前言
由于一些企业需要在本地部署系统(使用企业服务器部署系统，数据库也部署在同一台服务器上)，本地部署的系统的服务器往往无法到达我们的云部署服务器，速度性能更差。尤其是在查询统计报表时，对于本地企业来说，上云几秒的速度需要几分钟多的时间，所以最近企业数据库的性能得到了优化。事实上，查询缓存优化和内存管理优化的速度可以显著提高。
[En]
Because some enterprises require local deployment of systems (using enterprise servers to deploy systems and databases are also deployed on the same server), the servers of locally deployed systems often fail to reach our cloud deployment servers, and the speed performance is even less. Especially when querying statistical reports, the speed of a few seconds on the cloud takes more than a few minutes for local enterprises, so the performance of the enterprise database has been optimized recently. In fact, the speed of query cache optimization and memory management optimization can be significantly improved.
一、应用优化
1. 使用连接池
对于访问数据库，建立连接的成本更高，因为我们经常创建和关闭连接，这更消耗资源。
[En]
For accessing the database, the cost of establishing a connection is more expensive, because we frequently create and close connections, which is more resource-consuming.
2. 避免对数据进行重复检索
可以一次从数据库中读取，不要多次读取，最好是一次读取。
[En]
Can be read from the database at one time, do not read multiple times, it is best to read at once.
3. 增加cache层
在应用中，我们可以在应用中增加 缓存 层来达到减轻数据库负担的目的。缓存层有很多种，也有很多实现方式，只要能达到降低数据库的负担又能满足应用需求就可以。因此可以部分数据从数据库中抽取出来放到应用端以文本方式存储， 或者使用框架(Mybatis, Hibernate)提供的一级缓存/二级缓存，或者使用redis数据库来缓存数据 。
4. 负载均衡
负载均衡是应用中非常常见的一种优化方法，其机制是利用一定的均衡算法将固定的负载分配给不同的服务器，从而降低单个服务器的负载，达到优化的效果。
[En]
Load balancing is a very common optimization method used in applications, and its mechanism is to use a certain balancing algorithm to distribute a fixed load to different servers, so as to reduce the load of a single server and achieve the effect of optimization.
实现负债均衡的方式：
1.利用MySQL复制分流查询
通过MySQL的主从复制，实现读写分离，使增删改操作走主节点，查询操作走从节点，从而可以降低单台服务器的读写压力。
二、查询缓存优化（MySQL8.0：不在支持查询缓存；官方解释 ）
开启Mysql的查询缓存，当执行完全相同的SQL语句的时候，服务器就会直接从缓存中读取数据，当数据被修改，之前的缓存会失败，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。
- 开启查询缓存后，MySQL查询流程
a. 客户端发送一条查询给服务器
b. 服务器先回检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回储存在缓存中的结果。否则进入下一阶段；
c. 服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划；
d. MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询；
e. 将结果返回给客户端，同时将查询结果放入缓存
2.查询缓存配置****
- 查看当前的MySQL是否支持查询缓存(YES/NO)
show variables like 'have_query_cache';
- 查看当前MySQL是否开启了查询缓存(OFF/NO)
show variables like 'query_cache_type';
- 查看查询缓存的占用大小
show VARIABLES like 'query_cache_size';
- 查询缓存的状态变量
show status like 'Qcache%';
3. 开启查询缓存配置
Linux：在/etc/my.cnf配置中,Windows：在my.ini配置中，添加以下配置(配置完毕之后，重启服务器即可生效)：
query-cache-type=1
4. select可以指定不适用缓存
sql_cache:如果查询结果是可缓存的，并且query_cache_type系统变量的值为ON或DEMAND,则缓存查询结果。
sql_no_cache:服务器不适用查询缓存。它既不检查查询缓存，也不检查结果是否已缓存，也不缓存查询结果。
SELECT SQL_CACHE id，name FROM customer;
SELECT SQL_NO_CACHE id,name FROM customer;
5. 查询缓存失败的情况****
- SQL语句不一致的情况，要想命中查询缓存，查询的SQL语句必须一致。
- 当查询语句中有一些不确定方法时，则不会缓存。如：now(),current_date(),curdate(),curtome(),rand(),uuid(),user(),database()。
- 不使用任何表查询语句。如 select ‘A’
- 查询mysql,information_schema或performance_schema数据库中的表时，不会走查询缓存。
- 如果表更改，则使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除
三、内存管理及优化
1.内存优化原则****
a. 将尽量多的内存分配给MySQL做缓存，但要给操作系统和其他程序预留足够的内存。
b. MyISAM存储引擎的数据文件读取依赖于操作系统自身的IO缓存，因此，如果有MyISAM表，就要预留更多的内存给操作系统做IO缓存。
c. 排序区、连接区等缓存是分配给每个数据库会话（session）专用的，其默认值的设置要根据最大连接数合理分配，如果设置太大，不但浪费资源，而且在并发连接较高时会导致物理内存耗尽。
2. MyISAM内存优化
myisam存储引擎使用key_buffer缓存索引块，加速myisam索引的读写速度，等对于myisam表的数据块，mysql没有特别的缓存机制，完全依赖于操作系统的IO缓存。
- key_buffer_size决定MyISAM索引块缓存区的大小，直接影响到MyISAM表的存取效率。修改其内存大小，可以在my.ini/cnf中做如下配置：key_buffer_size=512
- read_buffer_size:如果需要经常顺序扫描myisam表，可以通过增大read_buffer_size值来改善性能。但需要注意的是read_buffer_size是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。
- read_rnd_buffer_size:对于需要做排序的myisam表的查询，如带有order by子句的sql,适当增加read_rnd_buffer_size的值，可以改善此类sql性能。但需要注意的是read_rnd_buffer_size是每个session独占的，如果默认值设置太大，就会造成内存浪费。
3. InnoDB内存优化
innodb用一块内存区做IO缓存池，该缓存池不仅用来缓存innodb的索引块，而且也用来缓存innodb的数据块。
- innodb_buffer_pool_size：该变量决定了innodb存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区大小。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下，innodb_buffer_pool_size的值越大，缓存命中率越高，访问InnoDB表需要的磁盘I/O就越少，性能也能越高。
- innodb_log_buffer_size：决定了innodb重做日志缓存的大小，对于可能产生大量更新记录的大事务，增加innodb_log_buffer_size的大小，可以避免innodb在事务提交前就执行不必要的日志写入磁盘操作。
四、并发参数调整
从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。
- max_connections：采用max_connections 控制允许连接到MySQL数据库的最大数量，默认值是 151。如果状态变量connection_errors_max_connections 不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败，这是可以考虑增大max_connections 的值。
-- 64G内存最大连接数，并发连接数
max_connections=100000
-- 8G内存配置
max_connections=5000
- back_log：back_log 参数控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。如果MySql的连接数达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源后，该堆栈中的请求去连接，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源，将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 ， 之后的版本默认为 50 +（max_connections / 5）， 但最大不超过900。
-- 64GB
back_log=4096
-- 8GB
back_log=500
- table_open_cache：该参数用来控制所有SQL语句执行线程可打开表缓存的数量， 而在执行SQL语句时，每一个SQL执行线程至少要打开 1 个表缓存。该参数的值应该根据设置的最大连接数 max_connections 以及每个连接执行关联查询中涉及的表的最大数量来设定 ：
-- 64GB
table_open_cache=16384
-- 8GB
table_open_cache=2048
- thread_cache_size：为了加快连接数据库的速度，MySQL 会缓存一定数量的客户服务线程以备重用（类似线程池，避免重复打开关闭线程资源），通过参数 thread_cache_size 可控制 MySQL 缓存客户服务线程的数量 。
-- 64GB
thread_cache_size=64
-- 8GB
table_open_cache=64
- innodb_lock_wait_timeout：该参数是用来设置InnoDB 事务等待行锁的时间，默认值是50ms ， 可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说，可以将行锁的等待时间调小，以避免事务长时间挂起； 对于后台运行的批量处理程序来说，可以将行锁的等待时间调大， 以避免发生大的回滚操作。
-- 64GB
innodb_lock_wait_timeout=30s
-- 8GB
innodb_lock_wait_timeout=30s
Original: https://www.cnblogs.com/yl0604/p/16266493.html
Author: JJJenny
Title: MySQL数据库性能优化
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