登录注册

当前位置：首页 > 文章列表 > 文章 > linux > 优化MySQL的3个小秘诀

优化MySQL的3个小秘诀

来源：Linux就该这么学 2024-12-11 10:54:34 0浏览 收藏

从现在开始，努力学习吧！本文《优化MySQL的3个小秘诀》主要讲解了等等相关知识点，我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章，欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧，希望能帮到你！

优化MySQL的3个小秘诀

如果你不改变 MySQL 的缺省配置，你的服务器的性能就像题图的坏在一档的法拉利一样 “虎落平阳被犬欺”。
我并不期望成为一个专家级的 DBA，但是，在我优化 MySQL 时，我推崇 80/20 原则，明确说就是通过简单的调整一些配置，你可以压榨出高达 80% 的性能提升。尤其是在服务器资源越来越便宜的当下。
警告
1.没有两个数据库或者应用程序是完全相同的。这里假设我们要调整的数据库是为一个“典型”的 Web 网站服务的，优先考虑的是快速查询、良好的用户体验以及处理大量的流量。
2.在你对服务器进行优化之前，请做好数据库备份！
1、使用 InnoDB 存储引擎
如果你还在使用 MyISAM 存储引擎，那么是时候转换到 InnoDB 了。有很多的理由都表明 InnoDB 比 MyISAM 更有优势，如果你关注性能，那么，我们来看一下它们是如何利用物理内存的：
MyISAM：仅在内存中保存索引。
InnoDB：在内存中保存索引和数据。
结论：保存在内存的内容访问速度要比磁盘上的更快。
下面是如何在你的表上去转换存储引擎的命令：
ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;
注意：你已经创建了所有合适的索引，对吗？为了更好的性能，创建索引永远是第一优先考虑的事情。
2、让 InnoDB 使用所有的内存
你可以在 my.cnf 文件中编辑你的 MySQL 配置。使用 innodb_buffer_pool_size 参数去配置在你的服务器上允许 InnoDB 使用物理内存数量。
对此（假设你的服务器仅仅运行 MySQL），公认的“经验法则”是设置为你的服务器物理内存的 80%。在保证操作系统不使用交换分区而正常运行所需要的足够内存之后 ，尽可能多地为 MySQL 分配物理内存。
因此，如果你的服务器物理内存是 32 GB，可以将那个参数设置为多达 25 GB。
innodb_buffer_pool_size = 25600M
注意：（1）如果你的服务器内存较小并且小于 1 GB。为了适用本文的方法，你应该去升级你的服务器。 （2） 如果你的服务器内存特别大，比如，它有 200 GB，那么，根据一般常识，你也没有必要为操作系统保留多达 40 GB 的内存。
3、让 InnoDB 多任务运行
如果服务器上的参数 innodb_buffer_pool_size 的配置是大于 1 GB，将根据参数 innodb_buffer_pool_instances 的设置， 将 InnoDB 的缓冲池划分为多个。
拥有多于一个的缓冲池的好处有：
在多线程同时访问缓冲池时可能会遇到瓶颈。你可以通过启用多缓冲池来最小化这种争用情况：
对于缓冲池数量的官方建议是：
为了实现最佳的效果，要综合考虑 innodb_buffer_pool_instances 和 innodb_buffer_pool_size 的设置，以确保每个实例至少有不小于 1 GB 的缓冲池。
因此，在我们的示例中，将参数 innodb_buffer_pool_size 设置为 25 GB 的拥有 32 GB 物理内存的服务器上。一个合适的设置为 25600M / 24 = 1.06 GB
innodb_buffer_pool_instances = 24
注意
在修改了 my.cnf 文件后需要重启 MySQL 才能生效：
sudo service mysql restart
还有更多更科学的方法来优化这些参数，但是这几点可以作为一个通用准则来应用，将使你的 MySQL 服务器性能更好。

以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于文章的相关知识，也可关注golang学习网公众号。

Linux Linux系统 红帽 Linux命令 linux认证 红帽linux linux教程 linux视频
版本声明
本文转载于：Linux就该这么学 如有侵犯，请联系study_golang@163.com删除
如何快速关闭电脑触摸板：详细步骤与技巧如何快速关闭电脑触摸板：详细步骤与技巧
上一篇
如何快速关闭电脑触摸板：详细步骤与技巧
Less 中混合单位计算为何会变成百分比？
下一篇
Less 中混合单位计算为何会变成百分比？
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案，代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景，打造一站式知识长龙服务，适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例，全面具体可落地，从理论到实践，一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通，使学习者贴近时代脉搏，做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网，分为导航，轮播，关于我们，成功案例，服务流程，团队介绍，数据部分，公司动态，底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局，支持响应式，有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解：生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集，涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用，助力提升NLP模型性能。
    471次使用
  • H2O EvalGPT：开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台，提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能，助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    531次使用
  • LMArena是什么？伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制，用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜，助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    550次使用
  • 斯坦福HELM：大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM（Holistic Evaluation of Language Models）大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景，涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标，助力开发者全面优化语言模型性能。
    501次使用
  • MMBench详解：多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台，提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景，助力开发者全面评估多模态模型性能。
    318次使用
查看更多
相关文章