Submitted by gouki on 2012, July 10, 9:11 AM
我知道INNODB不錯,但是我的VPS只有小小的512M內存,實在是扛不住,這玩意啥也不錯就吃掉了我不少內存了。於是我直接在my.cnf裏加上了skip-innodb。結果服務無法啟動。
找了一下資料 ,原來mysql 5.5以上的時候,默認的引擎就是innodB,因此,如果要skip掉它,必須告訴 mysql我的默認引擎是myisam。因此代碼就變成了這樣,在[mysqld]中加入:
default-storage-engine = MyISAM
然後再skip-innodb,接著運行service mysql restart,世界清靜 了。
原來運行top的時候,mysql一直佔有著70%左右的CPU。現在立刻清零。
一下子安逸了
Tags: linux, mysql, innodb, myisam
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Submitted by gouki on 2010, December 28, 4:35 PM
如果数据库中没有什么太过重要的数据,每隔一段时间还是清除一下binlog吧。这玩意,对于没重要数据的人来说,实在没有意义 。。。。
大多数用binlog的,往往都是在wordpress上。因为它默认是innodb(好象3.01安装的时候,默认是myisam了。。至少我装的某一个库就是myisam的,很意外)
怎么清除bin log呢?先进入数据库命令行
show master logs;
purge master logs to 'mysql-bin.000010';
一般情况看看到最后一个是啥就留到啥吧。。。
留着最近的,真要出啥事了,还能恢复一下。。(不过,有多少人在自己的机器上恢复数据的?公司的除外。。。。)
Tags: innodb, mysql, binlog
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Submitted by gouki on 2010, January 3, 1:21 PM
MYISAM和INNODB的争论由来已久,如今,我又找到两篇文章,让我们看看有关这两种引擎的优劣的文章:浅谈MySQL存储引擎选择 InnoDB还是MyISAM以及InnoDB还是MyISAM 再谈MySQL存储引擎的选择
第一篇:浅谈MySQL存储引擎选择 InnoDB还是MyISAM
作者:酷壳,来源于:http://database.51cto.com/art/200905/122382.htm
MyISAM 是MySQL中默认的存储引擎,一般来说不是有太多人关心这个东西。决定使用什么样的存储引擎是一个很tricky的事情,但是还是值我们去研究一下,这里的文章只考虑 MyISAM 和InnoDB这两个,因为这两个是最常见的。
下面先让我们回答一些问题:
◆你的数据库有外键吗?
◆你需要事务支持吗?
◆你需要全文索引吗?
◆你经常使用什么样的查询模式?
◆你的数据有多大?
思考上面这些问题可以让你找到合适的方向,但那并不是绝对的。如果你需要事务处理或是外键,那么InnoDB 可能是比较好的方式。如果你需要全文索引,那么通常来说 MyISAM是好的选择,因为这是系统内建的,然而,我们其实并不会经常地去测试两百万行记录。所以,就算是慢一点,我们可以通过使用Sphinx从 InnoDB中获得全文索引。
数据的大小,是一个影响你选择什么样存储引擎的重要因素,大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB方式,因为其支持事务处理和故障恢复。数据库的在小 决定了故障恢复的时间长短,InnoDB可以利用事务日志进行数据恢复,这会比较快。而MyISAM可能会需要几个小时甚至几天来干这些事,InnoDB 只需要几分钟。
您操作数据库表的习惯可能也会是一个对性能影响很大的因素。比如: COUNT() 在 MyISAM 表中会非常快,而在InnoDB 表下可能会很痛苦。而主键查询则在InnoDB下会相当相当的快,但需要小心的是如果我们的主键太长了也会导致性能问题。大批的inserts 语句在MyISAM下会快一些,但是updates 在InnoDB 下会更快一些——尤其在并发量大的时候。
所以,到底你检使用哪一个呢?根据经验来看,如果是一些小型的应用或项目,那么MyISAM 也许会更适合。当然,在大型的环境下使用MyISAM 也会有很大成功的时候,但却不总是这样的。如果你正在计划使用一个超大数据量的项目,而且需要事务处理或外键支持,那么你真的应该直接使用InnoDB方 式。但需要记住InnoDB 的表需要更多的内存和存储,转换100GB 的MyISAM 表到InnoDB 表可能会让你有非常坏的体验。
第二篇:InnoDB还是MyISAM 再谈MySQL存储引擎的选择
作者:邵宗文,来源于:http://database.51cto.com/art/200905/124370.htm
两种类型最主要的差别就是Innodb 支持事务处理与外键和行级锁.而MyISAM不支持.所以MyISAM往往就容易被人认为只适合在小项目中使用。
我作为使用MySQL的用户角度出发,Innodb和MyISAM都是比较喜欢的,但是从我目前运维的数据库平台要达到需求:99.9%的稳定性,方便的扩展性和高可用性来说的话,MyISAM绝对是我的首选。
原因如下:
1、首先我目前平台上承载的大部分项目是读多写少的项目,而MyISAM的读性能是比Innodb强不少的。
2、MyISAM的索引和数据是分开的,并且索引是有压缩的,内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引,而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的,没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小。
3、从平台角度来说,经常隔1,2个月就会发生应用开发人员不小心update一个表where写的范围不对,导致这个表没法正常用了,这个时候 MyISAM的优越性就体现出来了,随便从当天拷贝的压缩包取出对应表的文件,随便放到一个数据库目录下,然后dump成sql再导回到主库,并把对应的 binlog补上。如果是Innodb,恐怕不可能有这么快速度,别和我说让Innodb定期用导出xxx.sql机制备份,因为我平台上最小的一个数据 库实例的数据量基本都是几十G大小。
4、从我接触的应用逻辑来说,select count(*) 和order by 是最频繁的,大概能占了整个sql总语句的60%以上的操作,而这种操作Innodb其实也是会锁表的,很多人以为Innodb是行级锁,那个只是 where对它主键是有效,非主键的都会锁全表的。
5、还有就是经常有很多应用部门需要我给他们定期某些表的数据,MyISAM的话很方便,只要发给他们对应那表的frm.MYD,MYI的文件,让 他们自己在对应版本的数据库启动就行,而Innodb就需要导出xxx.sql了,因为光给别人文件,受字典数据文件的影响,对方是无法使用的。
6、如果和MyISAM比insert写操作的话,Innodb还达不到MyISAM的写性能,如果是针对基于索引的update操作,虽然MyISAM可能会逊色Innodb,但是那么高并发的写,从库能否追的上也是一个问题,还不如通过多实例分库分表架构来解决。
7、如果是用MyISAM的话,merge引擎可以大大加快应用部门的开发速度,他们只要对这个merge表做一些select count(*)操作,非常适合大项目总量约几亿的rows某一类型(如日志,调查统计)的业务表。
当然Innodb也不是绝对不用,用事务的项目如模拟炒股项目,我就是用Innodb的,活跃用户20多万时候,也是很轻松应付了,因此我个人也是很喜欢Innodb的,只是如果从数据库平台应用出发,我还是会首选MyISAM。
另外,可能有人会说你MyISAM无法抗太多写操作,但是我可以通过架构来弥补,说个我现有用的数据库平台容量:主从数据总量在几百T以上,每天十 多亿 pv的动态页面,还有几个大项目是通过数据接口方式调用未算进pv总数,(其中包括一个大项目因为初期memcached没部署,导致单台数据库每天处理 9千万的查询)。而我的整体数据库服务器平均负载都在0.5-1左右。
文章都不太长,适合着看看就行了。。
Tags: mysql, innodb, myisam
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Submitted by gouki on 2009, July 14, 7:10 AM
innodb和myisam两种类型的表,是mysql的基础表。很多人为了选择该使用哪 种表而头疼。
一般来说innodb对事务的支持比较好,而myisam则一般,innodb是行锁,mysql是表锁。但。。。下面这个测试却:
原文:http://rdc.taobao.com/blog/dba/html/295_insert_benchmark_for_myisam_and_innodb.html
作者:陶方
内容:
测试表结构:
CREATE TABLE `test` (
`ID` bigint(20) NOT NULL auto_increment,
`INT_A` int(11) default NULL,
`INT_B` int(11) default NULL,
`INT_C` int(11) default NULL,
`STRING_A` varchar(50) default NULL,
`STRING_B` varchar(250) default NULL,
`STRING_C` varchar(700) default NULL,
PRIMARY KEY (`ID`),
KEY `IDX_TEST_IA` (`INT_A`),
KEY `IDX_TEST_IB` (`INT_B`),
KEY `IDX_TEST_SA` (`STRING_A`,`INT_C`)
) ;
数据量:总共10个表,每个表插入400w数据
并发数:每个表并发20个线程去执行插入操作,总共200个线程
数据特点:除了主键采用自增外,索引相关字段全是随机生成的。字符串的长度和内容都是随机的,平均长度为预定义的一半
X轴是unix时间戳,Y轴是十秒钟的插入量。从以上测试结果可以看出,InnoDB的插入性能随着数据量的增多一直在下降,而且表现相当不稳定。MyISAM的表现还是比较好的,虽然瞬时插入的谷值一直在下降,但是整体表现很稳定。
总的来说,Ext3的cache算法性能还是非常不错的,不愧是linux上面备受推崇的文件系统。InnoDB虽然提供了高可用性,但是插入性能方面的表现并不如MyISAM稳定。
--EOF--
对于这个图是什么生成的,我也很有兴趣。。。。目前未知
Tags: mysql, myisam, innodb, 性能, taobaodba
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Submitted by gouki on 2009, June 22, 9:09 PM
这是来自imysql.cn的文章,作者是叶金荣,第一部分内容是3年前的了。可略作参考,估计7.0的数据库应该已经部分解决这个问题,第二部分是最新的。或许也能帮助你解决一些问题。
对于我来说是不用的啦。。我的论坛才几十个人。根本不需要用到这些功能。哇哈哈哈。
不过,我记得,如果是自己的服务器架设的论坛,DZ可以通过打开APC来进行缓存加速(好象是6.X版本中的功能。7.X没有研究过是不是还存在)
不说废话,看叶金荣先生的文章:
第一部分:
一. 前言
近日由于需要,对discuz论坛(简称dz)进行优化,当然了,只是涉及到数据库的优化.
先说一下服务器及dz的数据量,2 * Intel(R) Xeon(TM) CPU 2.40GHz, 4GB mem, SCISC硬盘.
MySQL 版本为 4.0.23. 数据表情况:
cdb_attachments 2万
cdb_members 10万
cdb_posts 68万
cdb_threads 7万
二. 缓存优化
在 my.cnf 中添加/修改以下选项:
#取消文件系统的外部锁
skip-locking
#不进行域名反解析,注意由此带来的权限/授权问题
skip-name-resolve
#索引缓存,根据内存大小而定,如果是独立的db服务器,可以设置高达80%的内存总量
key_buffer = 512M
#连接排队列表总数
back_log = 200
max_allowed_packet = 2M
#打开表缓存总数,可以避免频繁的打开数据表产生的开销
table_cache = 512
#每个线程排序所需的缓冲
sort_buffer_size = 4M
#每个线程读取索引所需的缓冲
read_buffer_size = 4M
#MyISAM表发生变化时重新排序所需的缓冲
myisam_sort_buffer_size = 64M
#缓存可重用的线程数
thread_cache = 128
#查询结果缓存
query_cache_size = 128M
#设置超时时间,能避免长连接
set-variable = wait_timeout=60
#最大并发线程数,cpu数量*2
thread_concurrency = 4
#记录慢查询,然后对慢查询一一优化
log-slow-queries = slow.log
long_query_time = 1
#关闭不需要的表类型,如果你需要,就不要加上这个
skip-bdb
以上参数根据各自服务器的配置差异进行调整,仅作为参考.
三. 索引优化
上面提到了,已经开启了慢查询,那么接下来就要对慢查询进行逐个优化了.
1. 搜索优化
搜索的查询SQL大致如下:
SELECT t.* FROM cdb_posts p, cdb_threads t WHERE
t.fid IN ('37', '45', '4', '6', '17', '41', '28', '32', '31', '1', '42')
AND p.tid=t.tid AND p.author LIKE 'JoansWin'
GROUP BY t.tid ORDER BY lastpost DESC LIMIT 0, 80;
用 EXPLAIN 分析的结果如下:
mysql>EXPLAIN SELECT t.* FROM cdb_posts p, cdb_threads t WHERE
t.fid IN ('37', '45', '4', '6', '17', '41', '28', '32', '31', '1', '42')
AND p.tid=t.tid AND p.author LIKE 'JoansWin'
GROUP BY t.tid ORDER BY lastpost DESC LIMIT 0, 80;
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t | range | PRIMARY,fid | fid | 2 | NULL | 66160 | Using where;
Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | p | ref | tid | tid | 3 | Forum.t.tid | 10 | Using where
| +----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+-------------+-------+
---------
只用到了 t.fid
和 p.tid
,而 p.author
则没有索引可用,总共需要扫描
66160*10 = 661600
次索引,够夸张吧 :(
再分析 cdb_threads
和 cdb_posts
的索引情况:
mysql>show index from cdb_posts;
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+----------
---+----------+--------+------+--+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part |
Packed | Null | Index_type | Comment | +-----------+------------+----------+--------------+----
---------+-----------+-------------+----------+--------+------+--+
| cdb_posts | 0 | PRIMARY | 1 | pid | A | 680114 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_posts | 1 | fid | 1 | fid | A | 10 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_posts | 1 | tid | 1 | tid | A | 68011 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_posts | 1 | tid | 2 | dateline | A | 680114 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_posts | 1 | dateline | 1 | dateline | A | 680114 | NULL | NULL |
| BTREE | |
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+---
以及
mysql>show index from cdb_threads;
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+
----------+--------+------+-----+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part |
Packed | Null | Index_type | Comment | +-----------+------------+----------+--------------+-----
--------+-----------+-------------+----------+--------+------+-----+
| cdb_threads | 0 | PRIMARY | 1 | tid | A | 68480 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_threads | 1 | lastpost | 1 | topped | A | 4 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_threads | 1 | lastpost | 2 | lastpost | A | 68480 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_threads | 1 | lastpost | 3 | fid | A | 68480 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_threads | 1 | replies | 1 | replies | A | 233 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_threads | 1 | dateline | 1 | dateline | A | 68480 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_threads | 1 | fid | 1 | fid | A | 10 | NULL | NULL |
| BTREE | |
| cdb_threads | 1 | enablehot | 1 | enablehot | A | 2 | NULL | NULL |
| BTREE | | +-------------+------------+-----------+--------------+-------------+------
看到索引 fid
和 enablehot
基数太小,看来该索引完全没必要,不过,对于fid基数较大的情况,则可能需要保留>该索引.
所做修改如下:
ALTER TABLE `cdb_threads` DROP INDEX `enablehot`, DROP INDEX `fid`, ADD INDEX (`fid`, `lastpost`);
ALTER TABLE `cdb_posts` DROP INDEX `fid`, ADD INDEX (`author`(10));
OPTIMIZE TABLE `cdb_posts`;
OPTIMIZE TABLE `cdb_threads`;
在这里, p.author
字段我设定的部分索引长度是 10, 是我经过分析后得出来的结果,不同的系统,这里的长度也不同,最好自己先取一下平均值,然后再适当调整.
现在,再来执行一次上面的慢查询,发现时间已经从 6s 变成 0.19s,提高了 30 倍.
这次先到这里,下次继续 ^_^
第二部分:
很早以前写过一个文章,是关于discuz论坛的优化:MySQL优化 之 Discuz论坛优化。 写的时候是2006年,没想到过了这么久,discuz论坛的问题还是困扰着很多网友,其实从各论坛里看到的问题总结出来,很关键的一点都是因为没有将数 据表引擎转成InnoDB导致的,discuz在并发稍微高一点的环境下就表现的非常糟糕,产生大量的锁等待,这时候如果把数据表引擎改成InnoDB的 话,我相信会好很多。这次就写个扫盲贴吧。
1. 启用innodb引擎,并配置相关参数
#skip-innodb
innodb_additional_mem_pool_size = 16M #一般16M也够了,可以适当调整下
innodb_buffer_pool_size = 6G #如果是专用db的话,一般是内存总量的80%
innodb_data_file_path = ibdata1:1024M:autoextend
innodb_file_io_threads = 4
innodb_thread_concurrency = 20
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
innodb_log_buffer_size = 16M
innodb_log_file_size = 256M
innodb_log_files_in_group = 3
innodb_max_dirty_pages_pct = 50
innodb_lock_wait_timeout = 120
innodb_file_per_table
2. 修改表引擎为innodb
mysql> alter table cdb_access engine = innodb;
其他表类似上面,把表名换一下即可...
将表存储引擎改成innodb后,不仅可以避免大量的锁等待,还可以提升查询的效率,因为innodb会把data和index都放在buffer pool中,效率更高。
膘叔认为:如果有自己的服务器,可以考虑做几件事情
1、如果有APC功能打开APC
2、如果没有APC,可以考虑把缓存目录指定为内存看看
3、GZIP关闭,少用rewrite等
4、在大负载的情况下,又只有一台服务器,考虑改程序,延迟插入或者其他的。。。(不太现实,哈哈)
Tags: discuz, mysql, innodb
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