MySQL数据库参数调优方法

怎么配置MySQL服务器，但考虑到服务器硬件配置的不一样，具体应用的差异，那些文章的作法只能做为初步设置参考，咱们须要根据本身的状况进行配置优化，好的作法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后运行，根据服务器的”状态”进行优化。

注：参数的调整能够经过修改 /etc/my.cnf 文件并重启 MySQL 实现。这是一个比较谨慎的工做，你能够根据你本身主机的硬件状况（特别是内存大小）进一步修改。　      

 

　 mysql> show global status;
　　能够列出MySQL服务器运行各类状态值，另外，查询MySQL服务器配置信息语句：

　　 mysql> show variables;
　　1、慢查询

　　 mysql> show variables like '%slow%';
　　+------------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+------------------+-------+

　　| log_slow_queries | ON |

　　| slow_launch_time | 2 |

　　+------------------+-------+

　　mysql> show global status like '%slow%';

　　+---------------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+---------------------+-------+

　　| Slow_launch_threads | 0 |

　　| Slow_queries | 4148 |

　　+---------------------+-------+

　　配置中打开了记录慢查询，执行时间超过2秒的即为慢查询，系统显示有4148个慢查询，你能够分析慢查询日志，找出有问题的SQL语句，慢查询时间不宜设置过长，不然意义不大，最好在5秒之内，若是你须要微秒级别的慢查询，能够考虑给MySQL打补丁：http://www.percona.com /docs/wiki/release:start，记得找对应的版本。

　　打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，若是你的MySQL是主-从结构，能够考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既能够监控慢查询，对系统性能影响又小。

　　2、链接数

　　常常会碰见”MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的状况，一种是访问量确实很高，MySQL服务器抗不住，这个时候就要考虑增长从服务器分散读压力，另一种状况是MySQL配置文件中max_connections值太小：

　　 mysql> show variables like 'max_connections';
　　+-----------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-----------------+-------+

　　| max_connections | 256 |

　　+-----------------+-------+

　　这台MySQL服务器最大链接数是256，而后查询一下服务器响应的最大链接数：

　　mysql> show global status like 'Max_used_connections';

　　MySQL服务器过去的最大链接数是245，没有达到服务器链接数上限256，应该没有出现1040错误，比较理想的设置是：

　　Max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%

　　最大链接数占上限链接数的85%左右，若是发现比例在10%如下，MySQL服务器链接数上限设置的太高了。

　　3、Key_buffer_size

　　key_buffer_size是对MyISAM表性能影响最大的一个参数，下面一台以MyISAM为主要存储引擎服务器的配置：

　　 mysql> show variables like 'key_buffer_size';
　　+-----------------+------------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-----------------+------------+

　　| key_buffer_size | 536870912 |

　　+-----------------+------------+

　　分配了512MB内存给key_buffer_size，咱们再看一下key_buffer_size的使用状况：

　　 mysql> show global status like 'key_read%';
　　+------------------------+-------------+

　　| Variable_name | Value |

　　+------------------------+-------------+

　　| Key_read_requests | 27813678764 |

　　| Key_reads | 6798830 |

　　+------------------------+-------------+

　　一共有27813678764个索引读取请求，有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引，计算索引未命中缓存的几率：

　　key_cache_miss_rate = Key_reads / Key_read_requests * 100%

　　好比上面的数据，key_cache_miss_rate为0.0244%，4000个索引读取请求才有一个直接读硬盘，已经很BT 了，key_cache_miss_rate在0.1%如下都很好(每1000个请求有一个直接读硬盘)，若是key_cache_miss_rate在 0.01%如下的话，key_buffer_size分配的过多，能够适当减小。

　　MySQL服务器还提供了key_blocks_*参数：

　　 mysql> show global status like 'key_blocks_u%';
　　+------------------------+-------------+

　　| Variable_name | Value |

　　+------------------------+-------------+

　　| Key_blocks_unused | 0 |

　　| Key_blocks_used | 413543 |

　　+------------------------+-------------+

　　Key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数，Key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks数，好比这台服务器，全部的缓存都用到了，要么增长key_buffer_size，要么就是过渡索引了，把缓存占满了。比较理想的设置：

　　 Key_blocks_used / (Key_blocks_unused + Key_blocks_used) * 100% ≈ 80%
　　4、临时表

　　 mysql> show global status like 'created_tmp%';
　　+-------------------------+---------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-------------------------+---------+

　　| Created_tmp_disk_tables | 21197 |

　　| Created_tmp_files | 58 |

　　| Created_tmp_tables | 1771587 |

　　+-------------------------+---------+

　　每次建立临时表，Created_tmp_tables增长，若是是在磁盘上建立临时表，Created_tmp_disk_tables也增长,Created_tmp_files表示MySQL服务建立的临时文件文件数，比较理想的配置是：  Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% <= 25%

好比上面的服务器Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% = 1.20%，应该至关好了。咱们再看一下MySQL服务器对临时表的配置：

　　 mysql> show variables where Variable_name in ('tmp_table_size', 'max_heap_table_size');
　　+---------------------+-----------+

　　| Variable_name | Value |

　　+---------------------+-----------+

　　| max_heap_table_size | 268435456 |

　　| tmp_table_size | 536870912 |

　　+---------------------+-----------+

　　只有256MB如下的临时表才能所有放内存，超过的就会用到硬盘临时表。

　　5、Open Table状况

　　 mysql> show global status like 'open%tables%';
　　+---------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+---------------+-------+

　　| Open_tables | 919 |

　　| Opened_tables | 1951 |

　　+---------------+-------+

　　Open_tables表示打开表的数量，Opened_tables表示打开过的表数量，若是Opened_tables数量过大，说明配置中 table_cache(5.1.3以后这个值叫作table_open_cache)值可能过小，咱们查询一下服务器table_cache值：

　　 mysql> show variables like 'table_cache';
　　+---------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+---------------+-------+

　　| table_cache | 2048 |

　　+---------------+-------+

　　比较合适的值为：

　　

Open_tables / Opened_tables * 100% >= 85%

　　Open_tables / table_cache * 100% <= 95%

 

6、进程使用状况

　 mysql> show global status like 'Thread%';

　　+-------------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-------------------+-------+

　　| Threads_cached | 46 |

　　| Threads_connected | 2 |

　　| Threads_created | 570 |

　　| Threads_running | 1 |

　　+-------------------+-------+

　　若是咱们在MySQL服务器配置文件中设置了thread_cache_size，当客户端断开以后，服务器处理此客户的线程将会缓存起来以响应下一个客户而不是销毁(前提是缓存数未达上限)。Threads_created表示建立过的线程数，若是发现Threads_created值过大的话，代表 MySQL服务器一直在建立线程，这也是比较耗资源，能够适当增长配置文件中thread_cache_size值，查询服务器 thread_cache_size配置：

　　 mysql> show variables like 'thread_cache_size';
　　+-------------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-------------------+-------+

　　| thread_cache_size | 64 |

　　+-------------------+-------+

　　示例中的服务器仍是挺健康的。

　　7、查询缓存(query cache)

　　 mysql> show global status like 'qcache%';
　　+-------------------------+-----------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-------------------------+-----------+

　　| Qcache_free_blocks | 22756 |

　　| Qcache_free_memory | 76764704 |

　　| Qcache_hits | 213028692 |

　　| Qcache_inserts | 208894227 |

　　| Qcache_lowmem_prunes | 4010916 |

　　| Qcache_not_cached | 13385031 |

　　| Qcache_queries_in_cache | 43560 |

　　| Qcache_total_blocks | 111212 |

　　+-------------------------+-----------+

　　MySQL查询缓存变量解释：

　　Qcache_free_blocks：缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。FLUSH QUERY CACHE会对缓存中的碎片进行整理，从而获得一个空闲块。

　　Qcache_free_memory：缓存中的空闲内存。

　　Qcache_hits：每次查询在缓存中命中时就增大

　　Qcache_inserts：每次插入一个查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。

　　Qcache_lowmem_prunes：缓存出现内存不足而且必需要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看;若是这个数字在不断增加，就表示可能碎片很是严重，或者内存不多。(上面的 free_blocks和free_memory能够告诉您属于哪一种状况)

　　Qcache_not_cached：不适合进行缓存的查询的数量，一般是因为这些查询不是 SELECT 语句或者用了now()之类的函数。

　　Qcache_queries_in_cache：当前缓存的查询(和响应)的数量。

　　Qcache_total_blocks：缓存中块的数量。

　　咱们再查询一下服务器关于query_cache的配置：

　　 mysql> show variables like 'query_cache%';
　　+------------------------------+-----------+

　　| Variable_name | Value |

　　+------------------------------+-----------+

　　| query_cache_limit | 2097152 |

　　| query_cache_min_res_unit | 4096 |

　　| query_cache_size | 203423744 |

　　| query_cache_type | ON |

　　| query_cache_wlock_invalidate | OFF |

　　+------------------------------+-----------+

　　各字段的解释：

　　query_cache_limit：超过此大小的查询将不缓存

　　query_cache_min_res_unit：缓存块的最小大小

query_cache_size：查询缓存大小

　　query_cache_type：缓存类型，决定缓存什么样的查询，示例中表示不缓存 select sql_no_cache 查询

  query_cache_wlock_invalidate：当有其余客户端正在对MyISAM表进行写操做时，若是查询在query cache中，是否返回cache结果仍是等写操做完成再读表获取结果。

　　query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但若是你的查询都是小数据查询，就容易形成内存碎片和浪费。

　　查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

　　若是查询缓存碎片率超过20%，能够用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减少query_cache_min_res_unit，若是你的查询都是小数据量的话。

　　查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

　　查询缓存利用率在25%如下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减少;查询缓存利用率在80%以上并且Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。

　　查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

　　示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%，查询缓存利用率 = 62.26%，查询缓存命中率 = 1.94%，命中率不好，可能写操做比较频繁吧，并且可能有些碎片。

　　8、排序使用状况

　　 mysql> show global status like 'sort%';
　　+-------------------+------------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-------------------+------------+

　　| Sort_merge_passes | 29 |

　　| Sort_range | 37432840 |

　　| Sort_rows | 9178691532 |

　　| Sort_scan | 1860569 |

　　+-------------------+------------+

　　Sort_merge_passes 包括两步。MySQL 首先会尝试在内存中作排序，使用的内存大小由系统变量 Sort_buffer_size 决定，若是它的大小不够把全部的记录都读到内存中，MySQL 就会把每次在内存中排序的结果存到临时文件中，等 MySQL 找到全部记录以后，再把临时文件中的记录作一次排序。这再次排序就会增长 Sort_merge_passes。实际上，MySQL 会用另外一个临时文件来存再次排序的结果，因此一般会看到 Sort_merge_passes 增长的数值是建临时文件数的两倍。由于用到了临时文件，因此速度可能会比较慢，增长 Sort_buffer_size 会减小 Sort_merge_passes 和 建立临时文件的次数。但盲目的增长 Sort_buffer_size 并不必定能提升速度，见 How fast can you sort data with MySQL?(引自http://qroom.blogspot.com/2007/09/mysql-select-sort.html，貌似被墙)

　　另外，增长read_rnd_buffer_size(3.2.3是record_rnd_buffer_size)的值对排序的操做也有一点的好处。

　　9、文件打开数(open_files)

　　 mysql> show global status like 'open_files';
　　+---------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+---------------+-------+

　　| Open_files | 1410 |

　　+---------------+-------+

　　mysql> show variables like 'open_files_limit';

　　+------------------+-------+

　　| Variable_name | Value |

　　+------------------+-------+

　　| open_files_limit | 4590 |

　　+------------------+-------+

　　比较合适的设置：Open_files / open_files_limit * 100% <= 75%

　　10、表锁状况

　　 mysql> show global status like 'table_locks%';
　　+-----------------------+-----------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-----------------------+-----------+

　　| Table_locks_immediate | 490206328 |

　　| Table_locks_waited | 2084912 |

　　+-----------------------+-----------+

　　Table_locks_immediate表示当即释放表锁数，Table_locks_waited表示须要等待的表锁数，若是 Table_locks_immediate / Table_locks_waited > 5000，最好采用InnoDB引擎，由于InnoDB是行锁而MyISAM是表锁，对于高并发写入的应用InnoDB效果会好些。示例中的服务器 Table_locks_immediate / Table_locks_waited = 235，MyISAM就足够了。

　　11、表扫描状况

　　 mysql> show global status like 'handler_read%';
　　+-----------------------+-------------+

　　| Variable_name | Value |

　　+-----------------------+-------------+

　　| Handler_read_first | 5803750 |

　　| Handler_read_key | 6049319850 |

　　| Handler_read_next | 94440908210 |

　　| Handler_read_prev | 34822001724 |

　　| Handler_read_rnd | 405482605 |

　　| Handler_read_rnd_next | 18912877839 |

　　+-----------------------+-------------+

　　各字段解释参见http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/blog/item/31690cd7c4bc5cdaa144df9c.html，调出服务器完成的查询请求次数：

　　 mysql> show global status like 'com_select';
　　+---------------+-----------+

　　| Variable_name | Value |

　　+---------------+-----------+

　　| Com_select | 222693559 |

　　+---------------+-----------+

　　计算表扫描率：

　　表扫描率 = Handler_read_rnd_next / Com_select

　　若是表扫描率超过4000，说明进行了太多表扫描，颇有可能索引没有建好，增长read_buffer_size值会有一些好处，但最好不要超过8MB。