MySQL 开发实践 8 问，你能 hold 住几个？

最近研发的项目对 DB 依赖比较重，梳理了这段时间使用MySQL遇到的8个比较具有代表性的问题，答案也比较偏自己的开发实践，没有 DBA专业和深入，有出入的请使劲拍砖！

MySQL读写性能是多少，有哪些性能相关的配置参数？MySQL负载高时，如何找到是由哪些SQL引起的？如何针对具体的SQL做优化？SQL层面已难以优化，请求量继续增大时的应对策略？MySQL如何做主从数据同步？如何防止DB误操作和做好容灾？该选择MySQL哪种存储引擎，Innodb具有什么特性？MySQL内部结构有哪些层次？

这里做了几个简单压测实验

机器：8核CPU，8G内存
表结构(尽量模拟业务)：12个字段(1个bigint(20)为自增primary key，5个int(11)，5个varchar(512)，1个timestamp)，InnoDB存储引擎。
实验1(写)：insert => 6000/s
前提：连接数100，每次insert单条记录
分析：CPU跑了50%，这时磁盘为顺序写，故性能较高

实验2(写)：update(where条件命中索引) => 200/s
前提：连接数100，10w条记录，每次update单条记录的4个字段(2个int(11)，2个varchar(512))
分析：CPU跑2%，瓶颈明显在IO的随机写

实验3(读)：select(where条件命中索引) => 5000/s
前提：连接数100，10w条记录，每次select单条记录的4个字段(2个int(11)，2个varchar(512))
分析：CPU跑6%，瓶颈在IO，和db的cache大小相关

实验4(读)：select(where条件没命中索引) => 60/s
前提：连接数100，10w条记录，每次select单条记录的4个字段(2个int(11)，2个varchar(512))
分析：CPU跑到80%，每次select都需遍历所有记录，看来索引的效果非常明显！

几个重要的配置参数，可根据实际的机器和业务特点调整

max_connecttions：最大连接数

table_cache：缓存打开表的数量

key_buffer_size：索引缓存大小

query_cache_size：查询缓存大小

sort_buffer_size：排序缓存大小(会将排序完的数据缓存起来)

read_buffer_size：顺序读缓存大小

read_rnd_buffer_size：某种特定顺序读缓存大小(如order by子句的查询)

PS：查看配置方法：show variables like '%max_connecttions%';

方法：慢查询日志分析(MySQLdumpslow)

慢查询日志例子，可看到每个慢查询SQL的耗时：

日志显示该查询用了1.958秒，返回254786行记录，一共遍历了254786行记录。及具体的时间戳和SQL语句。

使用MySQLdumpslow进行慢查询日志分析

MySQLdumpslow -s t -t 5 slow_log_20140819.txt

输出查询耗时最多的Top5条SQL语句

-s：排序方法，t表示按时间 (此外，c为按次数，r为按返回记录数等)
-t：去Top多少条，-t 5表示取前5条

执行完分析结果如下：

以第1条为例，表示这类SQL(N可以取很多值，这里MySQLdumpslow会归并起来)在8月19号的慢查询日志内出现了1076100次，总耗时99065秒，总返回440058825行记录，有28个客户端IP用到。

通过慢查询日志分析，就可以找到最耗时的SQL，然后进行具体的SQL分析

慢查询相关的配置参数

log_slow_queries：是否打开慢查询日志，得先确保=ON后面才有得分析

long_query_time：查询时间大于多少秒的SQL被当做是慢查询，一般设为1S

log_queries_not_using_indexes：是否将没有使用索引的记录写入慢查询日志

slow_query_log_file：慢查询日志存放路径

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