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MySQL 5.5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段。在5.5版本这个对提升吞吐量帮助很小，然后在MySQL 5.6版本这个提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。设置后观察会觉得性能提高不大，但在大多数高负载情况下，它应该会有不错的表现。对了，不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。
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5.7、8.0 下INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES默认为1，若mysql存在高并发和高负载访问，设置为1则会造成大量线程对BUFFER_POOL的单实例互斥锁竞争，这样会消耗一定量的性能的。
pool_instances 可以设置为cpu核心数，它的作用是：
1）对于缓冲池在数千兆字节范围内的系统，通过减少争用不同线程对缓存页面进行读写的争用，将缓冲池划分为多个单独的实例可以提高并发性。可以类比为 java中的 ThreadLocal 线程本地变量 就是为每个线程维护一个buffer pool实例，这样就不用去争用同一个实例了。相当于减少高并发下mysql对INNODB_BUFFER缓冲池的争用。
2）使用散列函数将存储在缓冲池中或从缓冲池读取的每个页面随机分配给其中一个缓冲池实例。每个缓冲池管理自己的空闲列表， 刷新列表， LRU和连接到缓冲池的所有其他数据结构，并受其自己的缓冲池互斥量保护。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
1. 优化一览图
2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.
2.1 软优化
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
2.1.4 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.
2.2.2 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.
通过以前对mysql的操作经验，先将mysql的配置问题排除了，查看msyql是否运行正常，通过查看mysql data目录里面的*.err文件(将扩展名改为.txt)记事本查看即可。如果过大不建议用记事本了，容易死掉，可以用editplus等工具。
简单的分为下面几个步骤来解决这个问题：
1、mysql运行正常，也有可能是同步设置问题导致
2、如果mysql运行正常，那就是php的一些sql语句导致问题发现，用root用户进入mysql管理
mysql -u root -p
输入密码
mysql:show processlist 语句，查找负荷最重的 SQL 语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引。
通过这个命令我看到原来是有人恶意刷搜索，因为dedecms搜索后面调用搜索最高的词，导致很多人用工具刷这个，而且是定时有间隔的，所以将这个php程序改名跳转都方法解决了。
当然如果你的确实是sql语句用了大量的group by等语句，union联合查询等肯定会将mysql的占用率提高。所以就需要优化sql语句，网站尽量生成静态的，一般4W ip的静态网站，mysql占用率几乎为0的。所以这对于程序员的经验是个考虑。尽量提高mysql性能 (MySQL 性能优化的最佳20多条经验分享)
下面是豆芽收集的文章，大家都可以参考下
MYSQL CPU 占用 100% 的现象描述
早上帮朋友一台服务器解决了 Mysql cpu 占用 100% 的问题。稍整理了一下，将经验记录在这篇文章里
朋友主机(Windows 2003 + IIS + PHP + MYSQL )近来 MySQL 服务进程 (mysqld-nt.exe) CPU 占用率总为 100% 高居不下。此主机有10个左右的 database, 分别给十个网站调用。据朋友测试，导致 mysqld-nt.exe cpu 占用奇高的是网站A，一旦在 IIS 中将此网站停止服务，CPU 占用就降下来了。一启用，则马上上升。
MYSQL CPU 占用 100% 的解决过程
今天早上仔细检查了一下。目前此网站的七日平均日 IP 为2000，PageView 为 3万左右。网站A 用的 database 目前有39个表，记录数 60.1万条，占空间 45MB。按这个数据，MySQL 不可能占用这么高的资源。
于是在服务器上运行命令，将 mysql 当前的环境变量输出到文件 output.txt：
d:\web\mysql mysqld.exe --help output.txt
发现 tmp_table_size 的值是默认的 32M，于是修改 My.ini, 将 tmp_table_size 赋值到 200M:
d:\web\mysql notepad c:\windows\my.ini
[mysqld]
tmp_table_size=200M
然后重启 MySQL 服务。CPU 占用有轻微下降，以前的CPU 占用波形图是 100% 一根直线，现在则在 97%~100%之间起伏。这表明调整 tmp_table_size 参数对 MYSQL 性能提升有改善作用。但问题还没有完全解决。
于是进入 mysql 的 shell 命令行，调用 show processlist, 查看当前 mysql 使用频繁的 sql 语句：
mysql show processlist;
反复调用此命令，发现网站 A 的两个 SQL 语句经常在 process list 中出现，其语法如下：
SELECT t1.pid, t2.userid, t3.count, t1.date
FROM _mydata AS t1
LEFT JOIN _myuser AS t3 ON t1.userid=t3.userid
LEFT JOIN _mydata_body AS t2 ON t1.pid=t3.pid
ORDER BY t1.pid
LIMIT 0,15
调用 show columns 检查这三个表的结构 :
mysql show columns from _myuser;
mysql show columns from _mydata;
mysql show columns from _mydata_body;
终于发现了问题所在：_mydata 表，只根据 pid 建立了一个 primary key，但并没有为 userid 建立索引。而在这个 SQL 语句的第一个 LEFT JOIN ON 子句中：
LEFT JOIN _myuser AS t3 ON t1.userid=t3.userid
_mydata 的 userid 被参与了条件比较运算。于是我为给 _mydata 表根据字段 userid 建立了一个索引：
mysql ALTER TABLE `_mydata` ADD INDEX ( `userid` )
建立此索引之后，CPU 马上降到了 80% 左右。看到找到了问题所在，于是检查另一个反复出现在 show processlist 中的 sql 语句：
SELECT COUNT(*)
FROM _mydata AS t1, _mydata_key AS t2
WHERE t1.pid=t2.pid and t2.keywords = '孔雀'
经检查 _mydata_key 表的结构，发现它只为 pid 建了了 primary key, 没有为 keywords 建立 index。_mydata_key 目前有 33 万条记录，在没有索引的情况下对33万条记录进行文本检索匹配，不耗费大量的 cpu 时间才怪。看来就是针对这个表的检索出问题了。于是同样为 _mydata_key 表根据字段 keywords 加上索引:
mysql ALTER TABLE `_mydata_key` ADD INDEX ( `keywords` )
建立此索引之后，CPU立刻降了下来，在 50%~70%之间震荡。
再次调用 show prosslist，网站A 的sql 调用就很少出现在结果列表中了。但发现此主机运行了几个 Discuz 的论坛程序， Discuz 论坛的好几个表也存在着这个问题。于是顺手一并解决，cpu占用再次降下来了。(2007.07.09 附注：关于 discuz 论坛的具体优化过程，我后来另写了一篇文章，详见：千万级记录的 Discuz! 论坛导致 MySQL CPU 100% 的 优化笔记 )
解决 MYSQL CPU 占用 100% 的经验总结
增加 tmp_table_size 值。mysql 的配置文件中，tmp_table_size 的默认大小是 32M。如果一张临时表超出该大小，MySQL产生一个 The table tbl_name is full 形式的错误，如果你做很多高级 GROUP BY 查询，增加 tmp_table_size 值。
对 WHERE, JOIN, MAX(), MIN(), ORDER BY 等子句中的条件判断中用到的字段,应该根据其建立索引 INDEX。索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000行，这比顺序读取至少快100倍。所有的MySQL索引(PRIMARY、UNIQUE和INDEX)在B树中存储。
根据 mysql 的开发文档:
索引 index 用于：
快速找出匹配一个WHERE子句的行
当执行联结(JOIN)时，从其他表检索行。
对特定的索引列找出MAX()或MIN()值
如果排序或分组在一个可用键的最左面前缀上进行(例如，ORDER BY key_part_1,key_part_2)，排序或分组一个表。如果所有键值部分跟随DESC，键以倒序被读取。
在一些情况中，一个查询能被优化来检索值，不用咨询数据文件。如果对某些表的所有使用的列是数字型的并且构成某些键的最左面前缀，为了更快，值可以从索引树被检索出来。
假定你发出下列SELECT语句：
mysql SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2；
如果一个多列索引存在于col1和col2上，适当的行可以直接被取出。如果分开的单行列索引存在于col1和col2上，优化器试图通过决定哪个索引将找到更少的行并来找出更具限制性的索引并且使用该索引取行。
根据所描述的问题，可尝试在mms_profitcenter 的FOrderID ，FSuffix列上建立索引，再查询试试。 下面提供30种mysql常用优化方法供参考：
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate='2005-11-30' and createdate'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
第一种方法时替换有问题的硬件。对MySQL进程的设置进行调优。对查询进行优化。
替换有问题的硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上，您通常可以让中央处理器（CPU）或磁盘速度加倍，也可以让内存增大4到8倍。
第二种方法是对MySQL服务器（也称为mysqld）进行调优。
对这个进程进行调优意味着适当地分配内存，并让 mysqld 了解将会承受何种类型的负载。加快磁盘运行速度不如减少所需的磁盘访问次数。类似地，确保 MySQL 进程正确操作就意味着它花费在服务查询上的时间要多于花费在处理后台任务（如处理临时磁盘表或打开和关闭文件）上的时间。对mysqld进行调优是本文的重点。
最好的方法是确保查询已经进行了优化。这意味着对表应用了适当的索引，查询是按照可以充分利用MySQL功能的方式来编写的。尽管本文并没有包含查询调优方面的内容（很多着作中已经针对这个主题进行了探讨），不过它会配置mysqld来报告可能需要进行调优的查询。
虽然已经为这些任务指派了次序，但是仍然要注意硬件和mysqld的设置以利于适当地调优查询。海外服务器租用机器速度慢也就罢了，我曾经见过速度很快的机器在运行设计良好的查询时由于负载过重而失败，因为mysqld被大量繁忙的工作所占用而不能服务查询。
第三种方法是记录慢速查询
在一个SQL服务器中，数据表都是保存在磁盘上的。索引为服务器提供了一种在表中查找特定数据行的方法，而不用搜索整个表。当必须要搜索整个表时，就称为表扫描。通常来说，您可能只希望获得表中数据的一个子集，因此全表扫描会浪费大量的磁盘I/O,因此也就会浪费大量时间。当必须对数据进行连接时，这个问题就更加复杂了，因为必须要对连接两端的多行数据进行比较。
当然，表扫描并不总是会带来问题；有时读取整个表反而会比从中挑选出一部分数据更加有效（服务器进程中查询规划器用来作出这些决定）。如果索引的使 用效率很低，或者根本就不能使用索引，则会减慢查询速度，而且随着服务器上的负载和表大小的增加，这个问题会变得更加显着。执行时间超过给定时间范围的查询就称为慢速查询。
_深圳比特捷_
我们知道redo log包括 buffer和log file的部分，这里的innodb_log_file_size是配置log file的大小的。
innodb_log_file_size这个选项是设置 redo 日志（重做日志）的大小。这个值的默认为5M，是远远不够的，在安装完mysql时需要尽快的修改这个值。如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作，那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了，就会增加恢复的时间，因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
由于事务日志相当于一个写缓冲，而小日志文件会很快的被写满，这时候就需要频繁地刷新到硬盘，速度就慢了。如果产生大量的写操作，MySQL可能就不能足够快地刷新数据，那么写性能将会降低。
大的日志文件，另一方面，在刷新操作发生之前给你足够的空间来使用。反过来允许InnoDB填充更多的页面。对于崩溃恢复 – 大的重做日志意味着在服务器启动前更多的数据需要读取，更多的更改需要重做，这就是为什么崩溃恢复慢了。
如果不配的后果：默认是5M，这是肯定不够的。
最后，让我们来谈谈如何找出重做日志的正确大小。
幸运的是，你不需要费力算出正确的大小，这里有一个经验法则：在服务器繁忙期间，检查重做日志的总大小是否够写入1-2小时。你如何知道InnoDB写入多少，使用下面方法可以统计60秒内地增量数据大小：
mysql show engine innodb status\G select sleep(60); show engine innodb status\G
Log sequence number 4631632062
...
Log sequence number 4803805448
mysql select (4803805448-4631632062) 60/1024/1024;
+--------------------------------------+
| (4803805448-4631632062) 60/1024/1024 |
+--------------------------------------+
| 9851.84017181 |
+--------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
在这个60s的采样情况下，InnoDB每小时写入9.8GB数据。所以如果innodb_log_files_in_group没有更改(默认是2，是InnoDB重复日志的最小数字)，然后设置innodb_log_file_size为10G，那么你实际上两个日志文件加起来有20GB，够你写两小时数据了。
更改innodb_log_file_size的难易程度和能设置多大取决于你现在使用的MySQL版本。特别地，如果你使用的是5.6之前的版本，你不能仅仅的更改变量，期望服务器会自动重启。
好了，下面是步骤：
1、在my.cnf更改innodb_log_file_size
2、停止mysql服务器
3、删除旧的日志,通过执行命令rm -f /var/lib/mysql/ib_logfile*
4、启动mysql服务器 – 应该需要比之前长点的时间，因为需要创建新的事务日志。最后，需要注意的是，有些mysql版本(比如5.6.2)限制了重做日志大小为4GB。所以在你设置innodb_log_file_size为2G或者更多时，请先检查一下MySQL的版本这方面的限制。