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資料庫訪問大

發布時間: 2022-11-03 14:35:11

1. 網站訪問量大 怎樣優化mysql資料庫

單機MySQL資料庫的優化
一、伺服器硬體對MySQL性能的影響
①磁碟尋道能力 (磁碟I/O),我們現在上的都是SAS15000轉的硬碟。MySQL每秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作,對磁碟的讀寫量可想而知。所以,通常認為磁 盤I/O是制約MySQL性能的最大因素之一,對於日均訪 問量在100萬PV以上的Discuz!論壇,由於磁碟I/O的制約,MySQL的性能會非常低下!解決這一制約因素可以考慮以下幾種解決方案: 使用RAID1+0磁碟陣列,注意不要嘗試使用RAID-5,MySQL在RAID-5磁碟陣列上的效率不會像你期待的那樣快。
②CPU 對於MySQL應用,推薦使用DELL R710,E5620 @2.40GHz(4 core)* 2 ,我現在比較喜歡DELL R710,也在用其作Linuxakg 虛擬化應用;
③物理內存對於一台使用MySQL的Database Server來說,伺服器內存建議不要小於2GB,推薦使用4GB以上的物理內存,不過內存對於現在的伺服器而言可以說是一個可以忽略的問題,工作中遇到高端伺服器基本上內存都超過了32G。
我們工作中用得比較多的資料庫伺服器是HP DL580G5和DELL R710,穩定性和性能都不錯;特別是DELL R710,我發現許多同行都是採用它作資料庫的伺服器,所以重點推薦下。
二、MySQL的線上安裝我建議採取編譯安裝的方法,這樣性能上有較大提升,伺服器系統我建議用64bit的Centos5.5,源碼包的編譯參數會默 認以Debgu模式生成二進制代碼,而Debug模式給MySQL帶來的性能損失是比較大的,所以當我們編譯准備安裝的產品代碼時,一定不要忘記使用「— without-debug」參數禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二 個編譯參數設置為—all-static的話,可以告訴編譯器以靜態方式編譯和編譯結果代碼得到最高的性能。使用靜態編譯和使用動態編譯的代碼相比,性能 差距可能會達到5%至10%之多。我參考了簡朝陽先生的編譯參數,特列如下,供大家參考
./configure –prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench –enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling –with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static –with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb –with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine –with-mysqld-user=mysql –without-我是怎麼了ded-server –with-server-suffix=-community –with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素當解決了上述伺服器硬體制約因素後,讓我們看看MySQL自身的優化是如何操作的。對 MySQL自身的優化主要是對其配置文件my.cnf中的各項參數進行優化調整。下面介紹一些對性能影響較大的參數。
下面,根據以上硬體配置結合一份已經優化好的my.cnf進行說明:
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的內容,其他段落內容對MySQL運行性能影響甚微,因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部鎖定,減少出錯幾率增強穩定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL對外部連接進行DNS解析,使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間。但需要注意,如果開啟該選項,則所有遠程主機連接授權都要使用IP地址方式,否則MySQL將無法正常處理連接請求!
back_log = 384
#back_log參數的值指出在MySQL暫時停止響應新請求之前的短時間內多少個請求可以被存在堆棧中。 如果系統在一個短時間內有很多連接,則需要增大該參數的值,該參數值指定到來的TCP/IP連接的偵聽隊列的大小。不同的操作系統在這個隊列大小上有它自 己的限制。 試圖設定back_log高於你的操作系統的限制將是無效的。默認值為50。對於Linux系統推薦設置為小於512的整數。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用於索引的緩沖區大小,增加它可得到更好的索引處理性能。對於內存在4GB左右的伺服器該參數可設置為256M或384M。注意:該參數值設置的過大反而會是伺服器整體效率降低!
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查詢排序時所能使用的緩沖區大小。注意:該參數對應的分配內存是每連接獨占,如果有100個連接,那麼實際分配的總共排序緩沖區大小為100 × 6 = 600MB。所以,對於內存在4GB左右的伺服器推薦設置為6-8M。
read_buffer_size = 4M
#讀查詢操作所能使用的緩沖區大小。和sort_buffer_size一樣,該參數對應的分配內存也是每連接獨享。
join_buffer_size = 8M
#聯合查詢操作所能使用的緩沖區大小,和sort_buffer_size一樣,該參數對應的分配內存也是每連接獨享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查詢緩沖區的大小。可以通過在MySQL控制台觀察,如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,則表明經常出現緩沖不 夠 的情況;如果Qcache_hits的值非常大,則表明查詢緩沖使用非常頻繁,如果該值較小反而會影響效率,那麼可以考慮不用查詢緩 沖;Qcache_free_blocks,如果該值非常大,則表明緩沖區中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允許的最大連接進程數。如果在訪問論壇時經常出現Too Many Connections的錯誤提 示,則需要增大該參數值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一個請求的最大連接時間,對於4GB左右內存的伺服器可以設置為5-10。
thread_concurrency = 8
#該參數取值為伺服器邏輯CPU數量*2,在本例中,伺服器有2顆物理CPU,而每顆物理CPU又支持H.T超線程,所以實際取值為4*2=8;這個目前也是雙四核主流伺服器配置。
skip-networking
#開啟該選項可以徹底關閉MySQL的TCP/IP連接方式,如果WEB伺服器是以遠程連接的方式訪問MySQL資料庫伺服器則不要開啟該選項!否則將無法正常連接!
table_cache=1024
#物理內存越大,設置就越大。默認為2402,調到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默認為2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#設置為0就是等到innodb_log_buffer_size列隊滿後再統一儲存,默認為1
innodb_log_buffer_size=2M
#默認為1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的伺服器CPU有幾個就設置為幾,建議用默認一般為8
key_buffer_size=256M
#默認為218,調到128最佳
tmp_table_size=64M
#默認為16M,調到64-256最掛
read_buffer_size=4M
#默認為64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默認為256K
sort_buffer_size=32M
#默認為256K
thread_cache_size=120
#默認為60
query_cache_size=32M
※值得注意的是:
很多情況需要具體情況具體分析
一、如果Key_reads太大,則應該把my.cnf中Key_buffer_size變大,保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上,越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大,就要增加Query_cache_size的值。
很多時候我們發現,通過參數設置進行性能優化所帶來的性能提升,可能並不如許多人想像的那樣產生質的飛躍,除非是之前的設置存在嚴重不合理的情況。我們 不能將性能調優完全依託於通過DBA在資料庫上線後進行的參數調整,而應該在系統設計和開發階段就盡可能減少性能問題。
【51CTO獨家特稿】如果單MySQL的優化始終還是頂不住壓力時,這個時候我們就必須考慮MySQL的高可用架構(很多同學也愛說成是MySQL集群)了,目前可行的方案有:
一、MySQL Cluster
優勢:可用性非常高,性能非常好。每份數據至少可在不同主機存一份拷貝,且冗餘數據拷貝實時同步。但它的維護非常復雜,存在部分Bug,目前還不適合比較核心的線上系統,所以這個我不推薦。
二、DRBD磁碟網路鏡像方案
優勢:軟體功能強大,數據可在底層快設備級別跨物理主機鏡像,且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。IO操作保持順序,可滿足資料庫對數據一致 性的苛刻要求。但非分布式文件系統環境無法支持鏡像數據同時可見,性能和可靠性兩者相互矛盾,無法適用於性能和可靠性要求都比較苛刻的環境,維護成本高於 MySQL Replication。另外,DRBD也是官方推薦的可用於MySQL高可用方案之一,所以這個大家可根據實際環境來考慮是否部署。
三、MySQL Replication
在實際應用場景中,MySQL Replication是使用最為廣泛的一種提高系統擴展性的設計手段。眾多的MySQL使用者通過Replication功能提升系統的擴展性後,通過 簡單的增加價格低廉的硬體設備成倍 甚至成數量級地提高了原有系統的性能,是廣大MySQL中低端使用者非常喜歡的功能之一,也是許多MySQL使用者選擇MySQL最為重要的原因。
比較常規的MySQL Replication架構也有好幾種,這里分別簡單說明下
MySQL Replication架構一:常規復制架構--Master-slaves,是由一個Master復制到一個或多個Salve的架構模式,主要用於讀壓力大的應用資料庫端廉價擴展解決方案,讀寫分離,Master主要負責寫方面的壓力。
MySQL Replication架構二:級聯復制架構,即Master-Slaves-Slaves,這個也是為了防止Slaves的讀壓力過大,而配置一層二級 Slaves,很容易解決Master端因為附屬slave太多而成為瓶勁的風險。
MySQL Replication架構三:Dual Master與級聯復制結合架構,即Master-Master-Slaves,最大的好處是既可以避免主Master的寫操作受到Slave集群的復制帶來的影響,而且保證了主Master的單點故障。
以上就是比較常見的MySQL replication架構方案,大家可根據自己公司的具體環境來設計 ,Mysql 負載均衡可考慮用LVS或Haproxy來做,高可用HA軟體我推薦Heartbeat。
MySQL Replication的不足:如果Master主機硬體故障無法恢復,則可能造成部分未傳送到slave端的數據丟失。所以大家應該根據自己目前的網路 規劃,選擇自己合理的Mysql架構方案,跟自己的MySQL DBA和程序員多溝涌,多備份(備份我至少會做到本地和異地雙備份),多測試,數據的事是最大的事,出不得半點差錯,切記切記。

2. 面試資料庫訪問量是多少

資料庫的訪問量最大是16384。
如果有一個特別大的訪問量到資料庫上時,往往查詢速度會變得很慢,所以我們需要進行優化。優化從三個方面考慮:SQL語句優化、主從復制,讀寫分離,負載均衡、資料庫分庫分表。
TPS包括一條消息入和一條消息出,加上一次用戶資料庫訪問。

3. 如果有一個特別大的訪問量,到資料庫上,怎麼做優化

如果是非易變數據大量讀取,前面一定要先拿cache擋一下。
易變數據或寫操作很多,要分散寫壓力,比如分表/分區/分庫/做群集。
如果數據量也很大另外對關系型要求不是那麼高,可以放棄關系型資料庫,上NOSQL或者上ElasticSearch一類的。
以上都說得比較概略,實際要具體問題具體分析,先了解瓶頸在哪,需求中哪些是可以放棄的,才好做優化。

4. 在資料庫訪問量過大時,怎樣提高訪問速度

在ASP中優化資料庫處理

ASP是一個WEB伺服器端的開發環境,它提供了一種簡單易學的腳本(VBScript或Jscript),並帶有許多內置的對象,從而提供了一條簡捷的編程之路。更為重要的是,ASP中提供了ADO對象,讓程序員可以輕松操作各種資料庫,從而可以產生和運行動態的、交互的WEB服務應用程序。目前,國內很多電子商務站點都採用了ASP技術來與資料庫交互,為用戶提供各類服務。
由於電子商務站點的大部分信息都存放在資料庫中,要提高WEB的響應速度,建立高性能的電子商務站點,很大一部分取決於ASP與資料庫之間的處理性能。因此,在ASP編寫時,要注意資料庫處理方法。
1、 使用Connection pool機制
在資料庫處理中,資源花銷最大的是建立資料庫連接,而且用戶還會有一個較長的連接等待時間。若每一個用戶訪問時,都重新建立連接,不僅用戶要長時間等待,而且系統有可能會由於資源消耗過大而停止響應。如果能夠重用以前建立的資料庫連接,而不是每次訪問時都重新建立連接,則可以很好地解決這些問題,從而提高整個系統的性能。在IIS+ASP處理體系中,採用了Connection pool機制來保證這一點。
Connection pool的原理是,IIS+ASP體系中維持了一個連接緩沖池,建立好的資料庫連接在ASP程序中的斷開都是邏輯斷開,而實際的物理連接被存儲在池中並被維護。這樣,當下一個用戶訪問時,直接從連接緩沖池中取得一個資料庫連接,而不需重新連接資料庫,因此,可以大大地提高系統的響應速度。
為了正確使用Connection pool時,必須注意以下幾點:
a). 在MDAC2.0以前的版本中,必須經過資料庫驅動程序的配置才能使用Connection Pool;在以後的版本中(比如MDAC2.1),預設是使用Connection Pool機制。具體配置情況可以參見微軟公司的站點()。
順便提一句,在使用ORACLE資料庫時,最好使用微軟提供的驅動程序。
b). 每次資料庫連接串參數必須相同,否則會被認為是不同的連接而重新去連接資料庫,而不是使用緩沖池中的連接。最好的做法是將連接串存儲在Application變數中,所有的程序在建立連接時使用Application變數的值。
c). 為了更好地使用和維護連接緩沖池,建議在程序中使用以下的方法對資料庫連接進行操作,因為隱式使用資料庫連接時不能利用緩沖池的機制:
¨ 顯示地創建連接對象: Set conn=Server.CreateObject(「Adodb.connection」)
¨ 建立資料庫連接:conn.open Application(「connection_string」),…
¨ 進行資料庫操作:…
¨ 顯式地關閉連接對象:conn.close

2、 利用直接的Ole DB驅動程序
在Asp中,通過ADO可以使用兩種方式連接資料庫,一種是傳統的ODBC方式,一種是Ole DB方式。由於ADO是建立在Ole DB技術上的,為了支持ODBC,必須建立相應的Ole DB 到ODBC的調用轉換(如MS Oledb provider for ODBC)。而使用直接的Ole DB方式(如MS Oledb provider for Sql, Oracle),則不需轉換,從而提高處理速度,同時,還能利用Ole DB的新特性。

3、 在內存中緩存ADO對象或其內容
通常,在ASP程序中,都會涉及到一些存儲在資料庫中的常用信息,如省份列表,商品分類等,這些信息對於每一個訪問用戶都是相同的。若每一個用戶訪問時,都要去資料庫里取出來,然後顯示給用戶,不僅會使資料庫伺服器負載加重,無法快速服務於更重要的事務處理,而且WEB伺服器也必須不停地創建ADO對象,消耗大量資源,導致了當用戶很多時幾乎失去響應。若能把一些常用信息事先存儲在內存中,當用戶訪問時,直接從內存中取出,顯示給用戶,則可以大大減小系統的壓力,提高響應速度。
比如,我們可以把已經取得了數據的RecordSet對象存儲在Application變數中,當用戶訪問時,從Application變數中取得RecordSet對象,而不需再次建立資料庫連接;也可以將RecordSet對象里的數據以其他方式存儲,比如存儲在數組中,然後再將數組存儲在Application變數中,使用時用數組的方式讀取。
需要注意的是,一個對象要存儲在Application變數中,線程模式必須是Both;對於不滿足該條件的對象,必須以其他方式,比如轉換成數組的方式存儲在Application變數中,這也是上面所說的將內容存儲在數組中的原因。

4、 使用數字序列
在Asp程序中,從諸如RecordSet中讀取數據時,為了方便,常使用資料庫列名的方式進行:
Response.write rs(「fieldnameN」)
而很少採用該資料庫列名所在的數字序列來讀取,即:
Response.write rs(N)
其實,為了從RecordSet得到列值,ADO必須將列名轉化為數字序列,因此,若直接使用數字序列,則可以提高讀取速度。若感覺使用數字序列,程序可讀性不直觀,可以採用建立常量的方法,定義:
const FIELDNAME1 1

5、 使用資料庫過程(procere)
在電子商務站點中,尤其是要進行交易的站點,為了完成交易,可能需要多次查詢大量的信息,用於判定是非,然後更新入庫。若在編寫Asp時,直接在一個程序中作多次資料庫操作,不僅IIS要創建很多ADO對象,消耗資源,而且加重了資料庫伺服器的負擔,增大了網路流量。若把多次資料庫操作流程定義為一個資料庫過程,用如下方式調用:
connection.execute 「」
則可以利用資料庫的強大性能,大大減輕Web系統的壓力,而且由於頁面內容與業務分開,管理維護也變得方便。

6、 使用優化過的sql語句
對於電子商務網站,最主要的就是要保證,不論訪問用戶的多少,系統都要有足夠快的響應速度。由於在Asp技術中,ADO對象消耗的資源是非常大的,若一個sql語句要執行很長的一段時間,對整個資源也將一直佔用,使系統沒有足夠的資源服務於其它用戶。因此,盡量使用優化過的sql語句,減少執行時間。比如,不使用在in語句中包含子查詢的語句,充分利用索引。

7、 利用資料庫的特性
ADO是一套通用的對象控制項,本身沒有利用資料庫的任何特性。但若在Asp程序編寫時,有意識地考慮結合資料庫的特性,往往可以有很好的效果。
比如,Oracle資料庫伺服器對於執行過的sql語句,通常都經過了分析優化,並存儲在一個sql內存緩沖區中,當下次同樣的sql語句請求時,直接從內存緩沖區取出執行,不再進行分析優化,從而可以大幅度提高性能。這就要求在Asp程序編寫時,盡量使用相同的Sql語句,或者參數化的Sql語句:
Set cmd=Server.createobject(「adodb.command」)
cmd.CommandText=」select * from proct where proctcode=?」

8、 用時創建,用完釋放
在前面也提到過,ADO對象是非常消耗資源的,因此一定要牢牢記住,只在用到ADO對象時才創建,用完後馬上釋放:
set rs=Server.createobject(「adodb.recordset」)
….
rs.close
set rs=nothing

願您愉快地編程,讓人們享受社會信息化所帶來的好處。

5. 怎樣給訪問量過大的mysql資料庫減壓

單機MySQL資料庫的優化
一、伺服器硬體對MySQL性能的影響

①磁碟尋道能力(磁碟I/O),我們現在上的都是SAS15000轉的硬碟。MySQL每秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作,對磁碟的讀寫量可想而知。
所以,通常認為磁碟I/O是制約MySQL性能的最大因素之一,對於日均訪
問量在100萬PV以上的Discuz!論壇,由於磁碟I/O的制約,MySQL的性能會非常低下!解決這一制約因素可以考慮以下幾種解決方案:
使用RAID1+0磁碟陣列,注意不要嘗試使用RAID-5,MySQL在RAID-5磁碟陣列上的效率不會像你期待的那樣快。
②CPU 對於MySQL應用,推薦使用DELL R710,E5620 @2.40GHz(4 core)* 2 ,我現在比較喜歡DELL R710,也在用其作Linuxakg 虛擬化應用;
③物理內存對於一台使用MySQL的Database Server來說,伺服器內存建議不要小於2GB,推薦使用4GB以上的物理內存,不過內存對於現在的伺服器而言可以說是一個可以忽略的問題,工作中遇到高端伺服器基本上內存都超過了32G。
我們工作中用得比較多的資料庫伺服器是HP DL580G5和DELL R710,穩定性和性能都不錯;特別是DELL R710,我發現許多同行都是採用它作資料庫的伺服器,所以重點推薦下。

二、MySQL的線上安裝我建議採取編譯安裝的方法,這樣性能上有較大提升,伺服器系統我建議用64bit的Centos5.5,源碼包的編譯參數會默
認以Debgu模式生成二進制代碼,而Debug模式給MySQL帶來的性能損失是比較大的,所以當我們編譯准備安裝的產品代碼時,一定不要忘記使用「—
without-debug」參數禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二
個編譯參數設置為—all-static的話,可以告訴編譯器以靜態方式編譯和編譯結果代碼得到最高的性能。使用靜態編譯和使用動態編譯的代碼相比,性能
差距可能會達到5%至10%之多。我參考了簡朝陽先生的編譯參數,特列如下,供大家參考
./configure
–prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench
–enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling
–with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static
–with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb
–with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine
–with-mysqld-user=mysql –without-我是怎麼了ded-server
–with-server-suffix=-community
–with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素當解決了上述伺服器硬體制約因素後,讓我們看看MySQL自身的優化是如何操作的。對 MySQL自身的優化主要是對其配置文件my.cnf中的各項參數進行優化調整。下面我們介紹一些對性能影響較大的參數。
下面,我們根據以上硬體配置結合一份已經優化好的my.cnf進行說明:
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的內容,其他段落內容對MySQL運行性能影響甚微,因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部鎖定,減少出錯幾率增強穩定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL對外部連接進行DNS解析,使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間。但需要注意,如果開啟該選項,則所有遠程主機連接授權都要使用IP地址方式,否則MySQL將無法正常處理連接請求!
back_log = 384

#back_log參數的值指出在MySQL暫時停止響應新請求之前的短時間內多少個請求可以被存在堆棧中。
如果系統在一個短時間內有很多連接,則需要增大該參數的值,該參數值指定到來的TCP/IP連接的偵聽隊列的大小。不同的操作系統在這個隊列大小上有它自
己的限制。 試圖設定back_log高於你的操作系統的限制將是無效的。默認值為50。對於Linux系統推薦設置為小於512的整數。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用於索引的緩沖區大小,增加它可得到更好的索引處理性能。對於內存在4GB左右的伺服器該參數可設置為256M或384M。注意:該參數值設置的過大反而會是伺服器整體效率降低!
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查詢排序時所能使用的緩沖區大小。注意:該參數對應的分配內存是每連接獨占,如果有100個連接,那麼實際分配的總共排序緩沖區大小為100 × 6 = 600MB。所以,對於內存在4GB左右的伺服器推薦設置為6-8M。
read_buffer_size = 4M
#讀查詢操作所能使用的緩沖區大小。和sort_buffer_size一樣,該參數對應的分配內存也是每連接獨享。
join_buffer_size = 8M
#聯合查詢操作所能使用的緩沖區大小,和sort_buffer_size一樣,該參數對應的分配內存也是每連接獨享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M

#指定MySQL查詢緩沖區的大小。可以通過在MySQL控制台觀察,如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,則表明經常出現緩沖不

的情況;如果Qcache_hits的值非常大,則表明查詢緩沖使用非常頻繁,如果該值較小反而會影響效率,那麼可以考慮不用查詢緩
沖;Qcache_free_blocks,如果該值非常大,則表明緩沖區中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允許的最大連接進程數。如果在訪問論壇時經常出現Too Many Connections的錯誤提 示,則需要增大該參數值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一個請求的最大連接時間,對於4GB左右內存的伺服器可以設置為5-10。
thread_concurrency = 8
#該參數取值為伺服器邏輯CPU數量*2,在本例中,伺服器有2顆物理CPU,而每顆物理CPU又支持H.T超線程,所以實際取值為4*2=8;這個目前也是雙四核主流伺服器配置。
skip-networking
#開啟該選項可以徹底關閉MySQL的TCP/IP連接方式,如果WEB伺服器是以遠程連接的方式訪問MySQL資料庫伺服器則不要開啟該選項!否則將無法正常連接!
table_cache=1024
#物理內存越大,設置就越大。默認為2402,調到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默認為2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#設置為0就是等到innodb_log_buffer_size列隊滿後再統一儲存,默認為1
innodb_log_buffer_size=2M
#默認為1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的伺服器CPU有幾個就設置為幾,建議用默認一般為8
key_buffer_size=256M
#默認為218,調到128最佳
tmp_table_size=64M
#默認為16M,調到64-256最掛
read_buffer_size=4M
#默認為64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默認為256K
sort_buffer_size=32M
#默認為256K
thread_cache_size=120
#默認為60
query_cache_size=32M
※值得注意的是:
很多情況需要具體情況具體分析
一、如果Key_reads太大,則應該把my.cnf中Key_buffer_size變大,保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上,越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大,就要增加Query_cache_size的值。

很多時候我們發現,通過參數設置進行性能優化所帶來的性能提升,可能並不如許多人想像的那樣產生質的飛躍,除非是之前的設置存在嚴重不合理的情況。我們
不能將性能調優完全依託於通過DBA在資料庫上線後進行的參數調整,而應該在系統設計和開發階段就盡可能減少性能問題。
【51CTO獨家特稿】如果單MySQL的優化始終還是頂不住壓力時,這個時候我們就必須考慮MySQL的高可用架構(很多同學也愛說成是MySQL集群)了,目前可行的方案有:
一、MySQL Cluster
優勢:可用性非常高,性能非常好。每份數據至少可在不同主機存一份拷貝,且冗餘數據拷貝實時同步。但它的維護非常復雜,存在部分Bug,目前還不適合比較核心的線上系統,所以這個我不推薦。
二、DRBD磁碟網路鏡像方案

優勢:軟體功能強大,數據可在底層快設備級別跨物理主機鏡像,且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。IO操作保持順序,可滿足資料庫對數據一致
性的苛刻要求。但非分布式文件系統環境無法支持鏡像數據同時可見,性能和可靠性兩者相互矛盾,無法適用於性能和可靠性要求都比較苛刻的環境,維護成本高於
MySQL Replication。另外,DRBD也是官方推薦的可用於MySQL高可用方案之一,所以這個大家可根據實際環境來考慮是否部署。
三、MySQL Replication

在實際應用場景中,MySQL
Replication是使用最為廣泛的一種提高系統擴展性的設計手段。眾多的MySQL使用者通過Replication功能提升系統的擴展性後,通過
簡單的增加價格低廉的硬體設備成倍
甚至成數量級地提高了原有系統的性能,是廣大MySQL中低端使用者非常喜歡的功能之一,也是許多MySQL使用者選擇MySQL最為重要的原因。
比較常規的MySQL Replication架構也有好幾種,這里分別簡單說明下
MySQL Replication架構一:常規復制架構--Master-slaves,是由一個Master復制到一個或多個Salve的架構模式,主要用於讀壓力大的應用資料庫端廉價擴展解決方案,讀寫分離,Master主要負責寫方面的壓力。
MySQL Replication架構二:級聯復制架構,即Master-Slaves-Slaves,這個也是為了防止Slaves的讀壓力過大,而配置一層二級 Slaves,很容易解決Master端因為附屬slave太多而成為瓶勁的風險。
MySQL Replication架構三:Dual Master與級聯復制結合架構,即Master-Master-Slaves,最大的好處是既可以避免主Master的寫操作受到Slave集群的復制帶來的影響,而且保證了主Master的單點故障。
以上就是比較常見的MySQL replication架構方案,大家可根據自己公司的具體環境來設計 ,Mysql 負載均衡可考慮用LVS或Haproxy來做,高可用HA軟體我推薦Heartbeat。

MySQL
Replication的不足:如果Master主機硬體故障無法恢復,則可能造成部分未傳送到slave端的數據丟失。所以大家應該根據自己目前的網路
規劃,選擇自己合理的Mysql架構方案,跟自己的MySQL
DBA和程序員多溝涌,多備份(備份我至少會做到本地和異地雙備份),多測試,數據的事是最大的事,出不得半點差錯

6. 如果有一個特別大的訪問量,到資料庫上,怎麼做優化

DB設計:
永遠為每張表設置一個ID ,並作為主鍵
創建索引,必要時用聯合索引,並設計索引時避免有默認NULL值的列
DBIO
資料庫做讀寫分離和主從同步,主庫負責寫入和更新操作,從庫負責查詢
SQL優化:
不鼓勵使用like操作,不要在列上進行運算,不使用NOT IN和<>操,當只要一行數據時使用 LIMIT 1,在Join表的時候使用相當類型的例,並將其索引 ,避免 SELECT * 這種查詢方法,用什麼數據取什麼數據

Java優化:
加緩存

7. 網站訪問量大 怎樣優化mysql資料庫

網站訪問量大,優化mysql資料庫的方法:
1、創建索引
對於查詢佔主要的應用來說,索引顯得尤為重要。很多時候性能問題很簡單的就是因為我們忘了添加索引而造成的,或者說沒有添加更為有效的索引導致。如果不加索引的話,那麼查找任何哪怕只是一條特定的數據都會進行一次全表掃描,如果一張表的數據量很大而符合條件的結果又很少,那麼不加索引會引起致命的性能下降。但是也不是什麼情況都非得建索引不可,比如性別可能就只有兩個值,建索引不僅沒什麼優勢,還會影響到更新速度,這被稱為過度索引。
2、復合索引
比如有一條語句是這樣的:select * from users where area='beijing' and age=22;
如果我們是在area和age上分別創建單個索引的話,由於mysql查詢每次只能使用一個索引,所以雖然這樣已經相對不做索引時全表掃描提高了很多效率,但是如果在area、age兩列上創建復合索引的話將帶來更高的效率。如果我們創建了(area, age, salary)的復合索引,那麼其實相當於創建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三個索引,這被稱為最佳左前綴特性。因此我們在創建復合索引時應該將最常用作限制條件的列放在最左邊,依次遞減。
3、索引不會包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中,復合索引中只要有一列含有NULL值,那麼這一列對於此復合索引就是無效的。所以我們在資料庫設計時不要讓欄位的默認值為NULL。
4、使用短索引
對串列進行索引,如果可能應該指定一個前綴長度。例如,如果有一個CHAR(255)的 列,如果在前10 個或20 個字元內,多數值是惟一的,那麼就不要對整個列進行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁碟空間和I/O操作。
5、排序的索引問題
mysql查詢只使用一個索引,因此如果where子句中已經使用了索引的話,那麼order by中的列是不會使用索引的。因此資料庫默認排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作;盡量不要包含多個列的排序,如果需要最好給這些列創建復合索引。
6、like語句操作
一般情況下不鼓勵使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一個問題。like 「%aaa%」 不會使用索引而like 「aaa%」可以使用索引。
7、不要在列上進行運算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
將在每個行上進行運算,這將導致索引失效而進行全表掃描,因此我們可以改成
select * from users where adddate<『2007-01-01';
8、不使用NOT IN和<>操作
NOT IN和<>操作都不會使用索引將進行全表掃描。NOT IN可以NOT EXISTS代替,id<>3則可使用id>3 or id<3來代替。

8. 怎樣給訪問量過大的mysql資料庫減壓

很多情況需要具體情況具體分析
一、如果Key_reads太大,則應該把my.cnf中Key_buffer_size變大,保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上,越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大,就要增加Query_cache_size的值。
很多時候我們發現,通過參數設置進行性能優化所帶來的性能提升,可能並不如許多人想像的那樣產生質的飛躍,除非是之前的設置存在嚴重不合理的情況。我們 不能將性能調優完全依託於通過DBA在資料庫上線後進行的參數調整,而應該在系統設計和開發階段就盡可能減少性能問題。

9. 讀資料庫,數據量太大,訪問過程中,出現內存訪問異常,該如何解決

數據量比較大的訪問速度慢問題,就目前來說,我遇到的解決方法有一些,首先盡量不使用select *,因為資料庫在進行查詢時會把*對應的列進行解析,會使得資料庫的訪問速度變慢,查詢時應該選擇需要的列;另外在查詢時需要在關鍵列上建立索引,索引是提高訪問資料庫速度的最重要的手段,一般訪問速度慢的問題中,90%可以使用建立索引來解決,具體怎麼建立索引還請樓主自己查看相關資料;再一個就是及時對表進行數據分析,分析過的表能夠自己選擇合適的索引,使得查詢性能在一定程度上得到提高(但是資料庫自己選擇的執行路徑也不一定都是正確的,這一點需要具體問題具體分析)。

10. 如果有一個特別大的訪問量,到資料庫上,怎麼做優化

1、使用緩存技術如redis
2、數據表經常檢查,更新,修復
3、優化sql語句,而別是查詢語句
4、當只要一行數據時使用 LIMIT 1
5、為搜索欄位建立索引,這樣查詢速度更快
6、在Join表的時候使用相當類型的例,並將其索引
7、避免 SELECT * 這種查詢方法,用什麼數據取什麼數據,這屬於sql優化
8、永遠為每張表設置一個ID ,並作為主鍵
9、使用 ENUM 而不是 VARCHAR
10、從 PROCEDURE ANALYSE() 取得建議,PROCEDURE ANALYSE() 會讓 MySQL 幫你去分析你的欄位和其實際的數據,並會給你一些有用的建議
11、盡可能的使用 NOT NULL

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