MySQL服務維護筆記續_MySQL

/home/mysql/bin/mysqldump -S/data/app_1/mysql.sock -umysql db_name | gzip -f>/path/to/backup/db_name.`data +%w`.dump.gz

　　因此寫在CRONTAB中一般是：
15 4 * * * /home/mysql/bin/mysqldump -S/data/app_1/mysql.sock -umysql db_name | gzip -f>/path/to/backup/db_name.`data +/%w`.dump.gz

　　注意：

　　1. 在crontab中'%'需要轉義成'/%'
　　2. 根據日志統計，應用負載最低的時候一般是在早上4-6點

　　先備份在本地然后傳到遠程的備份服務器上，或者直接建立一個數據庫備份帳號，直接在遠程的服務器上備份，遠程備份只需要將以上腳本中的-S /path/to/msyql.sock改成-h IP.ADDRESS即可。

　　數據的恢復和系統的升級

　　日常維護和數據遷移：在數據盤沒有被破壞的情況下硬盤一般是系統中壽命最低的硬件。而系統（包括操作系統和MySQL應用）的升級和硬件升級，都會遇到數據遷移的問題。

　　只要數據不變，先裝好服務器，然后直接將數據盤（硬盤2）安裝上，只需要將啟動腳本重新加入到rc.local文件中，系統就算是很好的恢復了。

　　災難恢復：數據庫數據本身被破壞的情況下確定破壞的時間點，然后從備份數據中恢復。

　　應用的設計要點

　　如果MySQL應用占用的CPU超過10%就應該考慮優化了。

　　如果這個服務可以被其他非數據庫應用代替（比如很多基于數據庫的計數器完全可以用WEB日志統計代替）最好將其禁用：

　　非用數據庫不可嗎？雖然數據庫的確可以簡化很多應用的結構設計，但本身也是一個系統資源消耗比較大的應用。在某些情況下文本，DBM比數據庫是更好的選擇，比如：很多應用如果沒有很高的實時統計需求的話，完全可以先記錄到文件日志中，定期的導入到數據庫中做后續統計分析。如果還是需要記錄簡單的2維鍵－值對應結構的話可以使用類似于DBM的HEAP類型表。因為HEAP表全部在內存中存取，效率非常高，但服務器突然斷電時有可能出現數據丟失，所以非常適合存儲在線用戶信息，日志等臨時數據。即使需要使用數據庫的，應用如果沒有太復雜的數據完整性需求的化，完全可以不使用那些支持外鍵的商業數據庫，比如MySQL。只有非常需要完整的商業邏輯和事務完整性的時候才需要Oracle這樣的大型數據庫。對于高負載應用來說完全可以把日志文件，DBM，MySQL等輕量級方式做前端數據采集格式，然后用Oracle MSSQL DB2 Sybase等做數據庫倉庫以完成復雜的數據庫挖掘分析工作。

　　有朋友和我說用標準的MyISAM表代替了InnoDB表以后，數據庫性能提高了20倍。

　　數據庫服務的主要瓶頸：單個服務的連接數對于一個應用來說，如果數據庫表結構的設計能夠按照數據庫原理的范式來設計的話，并且已經使用了最新版本的MySQL，并且按照比較優化的方式運行了，那么最后的主要瓶頸一般在于單個服務的連接數，即使一個數據庫可以支持并發500個連接，最好也不要把應用用到這個地步，因為并發連接數過多數據庫服務本身用于調度的線程的開銷也會非常大了。所以如果應用允許的話：讓一臺機器多跑幾個MySQL服務分擔。將服務均衡的規劃到多個MySQL服務端口上：比如app_1 ==> 3301 app_2 ==> 3302...app_9 ==> 3309。一個1G內存的機器跑上10個MySQL是很正常的。讓10個MySQLD承擔1000個并發連接效率要比讓2個MySQLD承擔1000個效率高的多。當然，這樣也會帶來一些應用編程上的復雜度；

　　使用單獨的數據庫服務器（不要讓數據庫和前臺WEB服務搶內存），MySQL擁有更多的內存就可能能有效的進行結果集的緩存；在前面的啟動腳本中有一個-O key_buffer=32M參數就是用于將缺省的8M索引緩存增加到32M（當然對于）

　　應用盡量使用PCONNECT和polling機制，用于節省MySQL服務建立連接的開銷，但也會造成MySQL并發鏈接數過多（每個HTTPD都會對應一個MySQL線程）；

　　表的橫向拆分：讓最常被訪問的10%的數據放在一個小表里，90%的歷史數據放在一個歸檔表里（所謂：快慢表），數據中間通過定期“搬家”和定期刪除無效數據來節省，畢竟大部分應用（比如論壇）訪問2個月前數據的幾率會非常少，而且價值也不是很高。這樣對于應用來說總是在一個比較小的結果級中進行數據選擇，比較有利于數據的緩存，不要指望MySQL中對單表記錄條數在10萬級以上還有比較高的效率。而且有時候數據沒有必要做那么精確，比如一個快表中查到了某個人發表的文章有60條結果，快表和慢表的比例是1:20，那么就可以簡單的估計這個人一共發表了1200篇。Google的搜索結果數也是一樣：對于很多上十萬的結果數，后面很多的數字都是通過一定的算法估計出來的。

　　數據庫字段設計：表的縱向拆分（過渡范化）：將所有的定長字段（char, int等）放在一個表里，所有的變長字段（varchar,text,blob等）放在另外一個表里，2個表之間通過主鍵關聯，這樣，定長字段表可以得到很大的優化（這樣可以使用HEAP表類型，數據完全在內存中存?。?，這里也說明另外一個原則，對于我們來說，盡量使用定長字段可以通過空間的損失換取訪問效率的提高。在MySQL4中也出現了支持外鍵和事務的InnoDB類型表，標準的MyISAM格式表和基于HASH結構的HEAP內存表，MySQL之所以支持多種表類型，實際上是針對不同應用提供了不同的優化方式；
仔細的檢查應用的索引設計：可以在服務啟動參數中加入 --log-slow-queries[=file]用于跟蹤分析應用瓶頸，對于跟蹤服務瓶頸最簡單的方法就是用MySQL的status查看MySQL服務的運行統計和show processlist來查看當前服務中正在運行的SQL，如果某個SQL經常出現在PROCESS LIST中，一．有可能被查詢的此時非常多，二．里面有影響查詢的字段沒有索引，三．返回的結果數過多數據庫正在排序（SORTING）；所以做一個腳本：比如每2秒運行以下show processlist;把結果輸出到文件中，看到底是什么查詢在吃CPU。
　　全文檢索：如果相應字段沒有做全文索引的話，全文檢索將是一個非常消耗CPU的功能，因為全文檢索是用不上一般數據庫的索引的，所以要進行相應字段記錄遍歷。關于全文索引可以參考一下基于Java的全文索引引擎lucene的介紹。

　　前臺應用的記錄緩存：比如一個經常使用數據庫認證，如果需要有更新用戶最后登陸時間的操作，最好記錄更新后就把用戶放到一個緩存中（設置2個小時后過期），這樣如果用戶在2個小時內再次使用到登陸，就直接從緩存里認證，避免了過于頻繁的數據庫操作。

　　查詢優先的表應該盡可能為where和order by字句中的字段加上索引，數據庫更新插入優先的應用索引越少越好。

　　總之：對于任何數據庫單表記錄超過100萬條優化都是比較困難的，關鍵是要把應用能夠轉化成數據庫比較擅長的數據上限內。也就是把復雜需求簡化成比較成熟的解決方案內。

　　一次優化實戰

　　以下例子是對一個論壇應用進行的優化：

　　用Webalizer代替了原來的通過數據庫的統計。

　　首先通過TOP命令查看MySQL服務的CPU占用左右80%和內存占用：10M，說明數據庫的索引緩存已經用完了，修改啟動參數，增加了-O key_buffer=32M，過一段時間等數據庫穩定后看的內存占用是否達到上限。最后將緩存一直增加到64M，數據庫緩存才基本能充分使用。對于一個數據庫應用來說，把內存給數據庫比給WEB服務實用的多，因為MySQL查詢速度的提高能加快web應用從而節省并發的WEB服務所占用的內存資源。

　　用show processlist;統計經常出現的SQL：

　　每分鐘運行一次show processlist并記錄日志：
　　* * * * * (/home/mysql/bin/mysql -uuser -ppassword < /home/chedong/show_processlist.sql >> /home/chedong/mysql_processlist.log)

　　show_processlist.sql里就一句：
　　show processlist;

　　比如可以從日志中將包含where的字句過濾出來：
　　grep where mysql_processlist.log

　　如果發現有死鎖，一定要重新審視一下數據庫設計了，對于一般情況：查詢速度很慢，就將SQL where字句中沒有索引的字段加上索引，如果是排序慢就將order by字句中沒有索引的字段加上。對于有%like%的查詢，考慮以后禁用和使用全文索引加速。

　　還是根據show processlist;看經常有那些數據庫被頻繁使用，考慮將數據庫拆分到其他服務端口上。

　　MSSQL到MySQL的數據遷移：ACCESS＋MySQL ODBC Driver

　　在以前的幾次數據遷移實踐過程中，我發現最簡便的數據遷移過程并不是通過專業的數據庫遷移工具，也不是MSSQL自身的DTS進行數據遷移（遷移過程中間會有很多表出錯誤警告），但通過將MSSQL數據庫通過ACCESS獲取外部數據導入到數據庫中，然后用ACCESS的表==>右鍵==>導出，制定ODBC，通過MySQL的DSN將數據導出。這樣遷移大部分數據都會非常順利，如果導出的表有索引問題，還會出添加索引提示（DTS就不行），然后剩余的工作就是在MySQL中設計字段對應的SQL腳本了。

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