数据库锁 mysql优化教程?
mysql优化教程?
1、对SQL语句、索引、表结构等进行优化。
2、开启查询缓存,Query Cache缓存了SELECT查询及其结果数据集,当执行一个同样的SELECT查询时,MySQL会从内存中直接取出结果,加快了查询执行速度、减小了数据库的压力。执行SHOW VARIABLES LIKE "have_query_cache"可以查看MySQL查询缓存是否打开,开启查询缓存只需配置my.cnf文件即可,具体如下:
query_cache_type = 1
query_cache_size = 128M
query_cache_limit = 1M
保存好后重启MySQL。
3、选用InnoDB存储引擎,MySQL常用存储引擎是MyISAM和InnoDB,二者区别如下:
MyISAM
查询速度快;
支持表级锁,在上锁期间表上不能进行其他操作;
支持全文检索;
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密;
不支持外键;
不支持事务,所以也就没有COMMIT和ROLLBACK操作;
不支持集群数据库。
InnoDB
支持行级锁;
支持外键,对外键约束强制;
支持事务,可执行COMMIT和ROLLBACK操作;
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密;
可用在集群环境,但并不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎,这样就能用在集群环境。
Facebook用户量十分庞大,为什么还使用MySQL数据库?
尽管Facebook使用MySQL,但它们并不是一成不变的使用它。 事实上,他们的团队已经提交了许多MySQL核心和Innodb插件的高性能增强。 他们的主要重点是增加性能计数器到Innodb。 其他更改集中在IO子系统上,包括以下新功能:
1 innodb_io_capacity:设置服务器的IO容量以确定后台IO的速率限制
2 innodb_read_io_threads, innodb_write_io_threads:设置后台IO线程
3 innodb_max_merged_io:设置可能合并到一个大IO请求中的相邻IO请求的最大数量
Facebook使用MySQL作为键值存储,其中数据随机分布在一大组逻辑实例中。 这些逻辑实例分散在物理节点之间,负载均衡在物理节点级完成。 Facebook已经开发了一个分区方案,其中全局ID被分配给所有的用户数据。 他们也有一个自定义的归档方案,它基于每个用户的频繁和最近的数据。 大部分数据是随机分布的。 令人惊讶的是,据传Facebook有1800个MySQL服务器,但只有3个全职DBA
Facebook主要将MySQL用于结构化数据存储,例如墙贴,用户信息等。这些数据在各个数据中心之间复制。 对于blob存储(照片,视频等),Facebook使用一个自定义的解决方案,涉及外部的CDN和内部的NFS
同样重要的是,Facebook大量使用Memcache,这是一种内存缓存系统,通过在RAM中缓存数据和对象来加速动态数据库驱动的网站,以减少阅读时间。 Memcache是Facebook的主要缓存形式,大大减少了数据库的负载。 拥有一个缓存系统可以使Facebook的速度与调用数据一样快。 如果不需要访问数据库,则只需根据用户标识从缓存中获取数据
所以,“Facebook使用什么数据库”似乎是一个简单的问题,你可以看到他们已经添加了各种其他系统,使其真正的具有网络可扩展性。 但是,仍然可以自由地使用这样一个观点:“MySQL和Oracle或者MS SQL Server一样好或者更好,因为就算只有Facebook使用它,它也有5亿用户!”
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