系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上

随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢

数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比

设计数据库时:数据库表、字段的设计,存储引擎

利用好MySQL自身提供的功能,如索引等

横向扩展:MySQL集群、负载均衡、读写分离

SQL语句的优化(收效甚微)

字段类型的选择,设计规范,范式,常见设计案例

INET_ATON(str),address to number

INET_NTOA(number),number to address

但是因为维护成本较高因此不常使用,使用关联表的方式来替代enum

decimal不会损失精度,存储空间会随数据的增大而增大。double占用固定空间,较大数的存储会损失精度。非定长的还有varchar、text

对数据的精度要求较高,小数的运算和存储存在精度问题(不能将所有小数转换成二进制)

price decimal(8,2)有2位小数的定点数,定点数支持很大的数(甚至是超过int,bigint存储范围的数)

元->分

定长char,非定长varchar、text(上限65535,其中varchar还会消耗1-3字节记录长度,而text使用额外空间记录长度)

非null字段的处理要比null字段的处理高效些!且不需要判断是否为null。

null在MySQL中,不好处理,存储需要额外空间,运算也需要特殊的运算符。如select null = null和select null <> null(<>为不等号)有着同样的结果,只能通过is null和is not null来判断字段是否为null。

如何存储?MySQL中每条记录都需要额外的存储空间,表示每个字段是否为null。因此通常使用特殊的数据进行占位,比如int not null default 0、string not null default ‘’

二三十个就极限了

在使用以上原则之前首先要满足业务需求

外键foreign key只能实现一对一或一对多的映射

使用外键

单独新建一张表将多对多拆分成两个一对多

如商品的基本信息(item)和商品的详细信息(item_intro),通常使用相同的主键或者增加一个外键字段(item_id)

数据表的设计规范,一套越来越严格的规范体系(如果需要满足N范式,首先要满足N-1范式)。N

字段原子性,字段不可再分割。

关系型数据库,默认满足第一范式

注意比较容易出错的一点,在一对多的设计中使用逗号分隔多个外键,这种方法虽然存储方便,但不利于维护和索引(比如查找带标签java的文章)

即在表中加上一个与业务逻辑无关的字段作为主键

主键:可以唯一标识记录的字段或者字段集合。

依赖:A字段可以确定B字段,则B字段依赖A字段。比如知道了下一节课是数学课,就能确定任课老师是谁。于是周几和下一节课和就能构成复合主键,能够确定去哪个教室上课,任课老师是谁等。但我们常常增加一个id作为主键,而消除对主键的部分依赖。

对主键的部分依赖:某个字段依赖复合主键中的一部分。

解决方案:新增一个独立字段作为主键。

传递依赖:B字段依赖于A,C字段又依赖于B。比如上例中,任课老师是谁取决于是什么课,是什么课又取决于主键id。因此需要将此表拆分为两张表日程表和课程表(独立数据独立建表):

这样就减少了数据的冗余(即使周一至周日每天都有Java课,也只是course_id:3546出现了7次)

早期问题:如何选择MyISAM和Innodb?

现在不存在这个问题了,Innodb不断完善,从各个方面赶超MyISAM,也是MySQL默认使用的。

存储引擎Storage engine:MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的,是一套文件系统的实现。

show engines

表级锁(table-level lock):lock tables <table_name1>,<table_name2>... read/write,unlock tables <table_name1>,<table_name2>...。其中read是共享锁,一旦锁定任何客户端都不可读;write是独占/写锁,只有加锁的客户端可读可写,其他客户端既不可读也不可写。锁定的是一张表或几张表。

行级锁(row-level lock):锁定的是一行或几行记录。共享锁:select * from <table_name> where <条件> LOCK IN SHARE MODE;,对查询的记录增加共享锁;select * from <table_name> where <条件> FOR UPDATE;,对查询的记录增加排他锁。这里值得注意的是:innodb的行锁,其实是一个子范围锁,依据条件锁定部分范围,而不是就映射到具体的行上,因此还有一个学名:间隙锁。比如select * from stu where id < 20 LOCK IN SHARE MODE会锁定id在20左右以下的范围,你可能无法插入id为18或22的一条新纪录。

如果没有特别的需求,使用默认的Innodb即可。

MyISAM:以读写插入为主的应用程序,比如博客系统、新闻门户网站。

Innodb:更新(删除)操作频率也高,或者要保证数据的完整性;并发量高,支持事务和外键保证数据完整性。比如OA自动化办公系统。

关键字与数据的映射关系称为索引(==包含关键字和对应的记录在磁盘中的地址==)。关键字是从数据当中提取的用于标识、检索数据的特定内容。

关键字相对于数据本身,==数据量小==

关键字是==有序==的,二分查找可快速确定位置

图书馆为每本书都加了索引号(类别-楼层-书架)、字典为词语解释按字母顺序编写目录等都用到了索引。

普通索引(key),唯一索引(unique key),主键索引(primary key),全文索引(fulltext key)

三种索引的索引方式是一样的,只不过对索引的关键字有不同的限制:

普通索引:对关键字没有限制

唯一索引:要求记录提供的关键字不能重复

主键索引:要求关键字唯一且不为null

show create table 表名:

desc 表名

create TABLE user_index(    id int auto_increment primary key,    first_name varchar(16),    last_name VARCHAR(16),    id_card VARCHAR(18),    information text);-- 更改表结构alter table user_index-- 创建一个first_name和last_name的复合索引,并命名为nameadd key name (first_name,last_name),-- 创建一个id_card的唯一索引,默认以字段名作为索引名add UNIQUE KEY (id_card),-- 鸡肋,全文索引不支持中文add FULLTEXT KEY (information);show create table user_index:

创建表时指定索引

CREATE TABLE user_index2 (    id INT auto_increment PRIMARY KEY,    first_name VARCHAR (16),    last_name VARCHAR (16),    id_card VARCHAR (18),    information text,    KEY name (first_name, last_name),    FULLTEXT KEY (information),    UNIQUE KEY (id_card));删除索引 根据索引名删除普通索引、唯一索引、全文索引:alter table 表名 drop KEY 索引名

alter table user_index drop KEY name;alter table user_index drop KEY id_card;alter table user_index drop KEY information;删除主键索引:alter table 表名 drop primary key(因为主键只有一个)。这里值得注意的是,如果主键自增长,那么不能直接执行此操作(自增长依赖于主键索引):

需要取消自增长再行删除:

alter table user_index-- 重新定义字段MODIFY id int,drop PRIMARY KEY但通常不会删除主键,因为设计主键一定与业务逻辑无关。

CREATE TABLE innodb1 (    id INT auto_increment PRIMARY KEY,    first_name VARCHAR (16),    last_name VARCHAR (16),    id_card VARCHAR (18),    information text,    KEY name (first_name, laast_name),    FULLTEXT KEY (information),    UNIQUE KEY (id_card));insert into innodb1 (first_name,last_name,id_card,information) values ('张','三','1001','华山派');我们可以通过explain selelct来分析SQL语句执行前的执行计划:

由上图可看出此SQL语句是按照主键索引来检索的。

执行计划是:当执行SQL语句时,首先会分析、优化,形成执行计划,在按照执行计划执行。

上图中,根据id查询记录,因为id字段仅建立了主键索引,因此此SQL执行可选的索引只有主键索引,如果有多个,最终会选一个较优的作为检索的依据。

-- 增加一个没有建立索引的字段alter table innodb1 add sex char(1);-- 按sex检索时可选的索引为nullEXPLAIN SELECT * from innodb1 where sex='男';可以尝试在一个字段未建立索引时,根据该字段查询的效率,然后对该字段建立索引(alter table 表名 add index(字段名)),同样的SQL执行的效率,你会发现查询效率会有明显的提升(数据量越大越明显)。

当我们使用order by将查询结果按照某个字段排序时,如果该字段没有建立索引,那么执行计划会将查询出的所有数据使用外部排序(将数据从硬盘分批读取到内存使用内部排序,最后合并排序结果),这个操作是很影响性能的,因为需要将查询涉及到的所有数据从磁盘中读到内存(如果单条数据过大或者数据量过多都会降低效率),更无论读到内存之后的排序了。

但是如果我们对该字段建立索引alter table 表名 add index(字段名),那么由于索引本身是有序的,因此直接按照索引的顺序和映射关系逐条取出数据即可。而且如果分页的,那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据,而不用像上述那取出所有数据进行排序再返回某个范围内的数据。

对join语句匹配关系(on)涉及的字段建立索引能够提高效率

如果要查询的字段都建立过索引,那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始数据(否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描),这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后==只写必要的查询字段==,以增加索引覆盖的几率。

这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引,因为优先使用索引的优势就在于其体积小。

在满足索引使用的场景下(where/order by/join on或索引覆盖),索引也不一定被使用

比如下面两条SQL语句在语义上相同,但是第一条会使用主键索引而第二条不会。

select * from user where id = 20-1;select * from user where id+1 = 20;`like`查询,不能以通配符开头 比如搜索标题包含mysql的文章:

select * from article where title like '%mysql%';这种SQL的执行计划用不了索引(like语句匹配表达式以通配符开头),因此只能做全表扫描,效率极低,在实际工程中几乎不被采用。而一般会使用第三方提供的支持中文的全文索引来做。

但是 关键字查询 热搜提醒功能还是可以做的,比如键入mysql之后提醒mysql 教程、mysql 下载、mysql 安装步骤等。用到的语句是:

select * from article where title like 'mysql%';这种like是可以利用索引的(当然前提是title字段建立过索引)。

建立复合索引:

alter table person add index(first_name,last_name);其原理就是将索引先按照从first_name中提取的关键字排序,如果无法确定先后再按照从last_name提取的关键字排序,也就是说该索引表只是按照记录的first_name字段值有序。

因此select * from person where first_name = ?是可以利用索引的,而select * from person where last_name = ?无法利用索引。

那么该复合索引的应用场景是什么?==组合查询==

比如对于select * person from first_name = ? and last_name = ?,复合索引就比对first_name和last_name单独建立索引要高效些。很好理解,复合索引首先二分查找与first_name = ?匹配的记录,再在这些记录中二分查找与last_name匹配的记录,只涉及到一张索引表。而分别单独建立索引则是在first_name索引表中二分找出与first_name = ?匹配的记录,再在last_name索引表中二分找出与last_name = ?的记录,两者取交集。

一但有一边无索引可用就会导致整个SQL语句的全表扫描

如性别、支付状态等状态值字段往往只有极少的几种取值可能,这种字段即使建立索引,也往往利用不上。这是因为,一个状态值可能匹配大量的记录,这种情况MySQL会认为利用索引比全表扫描的效率低,从而弃用索引。索引是随机访问磁盘,而全表扫描是顺序访问磁盘,这就好比有一栋20层楼的写字楼,楼底下的索引牌上写着某个公司对应不相邻的几层楼,你去公司找人,与其按照索引牌的提示去其中一层楼没找到再下来看索引牌再上楼,不如从1楼挨个往上找到顶楼。

建立基础索引:在where、order by、join字段上建立索引。

优化,组合索引:基于业务逻辑

如果条件经常性出现在一起,那么可以考虑将多字段索引升级为==复合索引==

如果通过增加个别字段的索引,就可以出现==索引覆盖==,那么可以考虑为该字段建立索引

查询时,不常用到的索引,应该删除掉

语法:index(field(10)),使用字段值的前10个字符建立索引,默认是使用字段的全部内容建立索引。

前提:前缀的标识度高。比如密码就适合建立前缀索引,因为密码几乎各不相同。

==实操的难度==:在于前缀截取的长度。

我们可以利用select count(*)/count(distinct left(password,prefixLen));,通过从调整prefixLen的值(从1自增)查看不同前缀长度的一个平均匹配度,接近1时就可以了(表示一个密码的前prefixLen个字符几乎能确定唯一一条记录)

btree(多路平衡查找树)是一种广泛应用于==磁盘上实现索引功能==的一种数据结构,也是大多数数据库索引表的实现。

以add index(first_name,last_name)为例:

BTree的一个node可以存储多个关键字,node的大小取决于计算机的文件系统,因此我们可以通过减小索引字段的长度使结点存储更多的关键字。如果node中的关键字已满,那么可以通过每个关键字之间的子节点指针来拓展索引表,但是不能破坏结构的有序性,比如按照first_name第一有序、last_name第二有序的规则,新添加的韩香就可以插到韩康之后。白起 < 韩飞 < 韩康 < 李世民 < 赵奢 < 李寻欢 < 王语嫣 < 杨不悔。这与二叉搜索树的思想是一样的,只不过二叉搜索树的查找效率是log(2,N)(以2为底N的对数),而BTree的查找效率是log(x,N)(其中x为node的关键字数量,可以达到1000以上)。

从log(1000+,N)可以看出,少量的磁盘读取即可做到大量数据的遍历,这也是btree的设计目的。

聚簇结构(也是在BTree上升级改造的)中,关键字和记录是存放在一起的。

在MySQL中,仅仅只有Innodb的==主键索引为聚簇结构==,其它的索引包括Innodb的非主键索引都是典型的BTree结构。

在索引被载入内存时,使用哈希结构来存储。

缓存select语句的查询结果

windows上是my.ini,linux上是my.cnf

在[mysqld]段中配置query_cache_type:

0:不开启

1:开启,默认缓存所有,需要在SQL语句中增加select sql-no-cache提示来放弃缓存

2:开启,默认都不缓存,需要在SQL语句中增加select sql-cache来主动缓存(==常用==)

更改配置后需要重启以使配置生效,重启后可通过show variables like ‘query_cache_type’;来查看:

show variables like 'query_cache_type';query_cache_type    DEMAND在客户端设置缓存大小通过配置项query_cache_size来设置:

show variables like 'query_cache_size';query_cache_size    0set global query_cache_size=64*1024*1024;show variables like 'query_cache_size';query_cache_size    将查询结果缓存select sql_cache * from user;

reset query cache;

当数据表改动时,基于该数据表的任何缓存都会被删除。(表层面的管理,不是记录层面的管理,因此失效率较高)

应用程序,不应该关心query cache的使用情况。可以尝试使用,但不能由query cache决定业务逻辑,因为query cache由DBA来管理。

缓存是以SQL语句为key存储的,因此即使SQL语句功能相同,但如果多了一个空格或者大小写有差异都会导致匹配不到缓存。

一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件。

当数据量较大时(一般千万条记录级别以上),MySQL的性能就会开始下降,这时我们就需要将数据分散到多组存储文件,==保证其单个文件的执行效率==。

最常见的分区方案是按id分区,如下将id的哈希值对10取模将数据均匀分散到10个.ibd存储文件中:

create table article(    id int auto_increment PRIMARY KEY,    title varchar(64),    content text)PARTITION by HASH(id) PARTITIONS 10查看data目录:

==服务端的表分区对于客户端是透明的==,客户端还是照常插入数据,但服务端会按照分区算法分散存储数据。

==分区依据的字段必须是主键的一部分==,分区是为了快速定位数据,因此该字段的搜索频次较高应作为强检索字段,否则依照该字段分区毫无意义

相同的输入得到相同的输出。输出的结果跟输入是否具有规律无关。==仅适用于整型字段==

和hash(field)的性质一样,只不过key是==处理字符串==的,比hash()多了一步从字符串中计算出一个整型在做取模操作。

create table article_key(    id int auto_increment,    title varchar(64),    content text,    PRIMARY KEY (id,title)  -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分)PARTITION by KEY(title) PARTITIONS 10range算法 是一种==条件分区==算法,按照数据大小范围分区(将数据使用某种条件,分散到不同的分区中)。

如下,按文章的发布时间将数据按照2018年8月、9月、10月分区存放:

也是一种条件分区,按照列表值分区(in (值列表))。

create table article_list(    id int auto_increment,    title varchar(64),    content text,    status TINYINT(1),  -- 文章状态:0-草稿,1-完成但未发布,2-已发布    PRIMARY KEY (id,status) -- 要求分区依据字段必须是主键的一部分)charset=utf8PARTITION BY list(status)(    PARTITION writing values in(0,1),   -- 未发布的放在一个分区      PARTITION published values in (2)   -- 已发布的放在一个分区);insert into article_list values(null,'mysql优化','内容示例',0);flush tables;分区管理语法range/list 增加分区前文中我们尝试使用range对文章按照月份归档,随着时间的增加,我们需要增加一个月份:

alter table article_range add partition(    partition p values less than (1543593599) -- select UNIX_TIMESTAMP('2018-11-30 23:59:59')    -- more);删除分区alter table article_range drop PARTITION p201808注意:==删除分区后,分区中原有的数据也会随之删除!==

alter table article_key add partition partitions 4销毁分区alter table article_key coalesce partition 6key/hash分区的管理不会删除数据,但是每一次调整(新增或销毁分区)都会将所有的数据重写分配到新的分区上。==效率极低==,最好在设计阶段就考虑好分区策略。

当数据表中的数据量很大时,分区带来的效率提升才会显现出来。

只有检索字段为分区字段时,分区带来的效率提升才会比较明显。因此,==分区字段的选择很重要==,并且==业务逻辑要尽可能地根据分区字段做相应调整==(尽量使用分区字段作为查询条件)。

水平分割:通过建立结构相同的几张表分别存储数据

垂直分割:将经常一起使用的字段放在一个单独的表中,分割后的表记录之间是一一对应关系。

为数据库减压

分区算法局限

数据库支持不完善(5.1之后mysql才支持分区操作)

借用第三方应用如memcache、redis的id自增器

单独建一张只包含id一个字段的表,每次自增该字段作为数据记录的id

横向扩展:从根本上(单机的硬件处理能力有限)提升数据库性能 。由此而生的相关技术:==读写分离、负载均衡==

Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo)(虚拟机)

mysql5.7(下载地址)

解压到对外提供的服务的目录(我自己专门创建了一个/export/server来存放)

tar xzvf mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /export/servercd /export/servermv mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64 mysql添加mysql目录的所属组和所属者:

groupadd mysqluseradd -r -g mysql mysqlcd /export/serverchown -R mysql:mysql mysql/chmod -R 755 mysql/创建mysql数据存放目录(其中/export/data是我创建专门用来为各种服务存放数据的目录)

mkdir /export/data/mysql初始化mysql服务

cd /export/server/mysql./bin/mysqld --basedir=/export/server/mysql --datadir=/export/data/mysql --user=mysql --pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid --initialize如果成功会显示mysql的root账户的初始密码,记下来以备后续登录。如果报错缺少依赖,则使用yum instally依次安装即可

配置my.cnf

vim /etc/my.cnf[mysqld]basedir=/export/server/mysqldatadir=/export/data/mysqlsocket=/tmp/mysql.sockuser=mysqlserver-id=10 # 服务id,在集群时必须唯一,建议设置为IP的第四段port=3306# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security riskssymbolic-links=0# Settings user and group are ignored when systemd is used.# If you need to run mysqld under a different user or group,# customize your systemd unit file for mariadb according to the# instructions in [mysqld_safe]log-error=/export/data/mysql/error.logpid-file=/export/data/mysql/mysql.pid## include all files from the config directory#!includedir /etc/my.cnf.d将服务添加到开机自动启动

cp /export/server/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld启动服务

service mysqld start配置环境变量,在/etc/profile中添加如下内容

# mysql envMYSQL_HOME=/export/server/mysqlMYSQL_PATH=$MYSQL_HOME/binPATH=$PATH:$MYSQL_PATHexport PATH使配置即可生效

source /etc/profile使用root登录

mysql -uroot -p# 这里填写之前初始化服务时提供的密码登录上去之后,更改root账户密码(我为了方便将密码改为root),否则操作数据库会报错

set password=password('root');flush privileges;设置服务可被所有远程客户端访问

use mysql;update user set host='%' where user='root';flush privileges;这样就可以在宿主机使用navicat远程连接虚拟机linux上的mysql了

以linux(192.168.10.10)上的mysql为master,宿主机(192.168.10.1)上的mysql为slave配置主从复制。

修改master的my.cnf如下

[mysqld]basedir=/export/server/mysqldatadir=/export/data/mysqlsocket=/tmp/mysql.sockuser=mysqlserver-id=10port=3306# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security riskssymbolic-links=0# Settings user and group are ignored when systemd is used.# If you need to run mysqld under a different user or group,# customize your systemd unit file for mariadb according to the# instructions in -bin=mysql-bin    # 开启二进制日志expire-logs-days=7  # 设置日志过期时间,避免占满磁盘binlog-ignore-db=mysql    # 不使用主从复制的数据库binlog-ignore-db=information_schemabinlog-ignore-db=performation_schemabinlog-ignore-db=sysbinlog-do-db=test    #使用主从复制的数据库[mysqld_safe]log-error=/export/data/mysql/error.logpid-file=/export/data/mysql/mysql.pid## include all files from the config directory#!includedir /etc/my.cnf.d重启master

service mysqld restart登录master查看配置是否生效(ON即为开启,默认为OFF):

mysql> show variables like 'log_bin';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| log_bin       | ON    |+---------------+-------+在master的数据库中建立备份账号:backup为用户名,%表示任何远程地址,用户back可以使用密码1234通过任何远程客户端连接master

grant replication slave on *.* to 'backup'@'%' identified by '1234'查看user表可以看到我们刚创建的用户:

mysql> use mysqlmysql> select user,authentication_string,host from user;+---------------+-------------------------------------------+-----------+| user          | authentication_string                     | host      |+---------------+-------------------------------------------+-----------+| root          | *81F5E21E35407D884A6CD4A731AEBFB6AF209E1B | %         || mysql.session | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost || mysql.sys     | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost || backup        | *A4B38724E3560894F7F932C8886EBFCF | %         |+---------------+-------------------------------------------+-----------+新建test数据库,创建一个article表以备后续测试

CREATE TABLE `article` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `title` varchar(64) DEFAULT NULL,  `content` text,  PRIMARY KEY (`id`)) CHARSET=utf8;重启服务并刷新数据库状态到存储文件中(with read lock表示在此过程中,客户端只能读数据,以便获得一个一致性的快照)

[root@zhenganwen ~]# service mysqld restartShutting down MySQL.... SUCCESS! Starting MySQL. SUCCESS! [root@zhenganwen mysql]# mysql -uroot -prootmysql> flush tables with read lock;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)查看master上当前的二进制日志和偏移量(记一下其中的File和Position)

mysql> show master status \G*************************** 1. row ***************************             File: mysql-bin.         Position: 154     Binlog_Do_DB: test Binlog_Ignore_DB: mysql,information_schema,performation_schema,sysExecuted_Gtid_Set: 1 row in set (0.00 sec)File表示实现复制功能的日志,即上图中的Binary log;Position则表示Binary log日志文件的偏移量之后的都会同步到slave中,那么在偏移量之前的则需要我们手动导入。

主服务器上面的任何修改都会保存在二进制日志Binary log里面,从服务器上面启动一个I/O thread(实际上就是一个主服务器的客户端进程),连接到主服务器上面请求读取二进制日志,然后把读取到的二进制日志写到本地的一个Realy log里面。从服务器上面开启一个SQL thread定时检查Realy log,如果发现有更改立即把更改的内容在本机上面执行一遍。

如果一主多从的话,这时主库既要负责写又要负责为几个从库提供二进制日志。此时可以稍做调整,将二进制日志只给某一从,这一从再开启二进制日志并将自己的二进制日志再发给其它从。或者是干脆这个从不记录只负责将二进制日志转发给其它从,这样架构起来性能可能要好得多,而且数据之间的延时应该也稍微要好一些

手动导入,从master中导出数据

mysqldump -uroot -proot -hlocalhost test > /export/data/test.sql将test.sql中的内容在slave上执行一遍。

修改slave的my.ini文件中的[mysqld]部分

log-bin=mysqlserver-id=1 #192.168.10.1保存修改后重启slave,WIN+R->services.msc->MySQL5.7->重新启动

登录slave检查log_bin是否以被开启:

show VARIABLES like 'log_bin';配置与master的同步复制:

stop slave; change master to    master_host='192.168.10.10',    -- master的IP    master_user='backup',            -- 之前在master上创建的用户    master_password='1234',    master_log_file='mysql-bin.', -- master上 show master status \G 提供的信息    master_log_pos=154;启用slave节点并查看状态

mysql> start slave;mysql> show slave status \G*************************** 1. row ***************************               Slave_IO_State: Waiting for master to send event                  Master_Host: 192.168.10.10                  Master_User: backup                  Master_Port: 3306                Connect_Retry: 60              Master_Log_File: mysql-bin.          Read_Master_Log_Pos: 154               Relay_Log_File: DESKTOP-KUBSPE0-relay-bin.                Relay_Log_Pos: 320        Relay_Master_Log_File: mysql-bin.             Slave_IO_Running: Yes            Slave_SQL_Running: Yes              Replicate_Do_DB:          Replicate_Ignore_DB:           Replicate_Do_Table:       Replicate_Ignore_Table:      Replicate_Wild_Do_Table:  Replicate_Wild_Ignore_Table:                   Last_Errno: 0                   Last_Error:                 Skip_Counter: 0          Exec_Master_Log_Pos: 154              Relay_Log_Space: 537              Until_Condition: None               Until_Log_File:                Until_Log_Pos: 0           Master_SSL_Allowed: No           Master_SSL_CA_File:           Master_SSL_CA_Path:              Master_SSL_Cert:            Master_SSL_Cipher:               Master_SSL_Key:        Seconds_Behind_Master: 0Master_SSL_Verify_Server_Cert: No                Last_IO_Errno: 0                Last_IO_Error:               Last_SQL_Errno: 0               Last_SQL_Error:  Replicate_Ignore_Server_Ids:             Master_Server_Id: 10                  Master_UUID: f68774b7-0b28-11e9-a925-000c290abe05             Master_Info_File: C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Data\master.info                    SQL_Delay: 0          SQL_Remaining_Delay: NULL      Slave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting for more updates           Master_Retry_Count: 86400                  Master_Bind:      Last_IO_Error_Timestamp:     Last_SQL_Error_Timestamp:               Master_SSL_Crl:           Master_SSL_Crlpath:           Retrieved_Gtid_Set:            Executed_Gtid_Set:                Auto_Position: 0         Replicate_Rewrite_DB:                 Channel_Name:           Master_TLS_Version:1 row in set (0.00 sec)注意查看第4、14、15三行,若与我一致,表示slave配置成功

关闭master的读取锁定

mysql> unlock tables;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)向master中插入一条数据

mysql> use testmysql> insert into article (title,content) values ('mysql master and slave','record the cluster building succeed!:)');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)查看slave是否自动同步了数据

mysql> insert into article (title,content) values ('mysql master and slave','record the cluster building succeed!:)');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)至此,主从复制的配置成功!:)

使用mysqlreplicate命令快速搭建 Mysql 主从复制

读写分离是依赖于主从复制,而主从复制又是为读写分离服务的。因为主从复制要求slave不能写只能读(如果对slave执行写操作,那么show slave status将会呈现Slave_SQL_Running=NO,此时你需要按照前面提到的手动同步一下slave)。

就像我们在学JDBC时定义的DataBase一样,我们可以抽取出ReadDataBase,WriteDataBase implements DataBase,但是这种方式无法利用优秀的线程池技术如DruidDataSource帮我们管理连接,也无法利用Spring AOP让连接对DAO层透明。

如果能够使用Spring AOP解决数据源切换的问题,那么就可以和Mybatis、Druid整合到一起了。

我们在整合Spring1和Mybatis时,我们只需写DAO接口和对应的SQL语句,那么DAO实例是由谁创建的呢?实际上就是Spring帮我们创建的,它通过我们注入的数据源,帮我们完成从中获取数据库连接、使用连接执行 SQL 语句的过程以及最后归还连接给数据源的过程。

如果我们能在调用DAO接口时根据接口方法命名规范(增addXXX/createXXX、删deleteXX/removeXXX、改updateXXXX、查selectXX/findXXX/getXX/queryXXX)动态地选择数据源(读数据源对应连接master而写数据源对应连接slave),那么就可以做到读写分离了。

其中,为了方便访问数据库引入了mybatis和druid,实现数据源动态切换主要依赖spring-aop和spring-aspects

<dependencies>    <dependency>        <groupId>org.mybatis</groupId>        <artifactId>mybatis-spring</artifactId>        <version>1.3.2</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.mybatis</groupId>        <artifactId>mybatis</artifactId>        <version>3.4.6</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework</groupId>        <artifactId>spring-core</artifactId>        <version>5.0.8.RELEASE</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework</groupId>        <artifactId>spring-aop</artifactId>        <version>5.0.8.RELEASE</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework</groupId>        <artifactId>spring-jdbc</artifactId>        <version>5.0.8.RELEASE</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>com.alibaba</groupId>        <artifactId>druid</artifactId>        <version>1.1.6</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>mysql</groupId>        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>        <version>6.0.2</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework</groupId>        <artifactId>spring-context</artifactId>        <version>5.0.8.RELEASE</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework</groupId>        <artifactId>spring-aspects</artifactId>        <version>5.0.8.RELEASE</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.projectlombok</groupId>        <artifactId>lombok</artifactId>        <version>1.16.22</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework</groupId>        <artifactId>spring-test</artifactId>        <version>5.0.8.RELEASE</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>junit</groupId>        <artifactId>junit</artifactId>        <version>4.12</version>    </dependency></dependencies>数据类package top.zhenganwen.mysqloptimize.entity;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class Article {    private int id;    private String title;    private String content;}spring配置文件其中RoutingDataSourceImpl是实现动态切换功能的核心类,稍后介绍。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=""       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"       xsi:schemaLocation=" /spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">    <context:property-placeholder location="db.properties"></context:property-placeholder>    <context:component-scan base-package="top.zhenganwen.mysqloptimize"/>    <bean id="slaveDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource">        <property name="driverClassName" value="${db.driverClass}"/>        <property name="url" value="${master.db.url}"></property>        <property name="username" value="${master.db.username}"></property>        <property name="password" value="${master.db.password}"></property>    </bean>    <bean id="masterDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource">        <property name="driverClassName" value="${db.driverClass}"/>        <property name="url" value="${slave.db.url}"></property>        <property name="username" value="${slave.db.username}"></property>        <property name="password" value="${slave.db.password}"></property>    </bean>    <bean id="dataSourceRouting" class="top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl">        <property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"></property>        <property name="targetDataSources">            <map key-type="java.lang.String" value-type="javax.sql.DataSource">                <entry key="read" value-ref="slaveDataSource"/>                <entry key="write" value-ref="masterDataSource"/>            </map>        </property>        <property name="methodType">            <map key-type="java.lang.String" value-type="java.lang.String">                <entry key="read" value="query,find,select,get,load,"></entry>                <entry key="write" value="update,add,create,delete,remove,modify"/>            </map>        </property>    </bean>    <!-- Mybatis文件 -->    <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">        <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml" />        <property name="dataSource" ref="dataSourceRouting" />        <property name="mapperLocations" value="mapper/*.xml"/>    </bean>    <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">        <property name="basePackage" value="top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper" />        <property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory" />    </bean></beans>dp.properties

master.db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTCmaster.db.username=rootmaster.db.password=rootslave.db.url=jdbc:mysql://192.168.10.10:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTCslave.db.username=rootslave.db.password=rootdb.driverClass=com.mysql.jdbc.Drivermybatis-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE configuration        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"        "-3-config.dtd"><configuration>    <typeAliases>        <typeAlias type="top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article" alias="Article"/>    </typeAliases></configuration>mapper接口和配置文件ArticleMapper.java

package top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper;import org.springframework.stereotype.Repository;import top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;import java.util.List;@Repositorypublic interface ArticleMapper {    List<Article> findAll();    void add(Article article);    void delete(int id);}ArticleMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "-3-mapper.dtd" ><mapper namespace="top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.ArticleMapper">    <select id="findAll" resultType="Article">        select * from article    </select>    <insert id="add" parameterType="Article">        insert into article (title,content) values (#{title},#{content})    </insert>    <delete id="delete" parameterType="int">        delete from article where id=#{id}    </delete></mapper>核心类RoutingDataSourceImplpackage top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;import java.util.*;/** * RoutingDataSourceImpl class * 数据源路由 * * @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top * @date 2018/12/29 */public class RoutingDataSourceImpl extends AbstractRoutingDataSource {    /**     * key为read或write     * value为DAO方法的前缀     * 什么前缀开头的方法使用读数据员,什么开头的方法使用写数据源     */    public static final Map<String, List<String>> METHOD_TYPE_MAP = new HashMap<String, List<String>>();    /**     * 由我们指定数据源的id,由Spring切换数据源     *     * @return     */    @Override    protected Object determineCurrentLookupKey() {        System.out.println("数据源为:"+DataSourceHandler.getDataSource());        return DataSourceHandler.getDataSource();    }    public void setMethodType(Map<String, String> map) {        for (String type : map.keySet()) {            String methodPrefixList = map.get(type);            if (methodPrefixList != null) {                METHOD_TYPE_MAP.put(type, Arrays.asList(methodPrefixList.split(",")));            }        }    }}它的主要功能是,本来我们只配置一个数据源,因此Spring动态代理DAO接口时直接使用该数据源,现在我们有了读、写两个数据源,我们需要加入一些自己的逻辑来告诉调用哪个接口使用哪个数据源(读数据的接口使用slave,写数据的接口使用master。这个告诉Spring该使用哪个数据源的类就是AbstractRoutingDataSource,必须重写的方法determineCurrentLookupKey返回数据源的标识,结合spring配置文件(下段代码的5,6两行)

<bean id="dataSourceRouting" class="top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl">    <property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"></property>    <property name="targetDataSources">        <map key-type="java.lang.String" value-type="javax.sql.DataSource">            <entry key="read" value-ref="slaveDataSource"/>            <entry key="write" value-ref="masterDataSource"/>        </map>    </property>    <property name="methodType">        <map key-type="java.lang.String" value-type="java.lang.String">            <entry key="read" value="query,find,select,get,load,"></entry>            <entry key="write" value="update,add,create,delete,remove,modify"/>        </map>    </property></bean>如果determineCurrentLookupKey返回read那么使用slaveDataSource,如果返回write就使用masterDataSource。

package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;/** * DataSourceHandler class * <p> * 将数据源与线程绑定,需要时根据线程获取 * * @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top * @date 2018/12/29 */public class DataSourceHandler {    /**     * 绑定的是read或write,表示使用读或写数据源     */    private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();    public static void setDataSource(String dataSource) {        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"设置了数据源类型");        holder.set(dataSource);    }    public static String getDataSource() {        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"获取了数据源类型");        return holder.get();    }}DataSourceAspectpackage top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;import org.aspectj.lang.JoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Before;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;import java.util.Set;import static top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl.METHOD_TYPE_MAP;/** * DataSourceAspect class * * 配置切面,根据方法前缀设置读、写数据源 * 项目启动时会加载该bean,并按照配置的切面(哪些切入点、如何增强)确定动态代理逻辑 * @author zhenganwen,blog:zhenganwen.top * @date 2018/12/29 */@Component//声明这是一个切面,这样Spring才会做相应的配置,否则只会当做简单的bean注入@Aspect@EnableAspectJAutoProxypublic class DataSourceAspect {    /**     * 配置切入点:DAO包下的所有类的所有方法     */    @Pointcut("execution(* top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.*.*(..))")    public void aspect() {    }    /**     * 配置前置增强,对象是aspect()方法上配置的切入点     */    @Before("aspect()")    public void before(JoinPoint point) {        String className = point.getTarget().getClass().getName();        String invokedMethod = point.getSignature().getName();        System.out.println("对 "+className+"$"+invokedMethod+" 做了前置增强,确定了要使用的数据源类型");        Set<String> dataSourceType = METHOD_TYPE_MAP.keySet();        for (String type : dataSourceType) {            List<String> prefixList = METHOD_TYPE_MAP.get(type);            for (String prefix : prefixList) {                if (invokedMethod.startsWith(prefix)) {                    DataSourceHandler.setDataSource(type);                    System.out.println("数据源为:"+type);                    return;                }            }        }    }}测试读写分离如何测试读是从slave中读的呢?可以将写后复制到slave中的数据更改,再读该数据就知道是从slave中读了。==注意==,一但对slave做了写操作就要重新手动将slave与master同步一下,否则主从复制就会失效。

package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;import org.junit.Test;import org.junit.runner.RunWith;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;import top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;import top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.ArticleMapper;@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)@ContextConfiguration(locations = "classpath:spring-mybatis.xml")public class RoutingDataSourceTest {    @Autowired    ArticleMapper articleMapper;    @Test    public void testRead() {        System.out.println(articleMapper.findAll());    }    @Test    public void testAdd() {        Article article = new Article(0, "我是新插入的文章", "测试是否能够写到master并且复制到slave中");        articleMapper.add(article);    }    @Test    public void testDelete() {        articleMapper.delete(2);    }}负载均衡负载均衡算法 轮询

加权轮询:按照处理能力来加权

负载分配:依据当前的空闲状态(但是测试每个节点的内存使用率、CPU利用率等,再做比较选出最闲的那个,效率太低)

在服务器架构时,为了保证服务器7x24不宕机在线状态,需要为每台单点服务器(由一台服务器提供服务的服务器,如写服务器、数据库中间件)提供冗余机。

对于写服务器来说,需要提供一台同样的写-冗余服务器,当写服务器健康时(写-冗余通过心跳检测),写-冗余作为一个从机的角色复制写服务器的内容与其做一个同步;当写服务器宕机时,写-冗余服务器便顶上来作为写服务器继续提供服务。对外界来说这个处理过程是透明的,即外界仅通过一个IP访问服务。

DDL(Database Definition Language)是指数据库表结构的定义(create table)和维护(alter table)的语言。在线上执行DDL,在低于MySQL5.6版本时会导致全表被独占锁定,此时表处于维护、不可操作状态,这会导致该期间对该表的所有访问无法响应。但是在MySQL5.6之后,支持Online DDL,大大缩短了锁定时间。

优化技巧是采用的维护表结构的DDL(比如增加一列,或者增加一个索引),是==copy==策略。思路:创建一个满足新结构的新表,将旧表数据==逐条==导入(复制)到新表中,以保证==一次性锁定的内容少==(锁定的是正在导入的数据),同时旧表上可以执行其他任务。导入的过程中,将对旧表的所有操作以日志的形式记录下来,导入完毕后,将更新日志在新表上再执行一遍(确保一致性)。最后,新表替换旧表(在应用程序中完成,或者是数据库的rename,视图完成)。

但随着MySQL的升级,这个问题几乎淡化了。

在恢复数据时,可能会导入大量的数据。此时为了快速导入,需要掌握一些技巧:

导入时==先禁用索引和约束==:

alter table table-name disable keys待数据导入完成之后,再开启索引和约束,一次性创建索引

alter table table-name enable keys数据库如果使用的引擎是Innodb,那么它==默认会给每条写指令加上事务==(这也会消耗一定的时间),因此建议先手动开启事务,再执行一定量的批量导入,最后手动提交事务。

如果批量导入的SQL指令格式相同只是数据不同,那么你应该先prepare==预编译==一下,这样也能节省很多重复编译的时间。

尽量保证不要出现大的offset,比如limit 10000,10相当于对已查询出来的行数弃掉前10000行后再取10行,完全可以加一些条件过滤一下(完成筛选),而不应该使用limit跳过已查询到的数据。这是一个==offset做无用功==的问题。对应实际工程中,要避免出现大页码的情况,尽量引导用户做条件过滤。

即尽量选择自己需要的字段select,但这个影响不是很大,因为网络传输多了几十上百字节也没多少延时,并且现在流行的ORM框架都是用的select *,只是我们在设计表的时候注意将大数据量的字段分离,比如商品详情可以单独抽离出一张商品详情表,这样在查看商品简略页面时的加载速度就不会有影响了。

它的逻辑就是随机排序(为每条数据生成一个随机数,然后根据随机数大小进行排序)。如select * from student order by rand() limit 5的执行效率就很低,因为它为表中的每条数据都生成随机数并进行排序,而我们只要前5条。

解决思路:在应用程序中,将随机的主键生成好,去数据库中利用主键检索。

多表查询:join、子查询都是涉及到多表的查询。如果你使用explain分析执行计划你会发现多表查询也是一个表一个表的处理,最后合并结果。因此可以说单表查询将计算压力放在了应用程序上,而多表查询将计算压力放在了数据库上。

现在有ORM框架帮我们解决了单表查询带来的对象映射问题(查询单表时,如果发现有外键自动再去查询关联表,是一个表一个表查的)。

在MyISAM存储引擎中,会自动记录表的行数,因此使用count(*)能够快速返回。而Innodb内部没有这样一个计数器,需要我们手动统计记录数量,解决思路就是单独使用一张表:

如果可以确定仅仅检索一条,建议加上limit 1,其实ORM框架帮我们做到了这一点(查询单条的操作都会自动加上limit 1)。

用于记录执行时间超过某个临界值的SQL日志,用于快速定位慢查询,为我们的优化做参考。

配置项:slow_query_log

可以使用show variables like ‘slov_query_log’查看是否开启,如果状态值为OFF,可以使用set GLOBAL slow_query_log = on来开启,它会在datadir下产生一个xxx-slow.log的文件。

配置项:long_query_time

查看:show VARIABLES like 'long_query_time',单位秒

设置:set long_query_time=0.5

实操时应该从长时间设置到短的时间,即将最慢的SQL优化掉

一旦SQL超过了我们设置的临界时间就会被记录到xxx-slow.log中

配置项:profiling

set profiling=on

开启后,所有的SQL执行的详细信息都会被自动记录下来

mysql> show variables like 'profiling';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| profiling     | OFF   |+---------------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> set profiling=on;Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)查看profile信息show profiles

mysql> show variables like 'profiling';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| profiling     | ON    |+---------------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> insert into article values (null,'test profile',':)');Query OK, 1 row affected (0.15 sec)mysql> show profiles;+----------+------------+-------------------------------------------------------+| Query_ID | Duration   | Query                                                 |+----------+------------+-------------------------------------------------------+|        1 | 0. | show variables like 'profiling'                       ||        2 | 0.15027550 | insert into article values (null,'test profile',':)') |+----------+------------+-------------------------------------------------------+通过Query_ID查看某条SQL所有详细步骤的时间show profile for query Query_ID

上面show profiles的结果中,每个SQL有一个Query_ID,可以通过它查看执行该SQL经过了哪些步骤,各消耗了多场时间

<code class="lang-sql"> </code>典型的服务器配置以下的配置全都取决于实际的运行环境

max_connections,最大客户端连接数

mysql> show variables like 'max_connections';+-----------------+-------+| Variable_name   | Value |+-----------------+-------+| max_connections | 151   |+-----------------+-------+table_open_cache,表文件句柄缓存(表数据是存储在磁盘上的,缓存磁盘文件的句柄方便打开文件读取数据)

mysql> show variables like 'table_open_cache';+------------------+-------+| Variable_name    | Value |+------------------+-------+| table_open_cache | 2000  |+------------------+-------+key_buffer_size,索引缓存大小(将从磁盘上读取的索引缓存到内存,可以设置大一些,有利于快速检索)

mysql> show variables like 'key_buffer_size';+-----------------+---------+| Variable_name   | Value   |+-----------------+---------+| key_buffer_size |  |+-----------------+---------+innodb_buffer_pool_size,Innodb存储引擎缓存池大小(对于Innodb来说最重要的一个配置,如果所有的表用的都是Innodb,那么甚至建议将该值设置到物理内存的80%,Innodb的很多性能提升如索引都是依靠这个)

mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size';+-------------------------+---------+| Variable_name           | Value   |+-------------------------+---------+| innodb_buffer_pool_size |  |+-------------------------+---------+innodb_file_per_table(innodb中,表数据存放在.ibd文件中,如果将该配置项设置为ON,那么一个表对应一个ibd文件,否则所有innodb共享表空间)

安装MySQL时附带了一个压力测试工具mysqlslap(位于bin目录下)

C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.Benchmark        Average number of seconds to run all queries: 1.219 seconds        Minimum number of seconds to run all queries: 1.219 seconds        Maximum number of seconds to run all queries: 1.219 seconds        Number of clients running queries: 1        Average number of queries per client: 0并发测试C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=100 -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.Benchmark        Average number of seconds to run all queries: 3.578 seconds        Minimum number of seconds to run all queries: 3.578 seconds        Maximum number of seconds to run all queries: 3.578 seconds        Number of clients running queries: 100        Average number of queries per client: 0C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.Benchmark        Average number of seconds to run all queries: 5.718 seconds        Minimum number of seconds to run all queries: 5.718 seconds