Оптимизация запросов mysql. Повышение эффективности MySQL. Оптимизация SQL запросов. Как оптимизировать запросы к базе данных

MySQL по-прежнему является самой популярной в мире реляционной базой данных, но в то же время и наиболее не оптимизированной. Многие люди остаются с настройками по умолчанию, не "копая" глубже. В этой статье мы рассмотрим некоторые советы по оптимизации MySQL в сочетании с некоторыми новинками, которые вышли относительно недавно.

Оптимизация конфигурации

Первое, что каждый пользователь MySQL должен сделать для повышения производительности - это настроить конфигурацию. Однако, большинство этот шаг пропускают. В 5.7 (текущая версия) настройки по умолчанию стали намного лучше, чем у её предшественников, но улучшить их по-прежнему можно и несложно.

Мы надеемся, что вы используете Linux или что-то вроде Vagrant -box (как наш Homestead Improved), а, соответственно, ваш конфигурационный файл будет находиться в /etc/mysql/my.cnf . Вполне возможно, что ваша установка на самом деле будет подгружать дополнительный файл конфигурации в этот. Так что посмотрите, если файл my.cnf содержит немного, то посмотрите в /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf .

Ручной тюнинг

Следующие настройки должны быть сделаны "из коробки". Согласно этим советам , добавьте в файл конфига в раздел :

Innodb_buffer_pool_size = 1G # (здесь поменяйте примерно 50%-70% от общего объема оперативы) innodb_log_file_size = 256M innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 # можно поменять на 2 или 0 innodb_flush_method = O_DIRECT

• innodb_buffer_pool_size . Пул буферизации (buffer pool) является эдаким "складом" для кэширования данных и индексов в памяти. Он используется, чтобы хранить часто используемые данные в памяти. И когда вы используете выделенный или виртуальный сервер, на котором зачастую именно БД является узким местом, то есть смысл отдать ей бОльшую часть оперативы. Следовательно, мы даем ей 50-70% всей RAM. В документации MySQL есть руководство по настройке этого пула .
• innodb_log_file_size . Настройка размера лог-файла хорошо описана , но в двух словах это количество хранимых данных в логах, прежде чем его почистят. Обратите внимание, что лог в этом случае - это не записи об ошибках, а некий дельта-слепок изменений, которые ещё не были сброшены на диск в основные файлы innodb. MySQL пишет в фоновом режиме, но это все же влияет на производительность в момент записи. Большой лог-файл означает более высокую производительность из-за малого количества создаваемых новых и небольших контрольных точек, но при этом более длительное время восстановления в случае краша (больше данных должно быть переписано в БД).
• innodb_flush_log_at_trx_commit описан и показывает, что происходит с файлом логов. Значение 1 - самое безопасное, т. к. лог сбрасывается на диск после каждой транзакции. При значениях 0 и 2 - меньше гарантируется ACID , но больше производительность. Разница не является достаточно большой, чтобы перевесить преимущества стабильности при 1.
• innodb_flush_method . В довершение всего того, что касается сброса данных, эту настройку нужно установить в O_DIRECT - чтобы избежать двойной буферизации. Советую всегда это делать, пока система ввода-вывода остаётся очень медленной. Хотя на большинстве хостингах, типа DigitalOcean, вы будете иметь SSD-диски, поэтому система ввода-вывода будет более производительна.

Есть инструмент от Percona, который поможет нам найти оставшиеся проблемы автоматически. Обратите внимание, что если мы бы запустили его без этой ручной настройки, то только 1 из 4 настроек была бы определена, т. к. другие 3 зависят от предпочтений пользователя и окружающей среды приложения.

Variable Inspector

Установка variable inspector на Ubuntu:

Wget https://repo.percona.com/apt/percona-release_0.1-4.$(lsb_release -sc)_all.deb sudo dpkg -i percona-release_0.1-4.$(lsb_release -sc)_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get install percona-toolkit

Для других систем, следуйте этим инструкциям .

Затем запустите toolkit:

Pt-variable-advisor h=localhost,u=homestead,p=secret

Вы увидите такой результат:

# WARN delay_key_write: MyISAM index blocks are never flushed until necessary. # NOTE max_binlog_size: The max_binlog_size is smaller than the default of 1GB. # NOTE sort_buffer_size-1: The sort_buffer_size variable should generally be left at its default unless an expert determines it is necessary to change it. # NOTE innodb_data_file_path: Auto-extending InnoDB files can consume a lot of disk space that is very difficult to reclaim later. # WARN log_bin: Binary logging is disabled, so point-in-time recovery and replication are not possible.

Прим. переводчика:
На моей локальной машине, кроме этого, выдал ещё вот такой ворнинг:

О том, что параметр innodb_flush_method нужно установить в O_DIRECT и почему говорилось выше. И если вы придерживались последовательности тюнинга как в статье, то вы не увидите это предупреждение.

Ни одно из этих (прим.пер.: указанных автором ) предупреждений не критично, их необязательно исправлять. Единственное, что можно поправить - это настройка бинарного лога для репликации и снапшотов.

Примечание: в новых версиях размер binlog-а по умолчанию 1G и этого ворнинга не будет.

Max_binlog_size = 1G log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log server-id=master-01 binlog-format = "ROW"

• max_binlog_size . Определяет насколько большими будут бинарные логи. В них записываются ваши транзакции и запросы и делаются контрольные точки. Если транзакция превышает максимум, то лог может превышать свой размер при сохранении на диск; в противном случае MySQL будет поддерживать его в рамках этого лимита.
• log_bin . Эта опция включает запись бинарных логов в целом. Без неё невозможны снапшоты или репликации. Обратите внимание, что это может очень сказаться на дисковом пространстве. server-id - это необходимая опция при включении бинарного лога, поэтому логи "знают" с какого сервера они пришли (для репликации), а binlog-format - это просто способ, которым они записываются.

Как вы видите, новый MySQL имеет значения по умолчанию, которые практически готовы к применению в продакшене. Конечно, каждое приложение отличается и имеет дополнительные применяемые им хитрости и тюнинги.

MySQL Tuner

Вспомогательные инструменты: Percona Toolkit для выявления дублирующих индексов

Ранее установленный нами Percona Toolkit также имеет инструмент для обнаружения дублирующих индексов, который может пригодиться при использовании сторонних CMS или просто проверить себя - вдруг вы случайно добавили больше индексов, чем нужно. Например, установка WordPress по умолчанию имеет дублирующие индексы в таблице wp_posts:

Pt-duplicate-key-checker h=localhost,u=homestead,p=secret # ######################################################################## # homestead.wp_posts # ######################################################################## # Key type_status_date ends with a prefix of the clustered index # Key definitions: # KEY `type_status_date` (`post_type`,`post_status`,`post_date`,`ID`), # PRIMARY KEY (`ID`), # Column types: # `post_type` varchar(20) collate utf8mb4_unicode_520_ci not null default "post" # `post_status` varchar(20) collate utf8mb4_unicode_520_ci not null default "publish" # `post_date` datetime not null default "0000-00-00 00:00:00" # `id` bigint(20) unsigned not null auto_increment # To shorten this duplicate clustered index, execute: ALTER TABLE `homestead`.`wp_posts` DROP INDEX `type_status_date`, ADD INDEX `type_status_date` (`post_type`,`post_status`,`post_date`);

Как видно из последней строки, этот инструмент также дает вам советы о том, как избавиться от повторяющихся индексов.

Вспомогательные инструменты: Percona Toolkit для неиспользуемых индексов

Percona Toolkit может также обнаружить неиспользуемые индексы. Если вы логируете медленные запросы (см. раздел "узкие места" ниже), вы можете запустить утилиту и она будет проверять, используют ли эти запросы индексы в таблицах и как именно.

Pt-index-usage /var/log/mysql/mysql-slow.log

Подробную информацию об использовании этой утилиты см. .

Узкие места

В этом разделе описывается, как обнаруживать и отслеживать узкие места в базе данных.

Для начала, давайте включим логирование медленных запросов:

Slow_query_log = /var/log/mysql/mysql-slow.log long_query_time = 1 log-queries-not-using-indexes = 1

Строки выше должны быть добавлены в конфигурацию mysql. БД будет отслеживать запросы, которые выполнялись больше чем 1 секунду, и те, которые не используют индексы.

Как только в этом логе появятся некоторые данные, вы можете проанализировать их на предмет использования индексов с помощью вышеуказанной утилиты pt-index-usage или с помощью pt-query-digest , которая выведет примерно такие результаты:

Pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log # 360ms user time, 20ms system time, 24.66M rss, 92.02M vsz # Current date: Thu Feb 13 22:39:29 2014 # Hostname: * # Files: mysql-slow.log # Overall: 8 total, 6 unique, 1.14 QPS, 0.00x concurrency ________________ # Time range: 2014-02-13 22:23:52 to 22:23:59 # Attribute total min max avg 95% stddev median # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Exec time 3ms 267us 406us 343us 403us 39us 348us # Lock time 827us 88us 125us 103us 119us 12us 98us # Rows sent 36 1 15 4.50 14.52 4.18 3.89 # Rows examine 87 4 30 10.88 28.75 7.37 7.70 # Query size 2.15k 153 296 245.11 284.79 48.90 258.32 # ==== ================== ============= ===== ====== ===== =============== # Profile # Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M Item # ==== ================== ============= ===== ====== ===== =============== # 1 0x728E539F7617C14D 0.0011 41.0% 3 0.0004 0.00 SELECT blog_article # 2 0x1290EEE0B201F3FF 0.0003 12.8% 1 0.0003 0.00 SELECT portfolio_item # 3 0x31DE4535BDBFA465 0.0003 12.6% 1 0.0003 0.00 SELECT portfolio_item # 4 0xF14E15D0F47A5742 0.0003 12.1% 1 0.0003 0.00 SELECT portfolio_category # 5 0x8F848005A09C9588 0.0003 11.8% 1 0.0003 0.00 SELECT blog_category # 6 0x55F49C753CA2ED64 0.0003 9.7% 1 0.0003 0.00 SELECT blog_article # ==== ================== ============= ===== ====== ===== =============== # Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0x728E539F7617C14D at byte 736 ______ # Scores: V/M = 0.00 # Time range: all events occurred at 2014-02-13 22:23:52 # Attribute pct total min max avg 95% stddev median # ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Count 37 3 # Exec time 40 1ms 352us 406us 375us 403us 22us 366us # Lock time 42 351us 103us 125us 117us 119us 9us 119us # Rows sent 25 9 1 4 3 3.89 1.37 3.89 # Rows examine 24 21 5 8 7 7.70 1.29 7.70 # Query size 47 1.02k 261 262 261.25 258.32 0 258.32 # String: # Hosts localhost # Users * # Query_time distribution # 1us # 10us # 100us ################################################################ # 1ms # 10ms # 100ms # 1s # 10s+ # Tables # SHOW TABLE STATUS LIKE "blog_article"\G # SHOW CREATE TABLE `blog_article`\G # EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/ SELECT b0_.id AS id0, b0_.slug AS slug1, b0_.title AS title2, b0_.excerpt AS excerpt3, b0_.external_link AS external_link4, b0_.description AS description5, b0_.created AS created6, b0_.updated AS updated7 FROM blog_article b0_ ORDER BY b0_.created DESC LIMIT 10

Если вы предпочитаете анализировать эти логи вручную, вы можете сделать то же самое, но сначала вам нужно экспортировать лог в более анализируемый формат. Это можно сделать так:

Mysqldumpslow /var/log/mysql/mysql-slow.log

С дополнительными параметрами можно отфильтровать данные, чтобы экспортировать только нужное. Например, топ-10 запросов, отсортированных по среднему времени выполнения:

Mysqldumpslow -t 10 -s at /var/log/mysql/localhost-slow.log

Заключение

В этом всеобъемлющем посте по оптимизации MySQL мы рассмотрели различные методы и техники, с помощью которых мы можем добиться, чтобы наш MySQL летал.

Мы разобрались с оптимизацией конфигурации, мы прокачались по индексам, и мы избавились от некоторых узких мест. Все это было в основном теорией, однако, всё это применимо на реальных приложениях.

Иногда, формируя запрос, вы уже знаете, вам нужна только одна уникальная строка в таблице. Вы можете сформировать выборку по уникальной записи. Или вы можете просто запустить проверку на существование любого количества записей, которые удовлетворяют вашему условию.

В таких случаях, использование метода LIMIT 1 может существенно увеличить производительность:

// существуют ли в базе данные людей из Калифорнии? // НЕТ, таких нет!: $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE state = "California""); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... прочий код } // Положительный ответ $r = mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE state = "California" LIMIT 1"); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... прочий код }

2. Оптимизация работы с базой с помощью обработки кэша запросов

Большинство серверов MySQL поддерживают функцию кэширования запросов. Это один из наиболее эффективных методов повышения производительности, с которым движок базы данных справляется без проблем.

Когда один и тот же запрос выполняется несколько раз, то, результат будет получен из кэша. Без необходимости обрабатывать снова все таблицы. Это значительно ускоряет процесс.

// если кэш запросов НЕ поддерживается $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()"); // кэш поддерживается! $today_date = date("Y-m-d"); $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= "$today_date"");

3. Индексация полей поиска

Индексы предназначены не только для присвоения первичному или уникальному ключам. Если в таблице есть столбцы, по которым вы производите поиск, их практически в обязательном порядке следует индексировать.

Как вы понимаете, это правило также распространяется на часть строки поиска: такую как «last_name LIKE ‘% ‘». Когда поиск производится по началу строки, MySQL может использовать для этого столбца индексацию.

Вы также должны понимать, какие виды запросов не могут использовать обычные индексы. Например, при поиске слова (например, «WHERE post_content LIKE ‘%tomato%"»), применение обычного индекса вам ничего не даст. В таком случае лучше будет использовать поиск MySQL на полное соответствие или создать свой собственный индекс.

4. Индексирование и использование столбцов одинакового типа при объединении

Если ваше приложение содержит много запросов на объединение, необходимо убедиться, что столбцы в обеих таблицах, которые вы объединяете, проиндексированы. Это влияет на оптимизацию внутренних операций MySQL по объединению.

Кроме того, столбцы, которые объединяются, должны быть одинакового типа. Например, если вы объединяете столбец типа DECIMAL из одной таблицы и столбец типа INT из другой, MySQL не сможет использовать по крайней мере один из индексов.

Даже кодировка символов должна быть того же типа для соответствующих строк объединяемых столбцов.

// ищем компании, находящиеся в моем штате $r = mysql_query("SELECT company_name FROM users LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state) WHERE users.id = $user_id"); // оба столбца штатов должны быть проиндексированы // и они оба должны быть одинакового типа и иметь ту же кодировку символов для соответствующих строк // или MySQL придется сканировать всю таблицу полностью

5. По возможности не используйте запросы типа SELECT *

Чем больше данных в таблице обрабатывается при запросе, тем медленнее выполняется сам запрос. Время уходит на дисковые операции. Кроме того, когда сервер базы данных разделен с веб-сервером, возникают задержки при передаче данных между серверами.

// нежелательный запрос $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d["username"]}"; // лучше использовать следующий код: $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d["username"]}";

6. Пожалуйста, не используйте метод сортировки ORDER BY RAND()

Это один из тех приемов, которые на первых порах кажутся неплохими, и многие программисты-новички попадаются на эту удочку. Вы даже не представляете, какую ловушку расставляете сами себе же, как только начинаете использовать в запросах этот фильтр.

Если вам действительно нужно отсортировать некоторые строки в результатах поиска, то есть гораздо более эффективные способы сделать это. Допустим, что вам нужно добавить дополнительный код к запросу, но из-за данной ловушки вы не сможете этого сделать, что приведет к уменьшению эффективности обработки данных, по мере того, как база будет разрастаться в размерах.

Проблема в том, что MySQL будет выполнять операцию RAND () (которая использует вычислительные ресурсы сервера) перед сортировкой для каждой строки в таблице. При этом выбираться будет всего одна строка.

// какой код НЕ следует использовать: $r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1"); // правильнее будет использовать следующий код: $r = mysql_query("SELECT count(*) FROM user"); $d = mysql_fetch_row($r); $rand = mt_rand(0,$d - 1); $r = mysql_query("SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1");

Таким образом, вы выберете меньшее количество результатов поиска, после чего сможете применить метод LIMIT, описанный в пункте 1.

7. Используйте столбцы типа ENUM вместо VARCHAR

Столбцы типа ENUM очень компактны, а, следовательно, быстры в обработке. Внутри базы их содержание хранится в формате TINYINT , но они могут содержать и выводить любые значения. Поэтому в них очень удобно задавать определенные поля.

Если у вас есть некоторое поле, которое содержит несколько разных значений одного вида, то вместо столбцов типа VARCHAR лучше использовать ENUM. Например, это может быть столбец «Статус », который содержит только такие значения, как «активно », «неактивно », «ожидание », «срок действия истек » и т.д.

Существует даже возможность задать сценарий, при котором MySQL будет «предлагать» изменить структуру таблицы. Когда у вас есть поле типа VARCHAR, система может автоматически рекомендовать изменить формат столбца на ENUM. Это можно сделать с помощью вызова функции PROCEDURE ANALYSE() .

Используйте для хранения IP-адресов поля типа UNSIGNED INT

Многие разработчики создают для этих целей поля типа VARCHAR (15) , в то время как IP-адреса можно было бы хранить в базе в виде десятичных чисел. Поля типа INT предоставляют возможность хранить до 4 байта информации, и при этом для них можно задать фиксированный размер поля.

Вы должны удостовериться, что ваши колонки имеют формат UNSIGNED INT , поскольку IP-адрес задается 32-мя битами.

В запросах можно использовать параметр INET_ATON () для преобразования IP-адресов в десятичные числа, и INET_NTOA () — наоборот. PHP имеет и другие аналогичные функции long2ip () и ip2long () .

8. Вертикальное секционирование (разделение)

Вертикальное секционирование представляет собою процесс, когда структура таблицы разделяется по вертикали из соображений оптимизации работы с базой данных.

Пример 1: Допустим, у вас есть таблица пользователей, в которой в числе прочего содержатся их домашние адреса. Данная информация используется очень редко. Вы можете разделить вашу таблицу и хранить данные по адресам в другой таблице.

Таким образом, ваша основная таблица пользователей заметно уменьшится в размерах. А как вы знаете, меньшие таблицы, обрабатываются быстрее.

Пример 2: У вас в таблице есть поле «last_login » (последний логин). Оно обновляется каждый раз, когда пользователь входит в систему под своим именем пользователя. Но каждое изменение таблицы записывается в кэш запросов к этой таблице, который хранится на диске. Вы можете переместить это поле в другую таблицу, чтобы уменьшить количество обращений к вашей основной таблице пользователей.

Однако вы должны быть уверены в том, что обе таблицы, которые получились после секционирования, не будут в дальнейшем использоваться одинаково часто. В противном случае это существенно снизит производительность.

9. Меньшие столбцы – быстрее

Для движков баз данных дисковое пространство, пожалуй, самое узкое место. Поэтому хранить информацию более компактно, как правило, полезно с точки зрения производительности. Это уменьшает количество обращений к диску.

В MySQL Docs прописан ряд требований к хранению разных типов данных. Если ожидается, что таблица не будет содержать слишком большое количество записей, то нет причин хранить первичный ключ в полях типа INT, MEDIUMINT, SMALLINT , а в отдельных случаях даже TINYINT . Если в формате даты вам не нужны составляющие времени (часы: минуты), то используйте поля типа DATE вместо DATETIME.

Однако все же убедитесь, что на перспективу вы оставили себе достаточно пространства для развития. Иначе в какой-то момент может произойти что-то типа обвала.

От автора: один мой знакомый решил оптимизировать свой автомобиль. Сначала одно колесо снял, потому крышу спилил, затем мотор… В общем, сейчас он пешком ходит. Это все последствия неправильного подхода! Поэтому, чтобы ваша СУБД продолжала «ездить», оптимизация MySQL должна проходить правильно.

Когда оптимизировать и зачем?

Лишний раз лезть в настройки сервера и изменять значения параметров (особенно, если не знаете, чем это может закончиться) не стоит. Если рассматривать данную тему с «колокольни» улучшения производительности веб-ресурсов, то она настолько обширная, что ей нужно посвящать целое научное издание в 7 томах.

Но такого писательского терпения у меня явно нет, да и у вас читательского тоже. Мы поступим проще, и постараемся лишь слегка углубиться в чащи оптимизации MySQL сервера и его составляющих. С помощью оптимальной установки всех параметров СУБД можно достигнуть нескольких целей:

Увеличить скорость выполнения запросов.

Повысить общую производительность сервера.

Уменьшить время ожидания загрузки страниц ресурса.

Снизить потребление серверных мощностей хостинга.

Снизить объем занимаемого дискового пространства.

Постараемся всю тематику оптимизации разбить на несколько пунктов, чтоб было более-менее понятно, от чего «котелок» закипает .

Зачем настраивать сервер

В MySQL оптимизацию производительности следует начинать с сервера. Прежде всего, следует ускорить его работу и уменьшить время обработки запросов. Универсальным средством для достижения всех перечисленных целей является включения кэширования. Не знаете, «what is it»? Сейчас все поясню.

Если на вашем экземпляре сервера включено кэширование, то система MySQL автоматически «запоминает» введенный пользователем запрос. И в следующий раз при его повторении данный результат запроса (на выборку) будет не обработан, а взят из памяти системы. Получается, что таким образом сервер «экономит» время на выдачу ответа, и вследствие чего скорость реагирования сайта повышается. В том числе это касается и общей скорости загрузки.

В MySQL оптимизация запросов применима к тем движкам и CMS, которые работают на основе данной СУБД и PHP. При этом код, написанный на языке программирования, для генерации динамической веб-страницы запрашивает некоторые ее структурные части и содержимое (записи, архивы и другие таксономии) из БД.

Благодаря включенному кэшированию в MySQL выполнение запросов к серверу СУБД происходит намного быстрее. За счет чего и повышается скорость загрузки всего ресурса в целом. А это положительно отражается и на пользовательском опыте, и на позиции сайта в выдаче.

Включаем и настраиваем кэширование

Но давайте вернемся от «скучной» теории к интересной практике. Дальнейшую оптимизацию базы MySQL продолжим с проверки состояния кэширования на вашем сервере БД. Для этого с помощью специального запроса мы выведем значения всех системных переменных:

Совсем другое дело.

Сделаем маленький обзор полученных значений, которые пригодятся нам для оптимизации баз данных MySQL:

have_query_cache – значение показывает «ВКЛ» кэширование запросов или нет.

query_cache_type – отображает активный тип кэша. Нам нужно значение «ON». Это говорит о том, что кэширование включено для всех видов выборки (команда SELECT). Кроме тех, в которых используется параметр SQL_NO_CACHE (запрещает сохранение информации об этом запросе).

У нас все настройки заданы правильно.

Отмеряем кэш под индексы и ключи

Теперь нужно проверить, сколько отведено оперативной памяти под индексы и ключи. Рекомендуется устанавливать этот важный для оптимизации БД MySQL параметр на 20-30% от объема оперативки, доступной для сервера. Например, если под экземпляр СУБД выделено 4 «гектара», то смело ставьте 32 «метра». Но все зависит от особенностей определенной базы и ее структуры (типов) таблиц.

Для установки значения параметра нужно отредактировать содержимое конфигурационного файла my.ini, который в Денвере находится по следующему пути: F:\Webserver\usr\local\mysql-5.5

Файл открываем с помощью Блокнота. Затем находим в нем параметр key_buffer_size и устанавливаем оптимальный для вашей системы ПК (в зависимости от «гектаров» оперативки) размер. После этого нужно перезапустить сервер БД.

В СУБД используется несколько дополнительных подсистем (нижнего уровня), и все основные их настройки также задаются в данном файле конфигурации. Поэтому, если нужно провести в MySQL InnoDB оптимизацию, то добро пожаловать сюда. Более подробно эту тему мы изучим в одном из наших следующих материалов.

Измеряем уровень индексов

Использование индексов в таблицах значительно повышает скорость обработки и формирования ответа СУБД на введенный запрос. MySQL постоянно «измеряет» уровень применения индексов и ключей в каждой БД. Для получения данного значения используйте запрос:

SHOW STATUS LIKE "handler_read%"

В полученном результате нас интересует значение в строке Handler_read_key. Если указанное там число маленькое, то это говорит о том, что индексы почти не используются в данной базе. А это плохо (как у нас ).

→ Оптимизация запросов MySQL

MySQL располагает большим набором функций для различных сортировок (ORDER BY ), группировок (GROUP BY ), объединений (LEFT JOIN или RIGHT JOIN ) и так далее. Все они безусловно удобны, но в условиях одноразовых запросов. К примеру, если лично Вам требуется что-то откопать в базе используя кучу таблиц и связок, то кроме вышеперечисленных функций можно и даже нужно применять условный операторы IF . Главная ошибка начинающих программистов это стремление применить такие запросы в рабочем коде сайта. В данном случае сложный запрос безусловно красив, но вреден. Все дело в том, что любые операторы сортировок, группировок, объединений или вложенных запросов, не могут выполняться в оперативной памяти, и используют жесткий диск для создания временных таблиц. А хард, как известно - самое узкое место сервера.

Правила оптимизации mysql запросов

1. Избегайте вложенных запросов

Это самая серьезная ошибка. Родительский процесс всегда будет ждать завершения дочернего и в это время держать коннект к базе, использовать диск и нагружать iowait. Два параллельных запроса в базу и выполнения нужных фильтраций в серверном интерпретаторе (Perl , PHP и т. д.), выполнятся на порядок быстрее чем вложенный.

Примеры на perl , как делать не следует:

My $sth = $dbh->prepare("SELECT elementID,elementNAME,groupID FROM tbl WHERE groupID IN(2,3,7)"); $sth->execute(); while (my @row = $sth->fetchrow_array()) { my $groupNAME = $dbh->selectrow_array("SELECT groupNAME FROM groups WHERE groupID = $row"); ### Допустим нужно собрать названия групп ### и добавить их в конец массива с данными push @row => $groupNAME; ### Делаем еще что-нибудь... }

или не в коем случае вот так:

My $sth = $dbh->prepare("SELECT elementID,elementNAME,groupID FROM tbl WHERE groupID IN(SELECT groupID FROM groups WHERE groupNAME = "Первая" OR groupNAME = "Вторая" OR groupNAME = "Седьмая")");

Если есть необходимость подобных действий, во всех случаях лучше использовать хеш, массив или любой другой путь для фильтрации.

Пример на perl, как делаю обычно я:

My %groups; my $sth = $dbh->prepare("SELECT groupID,groupNAME FROM groups WHERE groupID IN(2,3,7)"); $sth->execute(); while (my @row = $sth->fetchrow_array()) { $groups{$row} = $row; } ### А теперь выполням основную выборку без вложенного запроса my $sth2 = $dbh->prepare("SELECT elementID,elementNAME,groupID FROM tbl WHERE groupID IN(2,3,7)"); $sth2->execute(); while (my @row = $sth2->fetchrow_array()) { push @row => $groups{$row}; ### Делаем еще что-нибудь... }

2. Не сортируйте, не группируйте и не фильтруйте в базе

По возможности не применяйте в своих запросах операторы ORDER BY, GROUP BY, JOIN. Все они используют временные таблицы. Если сортировка или группировка необходима только для вывода элементов, например по алфавиту, лучше выполнить эти действия в переменных интерпретатора.

Примеры на perl, как сортировать не следует:

My $sth = $dbh->prepare("SELECT elementID,elementNAME FROM tbl WHERE groupID IN(2,3,7) ORDER BY elementNAME"); $sth->execute(); while (my @row = $sth->fetchrow_array()) { print qq{$row => $row}; }

Пример на perl, как сортирую обычно я:

My $list = $dbh->selectall_arrayref("SELECT elementID,elementNAME FROM tbl WHERE groupID IN(2,3,7)"); foreach (sort { $a-> cmp $b-> } @$list){ print qq{$_-> => $_->}; }

Так намного быстрее. Особенно заметна разница если данных много. В случае, если нужно отсортировать в perl по нескольким полям, можно применить сортировку Шварца . Если требуется произвольная сортировка ORDER BY RAND() - используйте сортировку random в perl .

3. Используйте индексы

Если от сортировки в базе можно отказаться в некоторых случаях, то от WHERE навряд ли удастся. Поэтому, для полей, по которым будет идти сравнение, необходимо устанавливать индексы. Делаются они просто.

Таким запросом:

ALTER TABLE `any_db`.`any_tbl` ADD INDEX `text_index`(`text_fld`(255));

Где 255 - длина ключа. Для некоторых типов данных он не требуется. Подробности в документации к MySQL.