurs d’applications ou des services de surveillance, de la mémoire supplémentaire doit leur être allouée.

Tampon et cache du système d’exploitation :

Les systèmes d’exploitation utilisent des tampons et des caches pour améliorer les performances d’E/S. Par exemple, Linux utilise la mise en cache des fichiers pour stocker les données fréquemment consultées. Cela nécessite suffisamment de mémoire supplémentaire.

En général, une bonne règle de base est de laisser environ 20 à 25 % de la mémoire physique totale pour le système d’exploitation et d’autres services. Par exemple, sur un serveur avec 16 Go de RAM :

Memory for OS =0.20 × 16GB = 3.2GB

Éviter l’échange de mémoire virtuelle vers le disque

L’échange est le processus par lequel les données de la mémoire physique sont déplacées vers le disque lorsque la mémoire physique est pleine. Cela peut être très préjudiciable aux performances de MySQL, car l’accès au disque est beaucoup plus lent que l’accès à la mémoire. Pour éviter l’échange, les étapes suivantes peuvent être prises :

Ajustement de l’échange :

Sur les systèmes Linux, le paramètre swappiness détermine l’agressivité avec laquelle le noyau utilisera les swaps. La valeur de swappiness peut être ajustée pour réduire l’utilisation des swaps. Des valeurs inférieures (par exemple, 10) réduisent la tendance du système à utiliser des swaps :

sudo sysctl vm.swappiness=10

Pour rendre ces modifications permanentes, ajoutez-les à /etc/sysctl.conf :

vm.swappiness=10

Surveillance de l’utilisation de la mémoire :

Utilisez des outils de surveillance pour garder un œil sur l’utilisation et les échanges de la mémoire système. Des outils comme htop, free ou la surveillance graphique comme Grafana peuvent aider à surveiller l’utilisation de la mémoire en temps réel.

Allouer judicieusement de la mémoire pour MySQL :

Assurez-vous que la configuration MySQL n’utilise pas toute la mémoire physique. Laissez suffisamment de mémoire pour le système d’exploitation et d’autres services. Par exemple, si vous disposez de 16 Go de RAM et que vous avez calculé que le système d’exploitation a besoin d’environ 3,2 Go, allouez environ 12 à 13 Go à MySQL.

Optimisation de l’utilisation de la mémoire MySQL :

Comme expliqué précédemment, ajustez les paramètres de mémoire MySQL tels que innodb_buffer_pool_size, key_buffer_size et query_cache_size pour vous assurer que l’utilisation totale de la mémoire MySQL ne dépasse pas la mémoire disponible.

6. Réglage de la mémoire pour le cache

Le cache est un composant important de MySQL qui permet d’améliorer les performances en stockant les données fréquemment consultées en mémoire, réduisant ainsi le besoin d’accéder à des disques plus lents. En utilisant efficacement la mise en cache, vous pouvez améliorer la vitesse des requêtes et réduire la charge sur le système de stockage. Les deux principaux types de caches utilisés dans MySQL sont le cache MyISAM et le cache InnoDB.

Configuration du cache pour MyISAM et InnoDB

MyISAM Cache

MyISAM est un ancien moteur de stockage MySQL et utilise key_buffer_size comme paramètre principal pour définir la taille de son cache d’index. Ce paramètre est très important, car les index mis en cache sont accessibles beaucoup plus rapidement que les index qui doivent être lus à partir du disque.

key_buffer_size : spécifie la taille du cache pour l’index MyISAM. Si cette taille est trop petite, vous pouvez ralentir fréquemment l’accès au disque, tandis que si vous la définissez sur une taille trop grande, vous pouvez laisser un peu de mémoire pour d’autres besoins. En règle générale, key_buffer_size doit être défini entre 25 et 30 % de la mémoire physique totale sur un serveur qui utilise uniquement MyISAM.

Exemples de paramètres dans le fichier de configuration MySQL (my.cnf) :

[mysqld]

key_buffer_size = 4G

InnoDB Cache

InnoDB est le moteur de stockage par défaut et le plus utilisé dans MySQL. InnoDB utilise innodb_buffer_pool_size pour configurer le cache principal qui stocke les données et les index des tables InnoDB.

innodb_buffer_pool_size : spécifie la taille du pool de mémoires tampons utilisé pour stocker les données et les index. Ce paramètre est essentiel pour les performances d’InnoDB, car les données fréquemment consultées sont stockées dans un pool de mémoires tampons, ce qui réduit l’accès au disque. En règle générale, innodb_buffer_pool_size doit être défini entre 60 et 80 % de la mémoire physique totale sur un serveur qui utilise uniquement InnoDB.

Exemples de paramètres dans le fichier de configuration MySQL (my.cnf) :

[mysqld]

innodb_buffer_pool_size = 12G

innodb_buffer_pool_instances : Si le pool de mémoires tampons est volumineux (plus de 1 Go), vous pouvez le diviser en plusieurs instances pour augmenter la simultanéité. Par exemple, si innodb_buffer_pool_size est défini sur 12 Go, vous pouvez le diviser en 4 instances de 3 Go chacune :

[mysqld]

innodb_buffer_pool_size = 12G

innodb_buffer_pool_instances =4

Cache de requêtes (général)

MySQL dispose également d’un cache de requêtes qui stocke les résultats des requêtes fréquemment répétées afin d’accélérer le temps d’exécution des requêtes suivantes. Cependant, dans la dernière version, le cache de requête est considéré comme obsolète et a été supprimé dans MySQL 8.0 en raison de problèmes de performances dans les environnements avec beaucoup d’écritures.

query_cache_size : Si vous utilisez une ancienne version de MySQL, vous pouvez définir la taille de la requête de cache avec ce paramètre. Toutefois, nous vous recommandons d’utiliser la mise en cache au niveau de l’application ou des proxys de cache pour une meilleure gestion.

[mysqld]

query_cache_size = 256M

7. Configuration du cache pour MyISAM

Définition de la taille de la clé tampon pour MyISAM

La clé tampon (key_buffer_size) est le cache principal utilisé par le moteur de stockage MyISAM pour stocker les index. Le bon réglage de la key_buffer_size est essentiel pour garantir des performances optimales, car les index fréquemment consultés sont stockés dans une mémoire tampon, ce qui réduit le besoin d’un accès plus lent au disque.

key_buffer_size : La taille de la clé tampon détermine la quantité de mémoire allouée pour stocker l’index MyISAM. Ce paramètre doit être ajusté en fonction de la quantité de mémoire physique disponible et de la quantité de données consultées périodiquement. En général, si votre serveur utilise exclusivement MyISAM, vous pouvez allouer entre 25 et 30 % de la mémoire physique totale à key_buffer_size.

Exemples de paramètres dans le fichier de configuration MySQL (my.cnf) :

[mysqld]

key_buffer_size = 4G

Cette personnalisation permet à MySQL de stocker plus d’index en mémoire, ce qui peut accélérer les recherches et les requêtes fréquemment exécutées.

Utilisation de plusieurs tampons de clés pour MyISAM

Sur certaines versions de MySQL, il est possible d’utiliser plusieurs caches de clés pour MyISAM. Cela peut être utile dans les situations où vous souhaitez allouer différents caches à différentes tables ou groupes de tables, améliorant ainsi les performances de manière plus contrôlée et granulaire.

Configuration de plusieurs tampons de clés :

Vous pouvez créer plusieurs tampons de clés et allouer des tables spécifiques à ces tampons. Pour ce faire, utilisez des commandes SQL telles que CACHE INDEX et LOAD INDEX INTO CACHE. Cependant, notez que cette fonctionnalité est utilisée moins fréquemment et peut ne pas être prise en charge dans toutes les versions de MySQL.

Exemples de paramètres pour l’utilisation de plusieurs tampons de clés :

— Créez des tampons de clés supplémentaires

SET GLOBAL keycache1.key_buffer_size=2G ;

SET GLOBAL keycache2.key_buffer_size=2G ;

— Allocation de tables à des tampons de clés spécifiques

CACHE INDEX tabel1, tabel2 IN keycache1 ;

CACHE INDEX tabel3 IN keycache2 ;

— Chargement des index dans le cache

LOAD INDEX INTO CACHE tabel1, tabel2, tabel3 ;

De cette façon, vous pouvez allouer différentes clés tampon à différentes tables, ce qui vous permet d’optimiser l’utilisation de la mémoire en fonction des modèles d’accès spécifiques à ces tables.

8. Configuration du cache pour InnoDB

Définition de la taille du pool de mémoires tampons pour InnoDB

Pour améliorer les performances d’InnoDB, l’une des étapes importantes consiste à définir la bonne taille de pool de mémoires tampons. Voici les étapes que vous pouvez suivre :

1. Déterminez la taille de pool de mémoires tampons appropriée :

• La taille idéale du pool de mémoires tampons pour InnoDB est généralement d’environ 80 % de la capacité de mémoire physique du serveur. Cependant, vous pouvez utiliser plus que cela si le serveur dispose de beaucoup de mémoire.
• Exemple : innodb_buffer_pool_size = 80 % de la mémoire physique totale.

2. Définissez la taille du pool de mémoires tampons en fonction des besoins :

• Si votre serveur dispose de beaucoup de mémoire, vous pouvez augmenter la taille de la mémoire tampon du pool de 90 % ou plus.
• Exemple : innodb_buffer_pool_size = 90 % de la mémoire physique totale.

3. Utiliser InnoDB pour améliorer les performances :

• InnoDB est conçu pour optimiser les performances en utilisant un grand pool de mémoires tampons pour stocker les données et les index.
• En utilisant InnoDB, vous pouvez réduire l’accès au disque et améliorer les performances des requêtes.

Utilisation d’InnoDB pour améliorer les performances

Pour utiliser InnoDB efficacement et améliorer les performances, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

1. Définir les bons paramètres InnoDB :

• Assurez-vous que les paramètres InnoDB tels que innodb_buffer_pool_size, innodb_log_file_size et innodb_flush_log_at_trx_commit sont adaptés aux besoins de votre serveur.
• Exemple : innodb_buffer_pool_size = 80 % de la mémoire physique totale.

2. Utilisation de pools de mémoires tampons pour améliorer les performances :

• Utilisez un pool de mémoires tampons pour stocker les données et les index, ce qui peut réduire l’accès au disque et améliorer les performances des requêtes.
• Exemple : innodb_buffer_pool_size = 80 % de la mémoire physique totale.

3. Optimiser les performances à l’aide d’InnoDB :

• Utilisez InnoDB pour optimiser les performances en utilisant un pool de mémoires tampons volumineux pour stocker les données et les index.
• Exemple : innodb_buffer_pool_size = 80 % de la mémoire physique totale.

9. Tests et surveillance

Utilisation d’outils pour mesurer les performances du cache

Pour mesurer les performances du cache, vous pouvez utiliser plusieurs outils fournis par MySQL. Voici quelques façons de mesurer les performances du cache :

1. Utilisation de SHOW STATUS et SHOW VARIABLES :

Vous pouvez utiliser les commandes SHOW STATUS et SHOW VARIABLES pour mesurer les performances du cache. Exemple:

SHOW STATUS LIKE 'Key_reads' ;

SHOW STATUS LIKE 'Key_read_requests' ;

SHOW STATUS LIKE 'Key_blocks_unused' ;

SHOW STATUS LIKE 'key_buffer_size' ;

2. Utilisation d’innotop :

Innotop est un outil qui peut vous aider à mesurer les performances d’InnoDB plus en détail. Exemple:

innotop -i 10 --status

3. À l’aide de la commande mysqladmin :

Vous pouvez utiliser la commande mysqladmin pour mesurer en permanence les performances du cache. Exemple:

mysqladmin extended-status -r -i 10 | grep Key_reads

Calcul du taux d’accès au cache et du pourcentage de mémoire tampon utilisé

Pour calculer le taux d’accès au cache et le pourcentage de tampon utilisé, vous pouvez utiliser certaines équations fournies par MySQL. Voici quelques façons de le calculer :

1. Calcul du taux de réussite du cache :

Le taux d’accès au cache peut être calculé à l’aide de l’équation suivante :

Cache hit ratio =10 -(Key_reads *100) / Key_read_requests)

Exemple :

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. Calcul du pourcentage de tampons utilisés :

Le pourcentage de tampons utilisés peut être calculé à l’aide de l’équation suivante :

Pourcentage de tampon utilisé  = 100 - ((Key_blocks_unused * key_cache_block_size) * 100 / key_buffer_size)

Exemple:

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. En conclusion

L’optimisation des serveurs MySQL est la clé pour atteindre des performances et une efficacité élevées dans la gestion des bases de données. En optimisant les configurations de serveur, les pools de mémoires tampons et les caches, vous pouvez réduire la latence, améliorer les vitesses d’accès aux données et optimiser l’utilisation des ressources. Ces étapes permettent au serveur de mieux gérer la charge de travail et de fournir une réponse plus rapide à l’utilisateur final.

Pour améliorer les performances d’un serveur MySQL, vous devez prendre plusieurs mesures stratégiques, notamment : la configuration de pools de cache et de tampons, la réalisation de tests et de surveillance, l’optimisation des requêtes et la mise en œuvre d’une indexation efficace

En mettant en œuvre ces étapes, vous pouvez obtenir des performances optimales de votre serveur MySQL et vous assurer que votre système peut gérer efficacement les demandes croissantes.