哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验 一位上进心十足的【大数据领域博主】！ 中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网 擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。 ✨ 如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】 ❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️
文章目录
1.背景 2.方案 3.大表转分区✨ 3.1 数据库参数调整✨ 3.2 分别导出表结构和数据✨ 3.3 备份原表✨ 3.4 新建原表3.5 在线分区
4.SQL调优✨ 4.1 慢查询开启✨ 4.2 DB参数优化✨ 4.3 索引创建原则✨ 4.4 查询建议
5.总结
想起以前刚面试入职的第一家公司，也是自己真正入行DBA，就遇到了MySQL 亿级大表调优这个事儿！
1.背景
想起以前刚面试入职的第一家公司，也是自己真正入行DBA，就遇到了MySQL亿级大表调优这个事儿！** 实例（主从复制架构）*** 告警中每天凌晨在Zabbix报警，从报警来看存在一定的主从延迟。** 实例的慢查询数量在慢查询记录中很多，系统数据写入很大，大多是都是一些历史数据，** 应用那方每天在做手动删除一个月前数据的任务,应用每天都在抱怨，备份蛮烦，日常运维太闹心了,那接下来我们就开始做大表转分区及慢查询调优的工作
2.方案
对于业务繁忙的数据库来说，在运行了一定时间后，往往会产生一些数据量较大的表，特别是对于每天新增数据较多的日志表或者流水表，大表对于日常的运维非常的不方便，特别是数据的清理、迁移，表的访问性能也会随着数据量的增大而受到影响，因此，对于大表我们需要进行优化拆分，通常拆分的方案有
3.大表转分区
✨ 3.1 数据库参数调整
–导出时设置 set global wait_timeout=28800000; set global net_read_timeout=28800; set global net_write_timeout=28800; set global max_allowed_packet=1G;
导入时设置 #关闭二进制日志 set sql_log_bin=0; ##默认为1时代表每一次事务提交都直接将日志写入硬盘 将其修改为2时代表不直接写入硬盘而是写入系统缓存,等待定时flush到硬盘 set global innodb_flush_log_at_trx_commit = 2; ##当每进行20000次事务提交之后，MySQL将进行一次fsync之类的 磁盘同步指令来将binlog_cache中的数据强制写入磁盘。 set global sync_binlog = 20000; set global max_allowed_packet=110241024*1024; set global net_buffer_length=100000; set global interactive_timeout=28800000; set global wait_timeout=28800000;
✨ 3.2 分别导出表结构和数据
目的是导出表结构重新建表，并将导出的数据导入分布表
--导出表结构
mysqldump -uroot -proot -h192.168.6.10 -P3306 --databases XXX \
--tables XXX --single-transaction \
--hex-blob --no-data --routines --events --triggers --master-data=2 --set-gtid-purged=OFF \
--default-character-set=utf8 | sed -e 's/DEFINER[ ]*=[ ]*[^*]*\*/\*/' \
-e 's/DEFINER[ ]*=.*FUNCTION/FUNCTION/' \
-e 's/DEFINER[ ]*=.*PROCEDURE/PROCEDURE/' \
-e 's/DEFINER[ ]*=.*TRIGGER/TRIGGER/' \
-e 's/DEFINER[ ]*=.*EVENT/EVENT/' \
-e 's/DEFINER[ ]*=.*SQL SECURITY DEFINER/SQL SECURITY DEFINER/' \
> /home/mysql/backup/XXX_ddl.sql
--导出数据,可以带条件 --where="column1=1"
mysqldump -uroot -proot -h192.168.6.10 -P3306 --databases XXX \
--tables XXX \
--single-transaction --hex-blob --no-create-info \
--skip-triggers --master-data=2 \
--default-character-set=utf8 > /home/mysql/backup/XXX_data.sql
✨ 3.3 备份原表
RENAME TABLE ### TO XXXX; 在进行表重命名时，需要注意以下几点： 1.确保新表名不与现有表名冲突： 在重命名表时，需要确保新表名在当前数据库中是唯一的， 以避免与现有表名发生冲突。 2.检查外键关联：如果表存在外键关联， 那么在重命名表时需要确保外键关联的表名也相应地进行了更新。
✨ 3.4 新建原表
mysql -uroot -proot -h192.168.6.10 -P3306 数据库名 -f --default-character-set=utf8 3.5 在线分区 alter table account_history partition by range(to_days(create_time)) ( PARTITION create_time_202401 VALUES LESS THAN (to_days('2024-02-01')), PARTITION create_time_202402 VALUES LESS THAN (to_days('2024-03-01')), PARTITION create_time_DEFAULTE VALUES LESS THAN MAXVALUE ); 结果报错： Error Code: 1503. A UNIQUE INDEX must include all columns in the table's partitioning function' 主键必须包含分区字段才可以 ALTER TABLE account_history DROP PRIMARY KEY, ADD PRIMARY KEY(`id`,`create_time`); 如何将分区表转换回普通表 ALTER TABLE account_history remove partitioning; 分区的过程是将一个表或索引分解为多个更小、更可管理的部分。 对于开发者而言，分区后的表使用方式和不分区基本上还是一模一样， 只不过在物理存储上， 原本该表只有一个数据文件，现在变成了多个， 每个分区都是独立的对象，可以独自处理， 也可以作为一个更大对象的一部分进行处理。 为此落实在数据库端的历史检索SQL响应时间就缩短到1-5秒时间范围 4.SQL调优 ✨ 4.1 慢查询开启 慢查询日志(slow_query_log)主要用来记录执行时间超过设置的某个时长的SQL语句， 能够帮助数据库维护人员找出执行时间比较长、 执行效率比较低的SQL语句，并对这些SQL语句进行针对性优化。 • 慢查询日志可以帮助 DBA 找出执行效率缓慢的 SQ语句， 为数据库优化工作提供帮助。 • 慢查询日志默认是不开启的， 建议开启慢查询日志。 • 当需要进行采样分析时手工开启。 除了在文件中配置开启慢查询日志外， 也可以在MySQL命令行中修改参数开启慢查询日志 mysql> SET GLOBAL slow_query_log = 1; mysql> SET GLOBAL slow_query_log_file = ‘/data/mysql/log/query_log/slow_statement.log’; mysql> SET GLOBAL long_query_time = 10; mysql> SET GLOBAL log_output = ‘FILE’; ✨ 4.2 DB参数优化 在这里我列出了官方推荐以及我实践中的稳定性良好的可靠的参数， 以 InnoDB 为主。 --Connections # 保持在缓存中的可用连接线程 # default = -1（无） thread_cache_size = 16 # 最大的连接线程数(关系型数据库) # default = 151 max_connections = 1000 # 最大的连接线程数(文档型/KV型) # default = 100 #mysqlx_max_connections = 700 --缓冲区 Buffer # 缓冲区单位大小；default = 128M innodb_buffer_pool_size = 128M # 缓冲区总大小，内存的70%，单位大小的倍数 # default = 128M innodb_buffer_pool_size = 6G # 以上两个参数的设定，MySQL会自动改变 innodb_buffer_pool_instances 的值 --I/O 线程数 # 异步I/O子系统 # default = NO innodb_use_native_aio = NO # 读数据线程数 # default = 4 innodb_read_io_threads = 32 # 写入数据线程数 # default = 4 innodb_write_io_threads = 32 --Open cache # default = 5000 open_files_limit = 10000 # 计算公式：MAX((open_files_limit-10-max_connections)/2,400) # default = 4000 table_open_cache = 4495 # 超过16核的硬件，肯定要增加，以发挥出最大性能 # default = 16 table_open_cache_instances = 32 ✨ 4.3 索引创建原则 过多查询的表，过少写入的表。 数据量过大导致的查询效率慢。 经常作为条件查询的列。 批量的重复值，不适合创建索引；比如<业务状态>列 值过少重复的列，适合创建索引；比如、列 尽量能够覆盖常用字段 字段值区分度高 字段长度小（合适的长度，不是越小越好，至少能足够区分每个值） 相对低频的写入操作，以及高频的查询操作的表和字段上建立索引 通过非聚集索引检索记录的时候，需要2次操作，先在非聚集索引中检索出主键，然后再到聚集索引中检索出主键对应的记录，这个过程叫做回表，比聚集索引多了一次操作。 ✨ 4.4 查询建议 1.避免使用*，以避免回表查询。 2.不常用的查询列或text类型的列，尽量以单独的扩展表存放。 3.条件避免使用函数。 4.条件避免过多的or，建议使用in()/union代替， in中的数据不可以极端海量，至少个数小于1000比较稳妥。 5.避免子查询，子查询的结果集是临时表不支持索引、或结果集过大、或重复扫描子表； 以join代替子查询，尽量以inner join代替最为妥当。 6.避免使用’%Sol%'查询，或以’Sol%'代替。 5.总结 MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统。 随着数据量的增加和应用需求的变化，数据库性能调优变得越来越重要。 本文介绍的MySQL调优的经验，并通过实例分析， 帮助您更好地理解如何提高数据库性能。 相关链接
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