不能⼀上来就说分库分表!
MySQL数据库性能优化思路【面试题】
根据实际情况分析,两个角度思考:不分库分表、分库分表
不分库分表
软优化
- 数据库参数调优
- 分析慢查询SQL语句,分析执行计划,进行sql改写和程序改写
- 优化数据库索引结构
- 优化数据表结构优化
- 引入NOSQL和程序架构调整
硬优化
提升系统硬件(更快的IO、更多的内存):带宽、CPU、硬盘
分库分表
- 根据业务情况而定,选择合适的分库分表策略(没有通用的策略)
外卖、物流、电商领域 - 先看只分表是否满⾜业务的需求和未来增长
数据库分表能够解决单表数据量很大时,数据查询的效率问题
无法给数据库的并发操作带来效率上的提高,分表的实质还是在⼀个数据库上进行的操作,受数据库IO性能的限制 - 如果单分表满足不了需求,再分库分表⼀起
结论
在数据量及访问压力不是特别大的情况,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案
如果数据量极⼤,且业务持续增长快,再考虑分库分表方案
分库分表能解决的问题
解决数据库本身瓶颈
连接数
连接数过多时,就会出现‘too many connections’的错误,访问量太大或者数据库设置的最大连接数太小的原因
Mysql默认的最大连接数为100可以修改,⽽mysql服务允许的最⼤连接数为16384
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题
数据库分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题
解决系统本身IO、CPU瓶颈
- 磁盘读写IO瓶颈,热点数据太多,尽管使用了数据库本身缓存,但是依旧有⼤量IO,导致sql执行速度慢
- 网络IO瓶颈,请求的数据太多,数据传输大,网络带宽不够,链路响应时间变长
- CPU瓶颈,尤其在基础数据量大单机复杂SQL计算,SQL语句执行占用CPU使用率高,也有扫描行数大、锁冲突、锁等待等原因
可以通过 show processlist
、show full processlist
,发现 CPU 使用率比较高的SQL
常见的对于查询时间长,State 列值是 Sending data
,Copying to tmp table
,Copying to tmp table on disk
,Sorting result
,Using filesort
等都是可能有性能问题SQL,清楚相关影响问题的情况可以kill掉
也存在执行时间短,但是CPU占用率⾼的SQL,通过上面命令查询不到,这个时候最好通过执行计划分析explain进行分析
分库分表带来的问题
问题⼀ 跨节点数据库Join关联查询
数据库切分前,多表关联查询,可以通过sql join进行实现分库分表后,数据可能分布在不同的节点上,sql join带来的问题就⽐较麻烦
问题二 分库操作带来的分布式事务问题
操作内容同时分布在不同库中,不可避免会带来跨库事务问题,即分布式事务
问题三 执行的SQL排序、翻页、函数计算问题
分库后,数据分布再不同的节点上, 跨节点多库进行查询时,会出现limit分页、order by排序等问题
而且当排序字段非分片字段时,更加复杂了,要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序(也会带来更多的CPU/IO资
源损耗)
问题四 数据库全局主键重复问题
常规表的id是使用自增id进行实现,分库分表后,由于表中数据同时存在不同数据库中,如果用自增id,则会出现冲突问题
问题五 容量规划,分库分表后二次扩容问题
业务发展快,初次分库分表后,满足不了数据存储,导致需要多次扩容文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-418469.html
问题六 分库分表技术选型问题
市场分库分表中间件相对较多,框架各有各的优势与短板,应该如何选择文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-418469.html
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