MySQL优化二（连接优化和缓存优化）

MySQL优化二（连接优化和缓存优化）

body {
font-family: Helvetica, arial, sans-serif;
font-size: 14px;
line-height: 1.6;
padding-top: 10px;
padding-bottom: 10px;
background-color: white;
padding: 30px; }

body > *:first-child {
margin-top: 0 !important; }
body > *:last-child {
margin-bottom: 0 !important; }

a {
color: #4183C4; }
a.absent {
color: #cc0000; }
a.anchor {
display: block;
padding-left: 30px;
margin-left: -30px;
cursor: pointer;
position: absolute;
top: 0;
left: 0;
bottom: 0; }

h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
margin: 20px 0 10px;
padding: 0;
font-weight: bold;
-webkit-font-smoothing: antialiased;
cursor: text;
position: relative; }

h1:hover a.anchor, h2:hover a.anchor, h3:hover a.anchor, h4:hover a.anchor, h5:hover a.anchor, h6:hover a.anchor {
background: url(data:image/png;base64,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) no-repeat 10px center;
text-decoration: none; }

h1 tt, h1 code {
font-size: inherit; }

h2 tt, h2 code {
font-size: inherit; }

h3 tt, h3 code {
font-size: inherit; }

h4 tt, h4 code {
font-size: inherit; }

h5 tt, h5 code {
font-size: inherit; }

h6 tt, h6 code {
font-size: inherit; }

h1 {
font-size: 28px;
color: black; }

h2 {
font-size: 24px;
border-bottom: 1px solid #cccccc;
color: black; }

h3 {
font-size: 18px; }

h4 {
font-size: 16px; }

h5 {
font-size: 14px; }

h6 {
color: #777777;
font-size: 14px; }

p, blockquote, ul, ol, dl, li, table, pre {
margin: 15px 0; }

hr {
background: transparent url(data:image/png;base64,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) repeat-x 0 0;
border: 0 none;
color: #cccccc;
height: 4px;
padding: 0;
}

body > h2:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
body > h1:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
body > h1:first-child + h2 {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }
body > h3:first-child, body > h4:first-child, body > h5:first-child, body > h6:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }

a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:first-child h4, a:first-child h5, a:first-child h6 {
margin-top: 0;
padding-top: 0; }

h1 p, h2 p, h3 p, h4 p, h5 p, h6 p {
margin-top: 0; }

li p.first {
display: inline-block; }
li {
margin: 0; }
ul, ol {
padding-left: 30px; }

ul :first-child, ol :first-child {
margin-top: 0; }

dl {
padding: 0; }
dl dt {
font-size: 14px;
font-weight: bold;
font-style: italic;
padding: 0;
margin: 15px 0 5px; }
dl dt:first-child {
padding: 0; }
dl dt > :first-child {
margin-top: 0; }
dl dt > :last-child {
margin-bottom: 0; }
dl dd {
margin: 0 0 15px;
padding: 0 15px; }
dl dd > :first-child {
margin-top: 0; }
dl dd > :last-child {
margin-bottom: 0; }

blockquote {
border-left: 4px solid #dddddd;
padding: 0 15px;
color: #777777; }
blockquote > :first-child {
margin-top: 0; }
blockquote > :last-child {
margin-bottom: 0; }

table {
padding: 0;border-collapse: collapse; }
table tr {
border-top: 1px solid #cccccc;
background-color: white;
margin: 0;
padding: 0; }
table tr:nth-child(2n) {
background-color: #f8f8f8; }
table tr th {
font-weight: bold;
border: 1px solid #cccccc;
margin: 0;
padding: 6px 13px; }
table tr td {
border: 1px solid #cccccc;
margin: 0;
padding: 6px 13px; }
table tr th :first-child, table tr td :first-child {
margin-top: 0; }
table tr th :last-child, table tr td :last-child {
margin-bottom: 0; }

img {
max-width: 100%; }

span.frame {
display: block;
overflow: hidden; }
span.frame > span {
border: 1px solid #dddddd;
display: block;
float: left;
overflow: hidden;
margin: 13px 0 0;
padding: 7px;
width: auto; }
span.frame span img {
display: block;
float: left; }
span.frame span span {
clear: both;
color: #333333;
display: block;
padding: 5px 0 0; }
span.align-center {
display: block;
overflow: hidden;
clear: both; }
span.align-center > span {
display: block;
overflow: hidden;
margin: 13px auto 0;
text-align: center; }
span.align-center span img {
margin: 0 auto;
text-align: center; }
span.align-right {
display: block;
overflow: hidden;
clear: both; }
span.align-right > span {
display: block;
overflow: hidden;
margin: 13px 0 0;
text-align: right; }
span.align-right span img {
margin: 0;
text-align: right; }
span.float-left {
display: block;
margin-right: 13px;
overflow: hidden;
float: left; }
span.float-left span {
margin: 13px 0 0; }
span.float-right {
display: block;
margin-left: 13px;
overflow: hidden;
float: right; }
span.float-right > span {
display: block;
overflow: hidden;
margin: 13px auto 0;
text-align: right; }

code, tt {
margin: 0 2px;
padding: 0 5px;
white-space: nowrap;
border: 1px solid #eaeaea;
background-color: #f8f8f8;
border-radius: 3px; }

pre code {
margin: 0;
padding: 0;
white-space: pre;
border: none;
background: transparent; }

.highlight pre {
background-color: #f8f8f8;
border: 1px solid #cccccc;
font-size: 13px;
line-height: 19px;
overflow: auto;
padding: 6px 10px;
border-radius: 3px; }

pre {
background-color: #f8f8f8;
border: 1px solid #cccccc;
font-size: 13px;
line-height: 19px;
overflow: auto;
padding: 6px 10px;
border-radius: 3px; }
pre code, pre tt {
background-color: transparent;
border: none; }

sup {
font-size: 0.83em;
vertical-align: super;
line-height: 0;
}

kbd {
display: inline-block;
padding: 3px 5px;
font-size: 11px;
line-height: 10px;
color: #555;
vertical-align: middle;
background-color: #fcfcfc;
border: solid 1px #ccc;
border-bottom-color: #bbb;
border-radius: 3px;
box-shadow: inset 0 -1px 0 #bbb
}

* {
-webkit-print-color-adjust: exact;
}
@media screen and (min-width: 914px) {
body {
width: 854px;
margin:0 auto;
}
}
@media print {
table, pre {
page-break-inside: avoid;
}
pre {
word-wrap: break-word;
}
}

MySQL优化二（连接优化和缓存优化）

上文MySQL优化:一 、缓存优化 这篇文章中提到了一个很重要的概念，就是show variables是用来表示系统编译或者配置在my.cnf中的变量值。而show status则称之为状态值，显示的是当前服务实例运行所具有的状态信息，是一个动态改变的值。因此常用来观测当前MySQl的运行是否正常，如果不正常那么依靠调整静态参数来提高MySQL的性能。所以明白这两个概念的不同，是后面调优的基础。

一、MySQL 连接优化

记得有一次在公司内部连接MySQL的时候，总是连接不上。找到DBA后，经过排查原因，是当前MySQL连接数满了，经过调整后，解决了问题。引发连接数过多的错误原因一般有两个，第一的确是有很多人在连接MySQL，造成连接数用完。第二种是max_connections值过小。

1、连接参数（show variables）

mysql> show variables like '%connect%';
+-----------------------------------------------+-----------------+
| Variable_name                                 | Value           |
+-----------------------------------------------+-----------------+
| character_set_connection                      | utf8            |
| collation_connection                          | utf8_general_ci |
| connect_timeout                               | 10              |
| disconnect_on_expired_password                | ON              |
| init_connect                                  |                 |
| max_connect_errors                            | 100             |
| max_connections                               | 151             |
| max_user_connections                          | 0               |
| performance_schema_session_connect_attrs_size | 512             |
+-----------------------------------------------+-----------------+ 

max_connections是指MySQL服务实例能够同时接受的的最大并发连接数。MySQL实际上支持最大连接数加一的算法，保障当连接数用完的时候，超级管理员依然可以和服务端建立连接，进行管理。

max_user_connections设置指定账号的最大并发连接数。

max_connect_errors 当某台非法主机恶意连接MySQL服务端，遭到的错误达到设置值后，MySQL会解决来自该主机的所有连接。但执行flush hosts后会清零。

2、连接状态(show status)

有一点需要注意的，变量值（show variables）是以小写字母开头的，而状态值（show status）是以大写字母开头。这样区分有助于记忆和分类

mysql> show status like '%connections%';
+-----------------------------------+-------+
| Variable_name                     | Value |
+-----------------------------------+-------+
| Connection_errors_max_connections | 0     |
| Connections                       | 197   |
| Max_used_connections              | 2     |
+-----------------------------------+-------+

Connection_errors_max_connections 当MySQL的最大并发数大于系统变量（show variables）中max_connections的最大并发数，因此而被拒绝的次数，将会记录在这个变量里。如果Connection_error_max_connections值比较大，则说明当前系统并发比较高，要考虑调大max_connections的值。

Connections表示MySQL从启动至今，成功建立连接的连接数，这个值是不断累加的。

Max_used_connections表示MySQL从启动至今，同一时刻并发的连接数，取得是最大值。如果这个值大于 max_connections则表明系统经常处于高并发的状态，应该考虑调大最大并发连接数。

3、连接线程参数（thread variabls and status）

mysql> show variables like 'thread%';
+--------------------+---------------------------+
| Variable_name      | Value                     |
+--------------------+---------------------------+
| thread_cache_size  | 9                         |
| thread_concurrency | 10                        |
| thread_handling    | one-thread-per-connection |
| thread_stack       | 262144                    |
+--------------------+---------------------------+

thread_cache_size 设置连接线程缓存的数目。这个缓存相当于MySQL线程的缓存池（thread cache pool）,将空闲的连接线程放入连接池中缓存起来，而非立即销毁。当有新的连接请求时，如果连接池中有空闲的连接，则直接使用。否则要重新创建线程。创建线程是一个不小的系统开销。MySQL的这部分线程处理和Nginx 的线程处理有异曲同工之妙，以后介绍Nginx的线程处理时，会拿来做对比。

thread_handling 默认值是： one-thread-per-connection 表示为每个连接提供或者创建一个线程来处理请求，直至请求完毕，连接销毁或者存入缓存池。当值是no-threads 时，表示在始终只提供一个线程来处理连接，一般是单机做测试使用的。

thread_stack stack 是堆的意思，由PHP 进程详解这篇博客，知道进程和线程都是有唯一的ID的，进程的ID系统会维护，二线程的ID,则由具体的线程库区维护，当进程或者线程休眠的时候，进程的上下文信息要在内存中开辟出一块区域，保存进程的上下文信息，以便于迅速唤醒程序。默认为MySQL的每个线程设置的堆栈大小为：262144/1024=256k

查看线程状态信息

mysql> show status like 'Thread%';
+-------------------+-------+
| Variable_name     | Value |
+-------------------+-------+
| Threads_cached    | 1     |
| Threads_connected | 1     |
| Threads_created   | 2     |
| Threads_running   | 1     |
+-------------------+-------+

Thread_cached 当前线程池的线程数

Thread_connected 当前的连接数

Thread_cached: 当前连接线程创建数, 如果这个值过高，可以调整threadcachesize 也就是调整线程缓存池的大小。

Thred_runnint: 当前活跃的线程数。

连接请求堆栈

MySQL在很短的时间内，突然收到很多的连接请求时，MySQL会将不能来得及处理的连接请求保存在堆栈中，以便MySQL后续处理。back_log参数设置了堆栈的大小，可以通过如下命令查看：

mysql> show variables like 'back_log';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| back_log      | 80    |
+---------------+-------+

连接异常

mysql> show status like 'Aborted%';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Aborted_clients  | 0     |
| Aborted_connects | 219   |
+------------------+-------+

Aborted_clients MySQL 客户机被异常关闭的次数。

Aborted_connects 试图连接到MySQL服务器而失败的连接次数。

other

mysql> show status like 'Slow%';
+---------------------+-------+
| Variable_name       | Value |
+---------------------+-------+
| Slow_launch_threads | 0     |
| Slow_queries        | 0     |
+---------------------+-------+

mysql> show variables like 'slow_launch_time';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| slow_launch_time | 2     |
+------------------+-------+

Slow_lunch_threads 创建线程的时间过长，超过slow_launch_time的设定值，则会记录。

可以通过使用 Connection_error%来查看连接的错误状态信息：

mysql> show status like 'Connection_error%';
+-----------------------------------+-------+
| Variable_name                     | Value |
+-----------------------------------+-------+
| Connection_errors_accept          | 0     |
| Connection_errors_internal        | 0     |
| Connection_errors_max_connections | 0     |
| Connection_errors_peer_address    | 0     |
| Connection_errors_select          | 0     |
| Connection_errors_tcpwrap         | 0     |
+-----------------------------------+-------+

Connection_errors_peer_address 查找MySQL客户机IP地址是发生的错误数。

二、缓存的优化

MySQL 内部处处皆缓存，等什么时候看了MySQL的源码，再来详细的分析缓存的是如何利用的。这部分主要将各种显式的缓存优化：

1. 查询缓存优化
2. 结果集缓存
3. 排序缓存
4. join 连接缓存
5. 表缓存Cache 与表结构定义缓存Cache
6. 表扫描缓存buffer
7. MyISAM索引缓存buffer
8. 日志缓存
9. 预读机制
10. 延迟表与临时表

1、查询缓存优化

查询缓存不仅将查询语句结构缓存起来，还将查询结果缓存起来。一段时间内，如果是同样的SQL,则直接从缓存中读取结果，提高查找数据的效率。但当缓存中的数据与硬盘中的数据不一致时，缓存就会失效。

mysql> show variables like '%query_cache%';
+------------------------------+---------+
| Variable_name                | Value   |
+------------------------------+---------+
| have_query_cache             | YES     |
| query_cache_limit            | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit     | 4096    |
| query_cache_size             | 1048576 |
| query_cache_type             | OFF     |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF     |
+------------------------------+---------+

have_query_cache 是否支持查询缓存。

query_cache_limit 如果某条select语句的结果集大小超过了querycachelimit的值时，这个结果集将不会被添加到查询缓存。

query_cache_min_res_unit 查询缓存是以块来申请内存空间的，每次申请的块大小为设定值。4K 是非常一个合理的值，不必修改。

query_cache_size 查询缓存的大小。

query_cache_type 查询缓存的类型，值有 0（OFF）、1（ON）、2（DEMOND）。OFF表示查询缓存是关闭的。ON 表示查询总是先到查询缓存中去查找，除非在select 语句中包含sql_no_cache选项。
DEMOND 表示不适用缓存，除非在select 语句中包含sql_cache选项。

query_cache_wlock_invalidate 该参数用于设置行级排它锁与查询缓存之间的关系，默认为为0（OFF）,表示施加行级排它所的同时，该表的所有查询缓存依然有效。如果设置为1（ON）,表示事假行级排它锁的同时，该表的所有查询缓存失效。

查看查询缓存的命中率

mysql> show status like 'Qcache%';
+-------------------------+---------+
| Variable_name           | Value   |
+-------------------------+---------+
| Qcache_free_blocks      | 1       |
| Qcache_free_memory      | 1031360 |
| Qcache_hits             | 0       |
| Qcache_inserts          | 0       |
| Qcache_lowmem_prunes    | 0       |
| Qcache_not_cached       | 0       |
| Qcache_queries_in_cache | 0       |
| Qcache_total_blocks     | 1       |
+-------------------------+---------+

查看当前缓存的状态信息：

Qcache_free_blocks

表示查询缓存中处以重现状态的内存块数（碎片数量）。如果Qcache_free_blocks 的值较大，则意味着查询缓存中碎片比较多，表明查询结果集较小，此时可以减小query_cache_min_res_unit的值。使用flush query cache 会对缓存中的若干个碎片进行整理，从而得到一个比较大的空闲块。缓存碎片率 = Qcache_free_blocks/ Qcache_total_blocks * 100%

Qcache_free_memory

表示当前MySQL服务实例的查询缓存还有多少可用内存。

Qcache_hits

表示使用查询缓存的次数，该值会依次增加。如果Qcache_hits比较大，则说明查询缓存使用的非常频繁，此时需要增加查询缓存。

Qcache_inserts

表示查询缓存中此前总共缓存过多少条select 语句的结果集。

Qcache_lowmen_prunes

表示因为查询缓存已满而溢出，导致MySQL删除的查询结果个数。如果该值比较大，则表明查询缓存过小。

Qcache_not_cached

表示没有进入查询缓存的select个数

Qcache_queryies_in_cache

表示查询缓存中缓存这多少条select语句的结果集

Qcache_total_blocks

查询缓存的总个数

缓存命中率的计算方式：
查询缓存的命中率 = Qcache_hits / Com_select * 100%

其中Com_select为当前MySQL实例执行select 语句的个数。一般情况下Com_select = Qcache_insert + Qcache_not_cached。而 Qcache_not_cached中包含有数据频繁变化而导致查询缓存失效的select语句，因此命中率一般来说较低。如果抛开失效的因素，查询缓存的命中率 = Qcache_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts) 如果使用这种公式计算出查询缓存的命中率比较高的话，这就意味着大部分select语句都命中了查询缓存。

通过如下命令查看当前系统一共执行了多少条select语句

mysql> show status like 'Com_select';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_select    | 1     |
+---------------+-------+

2、结果集缓存

结果集缓存是会话缓存，MySQL客户机成功连接服务器之后。MySQL服务器会为每个MySQL客户机保留结果集缓存。缓存MySQL客户机连接线程的连接信息以及缓存返回MySQL客户机的结果集信息,当MySQL客户机向服务器发送select 语句时，MySQL将select语句的执行结果暂存在结果集缓存中。结果集的缓存大小由 net_buffer_length 参数值定义:

mysql> show variables like 'net_buffer_length';
+-------------------+-------+
| Variable_name     | Value |
+-------------------+-------+
| net_buffer_length | 16384 |
+-------------------+-------+

如果结果集超过net_buffer_length设置的值，则自动扩充容量，但不超过：max_allowd_packet的阈限值：

mysql> show  variables like 'max_allowed_packet';
+--------------------+---------+
| Variable_name      | Value   |
+--------------------+---------+
| max_allowed_packet | 4194304 |
+--------------------+---------+

3、排序缓存

MySQL 常用的有InnoDB 和MyISAM 两种数据存储引擎。因此在优化的时候，每种引擎都会采用适合自己引擎的优化方法。关于MySQL 与InnoDB 表结构文件和数据日志文件的不同，可以先看本人的博客MySQL 日志系统,以便对这些基础概念有足够的了解，接下来看引擎的优化的方法才能如鱼得水，不觉得枯燥。

1、普通排序缓存

排序缓存是会话缓存, 如果客户机向服务端发送的SQL语句中含有设计排序的order by 或者group by 子句。MySQL就会选择相应的排序算法，在普通排序索引上进行排序，提升排序速度。普通排序索引的大小由sort_buffer_size 参数定义，如果要提升排序的速度，首先应该添加合适的索引，此后则应该增大排序索引缓存sort_buffer_size.

mysql> select @@global.sort_buffer_size / 1024;
+----------------------------------+
| @@global.sort_buffer_size / 1024 |
+----------------------------------+
|                         256.0000 |
+----------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

接下来我们来看下与排序缓存相关的参数有哪些：

mysql> show variables like '%sort%';
+--------------------------------+---------------------+
| Variable_name                  | Value               |
+--------------------------------+---------------------+
| innodb_disable_sort_file_cache | OFF                 |
| innodb_ft_sort_pll_degree      | 2                   |
| innodb_sort_buffer_size        | 1048576             |
| max_length_for_sort_data       | 1024                |
| max_sort_length                | 1024                |
| myisam_max_sort_file_size      | 9223372036853727232 |
| myisam_sort_buffer_size        | 8388608             |
| sort_buffer_size               | 262144              |
+--------------------------------+---------------------+

mysql> show status like '%sort%';
+-------------------+-------+
| Variable_name     | Value |
+-------------------+-------+
| Sort_merge_passes | 0     |
| Sort_range        | 0     |
| Sort_rows         | 0     |
| Sort_scan         | 0     |
+-------------------+-------+

max_length_for_sort_data

默认大小为1024字节，对每一列的进行排序操作是，如果该列的值长度较长，通过增加该参数来提升MySQL性能。

max_sort_length

order by 或者 group by 的时候使用该列的前 max_sort_length字节进行排序，排序操作完成后，会将此次排序的信息记录到本次会话的状态里。

Sort_merge_passes

使用临时文件完成排序操作的次数。MySQL在进行排序操作时，首先尝试在普通排序缓存中完成排序。如果缓存空间不够用，MySQL将利用缓存进行多次排序。并把每次的排序结果存放到临时文件中，最后再把临时文件中的数据做一次排序。Sort_merge_passes值就是记录了使用文件进行排序的次数。由于文件排序要牵涉到读文件，打开文件句柄，然后关闭文件等操作。所以读取文件的系统消耗比较大，通过增大普通排序缓存sort_buffer_size来减少使用临时文件排序的次数，从而增加排序的性能。

Sort_range

使用范围排序的次数

Sort_rows

已经排序的记录行数

Sort_scan

通过全表扫描完成排序的次数

2、MyISAM排序缓存

当我们使用alter table 语句或者create index 语句创建MyISAM表的索引，或者导入一部分数据使用load data infile path，这些操作都会导致索引被重建，重建索引时需要对索引字段进行排序操作，为了加快重建索引的效率，MyISAM提供了排序缓存用于实现索引的排序工作，这些方法都是尽量是排序的工作在内存中完成。MyISAM排序缓存的大小由myisam_sort_buffer_size定义。索引重建之后，该缓存立马释放。

但是当排序的缓存超过myisam_sort_buffer_size的阈限时，此时就需要在临时文件中完成索引字段的排序工作，外存临时文件的大小由myisam_max_sort_file_size参数设定，索引重建后，临时文件立即删除。

mysql> select @@global.myisam_sort_buffer_size/1024;
+---------------------------------------+
| @@global.myisam_sort_buffer_size/1024 |
+---------------------------------------+
|                             8192.0000 |
+---------------------------------------+

mysql> select @@global.myisam_max_sort_file_size /1024;
+------------------------------------------+
| @@global.myisam_max_sort_file_size /1024 |
+------------------------------------------+
|                    9007199254739967.7734 |
+------------------------------------------+

3、InnoDB 排序缓存

和MyISAM引擎类似，当执行alter table 、create index 创建索引是，InnoDB提供了3个InnoDB排序缓存用于实现索引的排序，每个缓存的大小由innodb_sort_buffer_size定义。

mysql> select @@global.innodb_sort_buffer_size/1024;
+---------------------------------------+
| @@global.innodb_sort_buffer_size/1024 |
+---------------------------------------+
|                             1024.0000 |
+---------------------------------------+

4、join 连接缓存

join缓存是会话缓存，如果两张表相连，但是却无法使用索引（这时使用join连接缓存的前提），MySQL将为每张表分配join 连接缓存。

mysql> select @@global.join_buffer_size/1024;
+--------------------------------+
| @@global.join_buffer_size/1024 |
+--------------------------------+
|                       256.0000 |
+--------------------------------+

join_buffer_size 定义了连接缓存的大小，如上图，默认为256;

5、表缓存Cache 与表结构定义缓存Cache

MySQL 服务访问数据库中的表时，实际上MySQL是做的文件的读取操作。MySQL的数据都是存在硬盘上的一个个文件，这个和一些内存的型的数据库不同。当我们查询一张表，使用select 语句时，不考虑使用查询缓存，首先要操作系统打开该文件，产生该文件的描述符。操作系统将文件描述符交给MySQL,MySQL才能对数据库进行CURD的操作。打开文件、产生文件描述符都需要消耗系统资源，造成访问延时。MySQL将已经打开的文件，包括文件描述符缓存起来，以后再次访问该文件时，就无需打开该文件，提高了读取文件的效率。

表结构并不经常变化，当对表进行访问的时候，除了将该表植入MySQL的表缓存外，MySQL还将表结构放入了表结构定义缓存中，供下次使用。

mysql> show variables like 'table%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name              | Value |
+----------------------------+-------+
| table_definition_cache     | 1400  |
| table_open_cache           | 2000  |
| table_open_cache_instances | 1     |
+----------------------------+-------+

mysql> show variables like '%open%';
+----------------------------+----------+
| Variable_name              | Value    |
+----------------------------+----------+
| have_openssl               | DISABLED |
| innodb_open_files          | 2000     |
| open_files_limit           | 65535    |
| table_open_cache           | 2000     |
| table_open_cache_instances | 1        |
+----------------------------+----------+

table_open_cache

设定了可以缓存表以及视图的数量限制

table_definition_cache

设定了可以存储多少张frm 表结构

对于MySQL MyISAM引擎来说，表结构包含MYI 和MYD 以及表结构frm, 当访问MyISAM 引擎的时候，需要一次性打开两个文件（MYI 、MYD）,产生两个文件描述符。

open_files_limit

打开文件的上限

innodb_open_files

如果InnoDB 表使用的是独立表空间文件（ibd），该参数设定同一时间能够打开的文件数量。

以下是和打开表相关的状态值：

mysql> show status like 'Open%';
+--------------------------+-------+
| Variable_name            | Value |
+--------------------------+-------+
| Open_files               | 18    |
| Open_streams             | 0     |
| Open_table_definitions   | 70    |
| Open_tables              | 63    |
| Opened_files             | 125   |
| Opened_table_definitions | 0     |
| Opened_tables            | 0     |
+--------------------------+-------+

6、表扫描缓存buffer

表扫描分为顺序扫描（Sequential Scan）以及随机扫描（Random Scan） 两种方式

顺序扫描
当MyISAM表没有建索引时，查询速度将进行全表扫描，效率很低。为了提升全表扫描的速度，MySQL提供了顺序扫描缓存（read buffer）。此时MySQL按照存储数据的存储顺序因此读出全部的数据块，每次读取的数据块缓存在顺序扫描缓存中，当read buffer写满之后，将数据返还给上层调用者。

随机扫描

当表里有缓存，扫描表的时候，会将表的索引字段放进内存里先拍好序，然后按照已经拍好的顺序去硬盘中查找数据。

7、MyISAM索引缓存buffer

通过缓存MYI索引文件的内容，可以加快读取索引的速度以及索引的速度。索引缓存只对MyISAM表起作用，且被所有线程共享。查询语句或者更新索引通过索引访问表数据的时候，MySQL首先检查索引缓存中是否已经存在需要的索引信息，如果有通过缓存中的索引可以直接访问到索引对应的MYD文件。如果没有，则会读取MYI文件，并将相应的索引数据读取到缓存中。索引缓存对MyISAM表的访问性能起到了至关重要的作用。

mysql> show variables like 'key%';
+--------------------------+---------+
| Variable_name            | Value   |
+--------------------------+---------+
| key_buffer_size          | 8388608 (8M)|
| key_cache_age_threshold  | 300     |
| key_cache_block_size     | 1024    |
| key_cache_division_limit | 100     |
+--------------------------+---------+

key_buffer_size

设置索引缓存的大小，默认是8M。建议提升。

key_cache_block_size

指定每个索引缓存的区块大小，建议设置为4K,即4096

key_cache_division_limit

为了有效的使用缓存。默认情况下MySQL降缓存划分为两个索引缓存区，温区（warm area） 以及热区（hot area）。key_cache_division_limit参数以百分比的形式向曾哥索引缓存划分为多个区域。当默认值是100的时候，表示索引缓存只有温区，将启用LRU算法淘汰索引缓存中的索引。

key_cahe_age_threshold

控制温区域热区中的索引何时升级何时降级。如果该值小于100，则有热区。移动算法大致类似与LRU算法。

查看当前MySQL服务实例索引读以及索引写的状态值：

mysql> show status like 'Key%';
+------------------------+-------+
| Variable_name          | Value |
+------------------------+-------+
| Key_blocks_not_flushed | 0     |
| Key_blocks_unused      | 6698  |
| Key_blocks_used        | 0     |
| Key_read_requests      | 0     |
| Key_reads              | 0     |
| Key_write_requests     | 0     |
| Key_writes             | 0     |
+------------------------+-------+

8、日志缓存

日志缓存分为二进制日志缓存以及InnoDB重做日志缓存

1、二进制日志缓存

mysql> show variables like '%binlog%cache%';
+----------------------------+----------------------+
| Variable_name              | Value                |
+----------------------------+----------------------+
| binlog_cache_size          | 32768                |
| binlog_stmt_cache_size     | 32768                |
| max_binlog_cache_size      | 18446744073709547520 |
| max_binlog_stmt_cache_size | 18446744073709547520 |
+----------------------------+----------------------+

mysql> show status like '%binlog%cache%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name              | Value |
+----------------------------+-------+
| Binlog_cache_disk_use      | 0     |
| Binlog_cache_use           | 0     |
| Binlog_stmt_cache_disk_use | 0     |
| Binlog_stmt_cache_use      | 0     |
+----------------------------+-------+

Mysql 进行创建或者更新的数据的时候，会记录一条二进制日志。然而频繁的进行I/O操作将对MySQL造成较大的性能影响。因此MySQL开辟了一个二进制日志缓存binlog_cache_size。首先将操作写入二进制日志，当操作成功之后，将二进制日志写入硬盘。

2、InnoDB重做日志缓存

事务在commit前，会将产生的重做日志写入InnoDB重做日志缓存，然后InnoDB【择机】执行轮询策略，将缓存中的重做日志文件写入ib_logfile0 以及ib_logfile1重做日志中。

mysql> show variables like 'innodb_log_buffer_size';
+------------------------+---------+
| Variable_name          | Value   |
+------------------------+---------+
| innodb_log_buffer_size | 8388608 |
+------------------------+---------+

InnoDB重做日志缓存可以确保事务提交前，事务运行期间产生的重做日志保存在InnoDB的日志缓存中，但并不写入重做日志文件中。写入时机由innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制。

mysql> show variables like 'innodb_flush_log%';
+--------------------------------+-------+
| Variable_name                  | Value |
+--------------------------------+-------+
| innodb_flush_log_at_timeout    | 1     |
| innodb_flush_log_at_trx_commit | 1     |
+--------------------------------+-------+

0:当缓存中重做日志文件以每秒一次的频率写入硬盘缓存，并且同时会更新到硬盘。

1：在每次事务提交的时候，将缓存中重做日志写到重做日志文件，同时写入硬盘，默认是该行为。

2:事务提交的时候，写到缓存，但并不触发文件系统到硬盘的同步操作，但此外每秒一次同步硬盘。

9、预读机制

预读机制主要利用了前文MySQL优化:一 、缓存优化所描述的原理。即局部性特征，空间局部性，和时间局部性，这里不再赘述。

1、InnoDB预读机制

InnoDB采用预读机制，将“未来即将访问的数据”包括索引加载到预读缓存中，进而提升数据的读性能。InnoDB支持顺序预读（linear read ahead）与随机预读（random read ahead）两种方式。

数据块（page）是InnoDB硬盘管理的最小单位，一个区由64个连续的数据块构成，对于顺序预读而言，InnoDB首选将该数据所在数据块置入InnoDB缓存池中，可以预测这些数据块的后续块很快就会被访问，于是这些数据块以及前置的数据块会被置入内存中。根据innodb_read_ahead_threshold参数设定预读前后多少个数据块。

mysql> show variables like 'innodb_read_ahead%';
+-----------------------------+-------+
| Variable_name               | Value |
+-----------------------------+-------+
| innodb_read_ahead_threshold | 56    |
+-----------------------------+-------+

2、索引缓存预加载

数据库管理员可以使用MySQL命令 load index into cache 预加载MyISAM表索引

10、MyISAM表延迟插入

mysql> show variables like '%delayed%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name              | Value |
+----------------------------+-------+
| delayed_insert_limit       | 100   |
| delayed_insert_timeout     | 300   |
| delayed_queue_size         | 1000  |
| max_delayed_threads        | 20    |
| max_insert_delayed_threads | 20    |
+----------------------------+-------+

看到这个延迟插入的功能，想起项目里一个有点类似的功能，启发了自己的思路。

使用方法为：insert delyed into table values(*);

delyed_insert_limit

默认值为100.当向MySQL表延迟插入100行记录后，检查该表是否有select语句在等待执行，如果有，暂停insert语句执行。

delayed_insert_timeout

在超时范围内，如果delayed 队列里没有数据，延迟插入线程将关掉。

delayed_queue_size

延迟插入的队列长度,超出将阻塞，直到有足够的空间。

max_delayed_threads

延迟插入的线程数。

MyISAM表的批量延迟插入

类似 insert into table values(1),values(2),values(n)。MyISAM将进行批量插入。先将插入的数据放入缓存。当缓存被写满或者提交完毕了，MySQL一次性的将缓存中的写入硬盘。通过批量插入可以大大缩减MySQL客户机与服务机的连接语法分析等消耗，使得效率比分开执行单个insert语句快的多。

mysql> select @@global.bulk_insert_buffer_size/(1024*1024);
+----------------------------------------------+
| @@global.bulk_insert_buffer_size/(1024*1024) |
+----------------------------------------------+
|                                       8.0000 |
+----------------------------------------------+

默认批量插入的大小为8M。如果业务上有需要，可以设定的大一些，以提高批量插入的性能。

MyISAM表的索引延迟更新

索引可以加快数据检索，但是对于更新来说，不仅需要修改记录，可能还需要修改索引，因此索引会导致数据更新操作变慢，如果将MySQL的delay_key_write参数设置为1（ON）,可以弥补这一缺陷。开启后更新操作修改数据的时候先将数据的更新提交到硬盘，索引的更新全部在索引缓存里完成。在关闭表的时候，一起更新到硬盘，这样就可以使索引更新的更快。仅对MyISAM有效。

mysql> show variables like 'delay_key_write';
+-----------------+-------+
| Variable_name   | Value |
+-----------------+-------+
| delay_key_write | ON    |
+-----------------+-------+

InnoDB延迟更新

非聚簇索引的更新操作通常会带来随机I/O，降低InoDB的性能。当更新（insert, delete ，update=insert+delete）非聚簇索引的数据时，会先检查非聚簇索引页是否位于InnoDB缓存池中，如果是直接更新，否则先将“信息修改”记录在更新缓存中（change buffer）

这篇博客的内容比较多，总结提炼下来以备以后查看。对整个MySQL的优化先有个整体的框架，徐徐渐进慢慢进步。这些参数可以不用记忆，用到的时候到博客中查找或者百度即可。了解道，知道术，就可以完成优化的过程。知道原理比记忆枯燥的原理要简单的多。对MySQL优化感兴趣的博友可以关注我的博客，以便看到后续的分享。