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本篇文章为大家展示了如何从运维角度来分析 MySQL 数据库优化的关键点，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
概述
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。
1、数据库表设计
项目立项后，开发部根据产品部需求开发项目，开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说，这点很重要，如果设计不当，会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多，比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞 (死锁) 等。当然，有测试工程师的团队，会做压力测试，找 bug。对于没有测试工程师的团队来说，大多数开发工程师初期不会太多考虑数据库设计是否合理，而是尽快完成功能实现和交付，等项目有一定访问量后，隐藏的问题就会暴露，这时再去修改就不是这么容易的事了。
2、数据库部署
该运维工程师出场了，项目初期访问量不会很大，所以单台部署足以应对在 1500 左右的 QPS(每秒查询率)。考虑到高可用性，可采用 MySQL 主从复制 +Keepalived 做双击热备，常见集群软件有 Keepalived、Heartbeat。
3、数据库性能优化
如果将 MySQL 部署到普通的 X86 服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL 理论值正常可以处理 2000 左右 QPS，经过优化后，有可能会提升到 2500 左右 QPS，否则，访问量当达到 1500 左右并发连接时，数据库处理性能就会变慢，而且硬件资源还很富裕，这时就该考虑软件问题了。那么怎样让数据库 *** 化发挥性能呢?
一方面可以单台运行多个 MySQL 实例让服务器性能发挥到 *** 化，
另一方面是对数据库进行优化，往往操作系统和数据库默认配置都比较保守，会对数据库发挥有一定限制，可对这些配置进行适当的调整，尽可能的处理更多连接数。
具体优化有以下三个层面：
3.1 数据库配置优化
MySQL 常用有两种存储引擎，一个是 MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。另一个是 InnoDB，支持事务处理(ACID)，设计目标是为处理大容量数据发挥 *** 化性能，行级别锁。
表锁：开销小，锁定粒度大，发生死锁概率高，相对并发也低。
行锁：开销大，锁定粒度小，发生死锁概率低，相对并发也高。
为什么会出现表锁和行锁呢? 主要是为了保证数据的完整性，举个例子，一个用户在操作一张表，其他用户也想操作这张表，那么就要等 *** 个用户操作完，其他用户才能操作，表锁和行锁就是这个作用。否则多个用户同时操作一张表，肯定会数据产生冲突或者异常。
根据以上看来，使用 InnoDB 存储引擎是 *** 的选择，也是 MySQL5.5 以后版本中默认存储引擎。每个存储引擎相关联参数比较多，以下列出主要影响数据库性能的参数(篇幅有限，这里只拿 innodb 分析)。
InnoDB 参数默认值：
innodb_buffer_pool_size = 128M #索引和数据缓冲区大小，一般设置物理内存的 60%-70% innodb_buffer_pool_instances = 1 #缓冲池实例个数，推荐设置 4 个或 8 个 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 #关键参数，0 代表大约每秒写入到日志并同步到磁盘，数据库故障会丢失 1 秒左右事务数据。1 为每执行一条 SQL 后写入到日志并同步到磁盘，I/ O 开销大，执行完 SQL 要等待日志读写，效率低。2 代表只把日志写入到系统缓存区，再每秒同步到磁盘，效率很高，如果服务器故障，才会丢失事务数据。对数据安全性要求不是很高的推荐设置 2，性能高，修改后效果明显。 innodb_file_per_table = OFF #默认是共享表空间，共享表空间 idbdata 文件不断增大，影响一定的 I / O 性能。推荐开启独立表空间模式，每个表的索引和数据都存在自己独立的表空间中，可以实现单表在不同数据库中移动。 innodb_log_buffer_size = 8M # 日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过 16M3.2 系统内核优化
大多数 MySQL 都部署在 linux 系统上，所以操作系统的一些参数也会影响到 MySQL 性能，以下对 linux 内核进行适当优化。
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 #TIME_WAIT 超时时间，默认是 60s net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 #1 表示开启复用，允许 TIME_WAIT socket 重新用于新的 TCP 连接，0 表示关闭 net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 #1 表示开启 TIME_WAIT socket 快速回收，0 表示关闭 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096 #系统保持 TIME_WAIT socket*** 数量，如果超出这个数，系统将随机清除一些 TIME_WAIT 并打印警告信息 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096 # 进入 SYN 队列 *** 长度，加大队列长度可容纳更多的等待连接在 linux 系统中，如果进程打开的文件句柄数量超过系统默认值 1024，就会提示“too many files open”信息，所以要调整打开文件句柄限制。
* soft nofile 65535 * hard nofile 65535# ulimit -SHn 65535 #立刻生效
3.3 硬件配置
加大物理内存，提高文件系统性能。linux 内核会从内存中分配出缓存区 (系统缓存和数据缓存) 来存放热数据，通过文件系统延迟写入机制，等满足条件时 (如缓存区大小到达一定百分比或者执行 sync 命令) 才会同步到磁盘。也就是说物理内存越大，分配缓存区越大，缓存数据越多。当然，服务器故障会丢失一定的缓存数据。
SSD 硬盘代替 SAS 硬盘，将 RAID 级别调整为 RAID1+0，相对于 RAID1 和 RAID5 有更好的读写性能(IOPS)，毕竟数据库的压力主要来自磁盘 I / O 方面。
4、数据库架构扩展
这里主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘 I / O 性能，热数据存放缓存中，降低磁盘 I / O 访问频率。
4.1 主从复制与读写分离
因为生产环境中，数据库大多都是读操作，所以部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双击热备，多台从数据库做负载均衡，负责读操作，主流的负载均衡器有 LVS、HAProxy、Nginx。
怎么来实现读写分离呢? 大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率比较高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，常见代理程序有 MySQL Proxy、Amoeba。在这样数据库集群架构中，大大增加数据库高并发能力，解决单台性能瓶颈问题。如果从数据库一台从库能处理 2000 QPS，那么 5 台就能处理 1w QPS(理论上)，数据库横向扩展性也很容易。
有时，面对大量写操作的应用时，单台写性能达不到业务需求。如果做双主，就会遇到数据库数据不一致现象，产生这个原因是在应用程序不同的用户会有可能操作两台数据库，同时的更新操作造成两台数据库数据库数据发生冲突或者不一致。在单库时 MySQL 利用存储引擎机制表锁和行锁来保证数据完整性，怎样在多台主库时解决这个问题呢? 有一套基于 perl 语言开发的主从复制管理工具，叫 MySQL-MMM(Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql 主主复制管理器)，这个工具 *** 的优点是在同一时间只提供一台数据库写操作，有效保证数据一致性。
4.2 增加缓存
给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果缓存中有要请求的数据就不再去数据库中返回结果，提高读性能。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中。分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统有 memcached、redis，memcached 性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS 可达 8w 左右。如果想数据持久化就选择用 redis，性能不低于 memcached。
工作过程：
4.3 分库
分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如 web、bbs、blog 等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。
4.4 分表
数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢? 你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。
分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的 SQL 语句，还要手动去创建其他表，也可以用 merge 存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘 I / O 性能。
分表分为垂直拆分和水平拆分：
垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。
水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。
4.5 分区
分区就是把一张表的数据根据表结构中的字段 (如 range、list、hash 等) 分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘 I / O 读写性能，实现比较简单。
注：增加缓存、分库、分表和分区主要由程序猿来实现。
5、数据库监控
数据库监控维护是运维工程师或者 DBA 主要工作，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等。
5.1 性能状态关键指标
QPS，Queries Per Second：每秒查询数，一台数据库每秒能够处理的查询次数
TPS，Transactions Per Second：每秒处理事务数
通过 show status 查看运行状态，会有 300 多条状态信息记录，其中有几个值帮可以我们计算出 QPS 和 TPS
基于 Questions 计算出 QPS：
mysql show global status like Questions mysql show global status like Uptime基于 Com_commit 和 Com_rollback 计算出 TPS：
mysql show global status like Com_commit mysql show global status like Com_rollback mysql show global status like Uptime5.2 开启慢查询日志
MySQL 开启慢查询日志，分析出哪条 SQL 语句比较慢，使用 set 设置变量，重启服务失效，可以在 my.cnf 添加参数 *** 生效。
mysql set global slow-query-log=on #开启慢查询功能 mysql set global slow_query_log_file= /var/log/mysql/mysql-slow.log #指定慢查询日志文件位置 mysql set global log_queries_not_using_indexes=on; #记录没有使用索引的查询 mysql set global long_query_time=1; #只记录处理时间 1s 以上的慢查询
分析慢查询日志，可以使用 MySQL 自带的 mysqldumpslow 工具，分析的日志较为简单。
# mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log # 查看最慢的前三个查询5.3 数据库备份
备份数据库是最基本的工作，也是最重要的，否则后果很严重，你懂得! 但由于数据库比较大，上百 G，往往备份都很耗费时间，所以就该选择一个效率高的备份策略，对于数据量大的数据库，一般都采用增量备份。常用的备份工具有 mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup 等，mysqldump 比较适用于小的数据库，因为是逻辑备份，所以备份和恢复耗时都比较长。mysqlhotcopy 和 xtrabackup 是物理备份，备份和恢复速度快，不影响数据库服务情况下进行热拷贝，建议使用 xtrabackup，支持增量备份。
5.4 数据库修复
有时候 MySQL 服务器突然断电、异常关闭，会导致表损坏，无法读取表数据。这时就可以用到 MySQL 自带的两个工具进行修复，myisamchk 和 mysqlcheck。
myisamchk：只能修复 myisam 表，需要停止数据库
常用参数：
-f –force 强制修复，覆盖老的临时文件，一般不使用
-r –recover 恢复模式
-q –quik 快速恢复
-a –analyze 分析表
-o –safe-recover 老的恢复模式，如果 - r 无法修复，可以使用此参数试试
-F –fast 只检查没有正常关闭的表
mysqlcheck：myisam 和 innodb 表都可以用，不需要停止数据库，如修复单个表，可在数据库后面添加表名，以空格分割
常用参数：
-a –all-databases 检查所有的库
-r –repair 修复表
-c –check 检查表，默认选项
-a –analyze 分析表
-o –optimize 优化表
-q –quik 最快检查或修复表
-F –fast 只检查没有正常关闭的表
由于关系型数据库初衷设计限制，一些公司海量数据放到关系型数据库中，在海量数据查询和分析方面已经达不到更好的性能。因此 NoSQL 火起来了，非关系型数据库，大数据量，具有高性能，同时也弥补了关系型数据库某方面不足，渐渐大多数公司已经将部分业务数据库存放到 NoSQL 中，如 MongoDB、HBase 等。数据存储方面采用分布式文件系统，如 HDFS、GFS 等。海量数据计算分析采用 Hadoop、Spark、Storm 等。
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