Viele Unternehmen stellen fest, dass ihr Datenvolumen schnell zunimmt und sich ihre Arbeitslast kontinuierlich weiterentwickelt. Infolgedessen ist die Optimierung der Datenbankleistung zu einem entscheidenden Bestandteil der Maximierung der Systemleistung und der Ressourcennutzung geworden, um sicherzustellen, dass das System mit maximaler Effizienz arbeitet.

Wie alle relationalen Datenbanken kann MySQL kompliziert sein. Probleme können dazu führen, dass es ohne Vorankündigung vollständig angehalten wird und Ihre Anwendungen und Ihr Unternehmen gefährdet werden. MySQL-Leistungsprobleme werden normalerweise durch häufige Fehler verursacht, einschließlich subtiler Probleme innerhalb einer Konfigurationsfalle oder einer Arbeitslast. Um die Leistung Ihres MySQL-Servers stabil, konsistent und mit optimaler Geschwindigkeit zu halten, ist es wichtig, diese Fehler zu beseitigen. Glücklicherweise können viele MySQL-Leistungsprobleme durch die Implementierung von MySQL-Optimierungsmethoden für die DB-Optimierung behoben werden.

Mithilfe der Datenbankoptimierung können Sie Engpässe identifizieren, das mit Optimierungsabfragen verbundene Rätselraten beseitigen und auf unzureichende Prozesse abzielen. Um Ihnen bei der Erreichung Ihrer Datenbankoptimierungsziele zu helfen, habe ich diesen Leitfaden für MySQL zusammengestellt. Optimieren Sie die Datenbankleistung und lösen Sie MySQL-Probleme mit diesen Best Practices und Tools.

MySQL: Best Practices für Datenbanken optimieren

Profilieren Sie Ihre Server-Workload

Um ein solides Verständnis der Funktionsweise Ihres Servers zu erhalten, müssen Sie zunächst die Arbeitslast des Servers profilieren. Dies kann Aufschluss darüber geben, welche Abfragen am teuersten sind, sodass sie für weitere Optimierungsbemühungen identifiziert werden können. Denken Sie daran, dass die Zeit die wichtigste Metrik ist, da bei Abschluss einer Abfrage an den Server die Abschlussgeschwindigkeit als Priorität betrachtet werden sollte.

Bestimmte Tools können Sie bei der Profilerstellung Ihrer Arbeitslast unterstützen, indem sie vom Server ausgeführte Abfragen erfassen und eine Aufgabentabelle zurückgeben. Die Tabelle ist normalerweise nach Antwortzeit in absteigender Reihenfolge sortiert, sodass Sie sofort einen Überblick über die zeitaufwändigsten und teuersten Aufgaben erhalten. Mit Tools, die Ihre Arbeitslast profilieren, können Abfragen ähnlicher Art zusammengefasst werden, sodass Sie schnelle Abfragen anzeigen können, die mehrfach ausgeführt wurden, und langsame Abfragen.

Verstehen Sie die wichtigsten Ressourcen

Jeder Datenbankserver stützt sich auf vier Schlüsselressourcen, die für seine Funktionalität von entscheidender Bedeutung sind.

• Erinnerung
• Zentralprozessor
• Scheibe
• Netzwerk

Wenn eines davon überfordert, schwach oder inkonsistent ist, treten auf Ihrem Server Leistungsprobleme und Verzögerungen auf. Die Optimierung der MySQL-Datenbank beginnt mit dem Verständnis dieser Ressourcen, um Ihre Auswahl an Hardware besser zu informieren und erfolgreiche Methoden zur Fehlerbehebung zu ermöglichen.

Hardware ist extrem wichtig. Das gesamte Tuning der Welt wird schlechte Hardware nicht ausgleichen. Daher ist es von grundlegender Bedeutung, dass Sie von Anfang an leistungsstarke Komponenten auswählen. Viele Unternehmen wählen Server mit schnellen CPUs und Festplatten, jedoch ohne Speicherkapazität. Das Hinzufügen von Speicher kann eine kostengünstige Möglichkeit zur Maximierung der Leistung sein, insbesondere bei festplattengebundenen Workloads. Dies klingt zwar möglicherweise nicht intuitiv, die Festplatten sind jedoch häufig überlastet, da nicht genügend Speicher verfügbar ist, um die Arbeitsdaten des Servers aufzunehmen.

MySQL funktioniert wahrscheinlich gut mit einer schnellen CPU, da jede Abfrage in einem einzelnen Thread ausgeführt wird und nicht über CPUs hinweg parallelisiert werden kann. Überprüfen Sie bei der Fehlerbehebung die Verwendung und Leistung aller vier Ressourcen: CPU, Festplatte, Speicher und Netzwerk. Überlegen Sie genau, ob sie schlecht abschneiden oder einfach überlastet sind. Dies ist eine entscheidende Unterscheidung. Wenn Sie den Unterschied kennen, können Sie Leistungsprobleme schneller beheben.

Basismetriken kuratieren

Die Datenerfassung und -analyse ist ein wichtiger Bestandteil bei der Behebung von Datenbankleistungsproblemen. Bevor Sie mit dem MySQL-Optimierungsdatenbankprozess beginnen, sollten Sie eine ungefähre Vorstellung davon haben, wie viel Zeit der Prozess in Anspruch nehmen wird. Es ist auch hilfreich zu verstehen, wie lange eine Abfrage ausgeführt werden soll. Dies kann eine einzelne Sekunde, 15 Minuten oder sogar eine volle Stunde sein.

In dieser Phase wird empfohlen, die erforderlichen Basismetriken zu erfassen. Dies sollte untersuchte Zeilen und gesendete Zeilen umfassen. Außerdem sollten Sie beachten, wie lange die Abfrage derzeit ausgeführt wird. Stellen Sie sicher, dass Sie Warte- und Thread-Status erfasst haben, z. B. Daten senden, Statistiken berechnen, Systemblöcke erstellen und in das Netzwerk schreiben, bevor Sie mit dem Optimierungsprozess fortfahren. Diese Wartezustände können Ihnen wertvolle Einblicke geben, wo Sie Ihre Optimierungsbemühungen konzentrieren sollten.

Analysieren Sie den Ausführungsplan

Das Erstellen eines Ausführungsplans ist ein kritischer Aspekt Ihrer MySQL-Optimierungsdatenbankmission, da er zur Erstellung einer Roadmap für die Gesamtleistung von Abfragen beiträgt. MySQL bietet Ihnen mehrere Möglichkeiten zur Auswahl eines Ausführungsplans sowie einfache Navigationsstrukturen zur Prüfung der Abfrage. Sie können eine tabellarische Version des Plans mithilfe von EXPLAIN, EXPLAIN EXTENDED oder der Optimierungsablaufverfolgung anzeigen.

Alternativ können Sie mithilfe von MySQL Workbench auf eine grafische Ansicht des Plans zugreifen und sich ein klares Bild davon machen, welche Schritte am teuersten sind. Diese Ausführungspläne enthalten Schritte von oben nach unten, Tabellennamen, Schlüssellänge, Auswahltyp, potenzielle Schlüssel zum Ziel, Referenz und Anzahl der zu lesenden Zeilen. Darüber hinaus können Sie mithilfe zusätzlicher Spalten einen Einblick erhalten, wie auf Daten zugegriffen, sortiert und gefiltert wird.

Überprüfen Sie den Index und die Tabelle

Nachdem Sie die Metriken kuratiert und Ihren Ausführungsplan analysiert haben, müssen Sie die Abfragetabelle und die Indexinformationen überprüfen. Diese Überprüfung informiert Sie über Ihren Optimierungsansatz.

Nehmen Sie sich zunächst die Zeit, um die Größe und Position der Tabelle zu verstehen. In diesem Stadium ist es auch nützlich, die Einschränkungen und Schlüssel zu überprüfen, um zu verstehen, wie die Tabellen zusammenhängen. Spaltengröße und -aufbau, insbesondere wenn die „where“ -Klausel verwendet wird, sollten ebenfalls berücksichtigt werden.

Um die Tabellengröße anzuzeigen, können Sie die folgende Anweisung in die Befehlszeile eingeben : mysqlshow –status <Datenbankname> . Der show index aus der Anweisung <table_name> ist ebenfalls hilfreich, da Sie damit die Indizes und ihre relative Kardinalität überprüfen können. Diese Erkenntnis kann Ihren Ausführungsplan bestimmen.

Stellen Sie sicher, dass Sie feststellen, ob die Indizes mehrspaltig sind oder nicht, und notieren Sie sich die Reihenfolge der Spalten im Index. Wenn auf die links führende Spalte verwiesen wird, verwendet MySQL den Index. Der Index wird unter keinen anderen Umständen verwendet.

Vermeiden Sie die Verwendung von MySQL als Warteschlange

Warteschlangen und Zugriffsmuster, die Warteschlangen ähneln, können Ihre Anwendung infiltrieren, ohne dass Sie es bemerken. Wenn Sie beispielsweise einen Elementstatus festlegen, damit ein bestimmter Arbeitsprozess ihn vor dem Handeln anfordern kann, haben Sie unbeabsichtigt eine Warteschlange erstellt. Ein häufiges Beispiel für das Erstellen einer Warteschlange ist das Markieren von E-Mails als nicht gesendet, das Senden und das anschließende Markieren als gesendet.

Warteschlangen sollten vermieden werden, da sie für zwei Probleme verantwortlich sind. Zum einen verhindern sie, dass Aufgaben parallel ausgeführt werden, da die Arbeitslast serialisiert wurde. Die zweite ist, dass Warteschlangen häufig für Tabellen verantwortlich sind, die laufende Arbeiten sowie historische Daten von Jobs enthalten, die zu einem viel früheren Zeitpunkt verarbeitet wurden. Beide Probleme verursachen Anwendungslatenz und unnötige MySQL-Last.

Achten Sie auf Skalierbarkeitsfallen

Skalierbarkeit wird oft als vages und undurchsichtiges Konzept angesehen, aber es gibt mathematische Definitionen, die der Skalierbarkeit zugeschrieben werden und als präzise Gleichungen dargestellt werden. Diese Gleichungen zeigen, warum Systeme so schwer zu skalieren sind – und wie oft sie nicht so skalieren, wie sie sollten.

Das universelle Skalierbarkeitsgesetz kann auf die Skalierbarkeitseigenschaften eines Systems angewendet werden. Dieses Gesetz erklärt Skalierbarkeitsprobleme in Bezug auf Übersprechen und Serialisierungskosten. Wenn parallele Prozesse für ein serialisiertes Element angehalten werden müssen, ist die Skalierbarkeit von Natur aus eingeschränkt. In ähnlicher Weise ist dies auch eine extreme Einschränkung, wenn parallele Prozesse kommunizieren müssen, um ihre Bemühungen zu koordinieren.

Das Vermeiden von Serialisierung und Übersprechen ist der Schlüssel zur Optimierung Ihrer Datenbank, da Ihre Anwendungen dadurch erfolgreicher skaliert werden können. In MySQL bedeutet dies, dass exklusive Sperren für Zeilen vermieden werden. Warteschlangen sind aus diesem Grund oft schlecht skaliert.

Verwenden Sie die Antwortzeitanalyse, um MySQL-Engpässe zu identifizieren

Wenn Ihre Anwendungen langsamer werden und Ihre Endbenutzererfahrung beeinträchtigt wird, ist es absolut wichtig, schnell zur Hauptursache des Problems zu gelangen. Herkömmliche MySQL- Lösungen zur Leistungsüberwachung konzentrieren sich auf den Serverzustand und verfolgen Ressourcenmetriken. Tools zur Analyse der Reaktionszeit konzentrieren sich dagegen eher auf die Zeit als auf Ressourcenmetriken. Diese Art der Analyse basiert auf dem, worauf das Datenbankmodul und die Anwendung warten, was in Wartezeiten erfasst wird.

Die Analyse der Antwortzeit ist der effizienteste und erfolgreichste Weg zur Lösung komplexer Leistungsprobleme, da Sie sehen können, wo das Datenbankmodul Zeit verbringt. Dies geht einen Schritt weiter als das Identifizieren von Abfrageausführungszeiten oder langsamen Abfragen. Tools zur Analyse der Antwortzeit wie SolarWinds DPA korrelieren Wartezeiten mit Abfragen, Ressourcen, Speicherleistung, Antwortzeit, Ausführungsplänen und vielen anderen Dimensionen. Auf diese Weise erhalten Sie ein umfassendes Verständnis der Vorgänge in Ihrer Datenbank und der Ursachen von Datenbankproblemen.