数据库性能优化报告

一、    性能现状

经过一段时间对数据库的性能监控，发现数据库整体负载极高，从LINUX系统的负载来看，平均活动会话高达2000个/秒以上。业务经常出现卡死堵塞状况，此时需要运维人员重启DB才能缓解，但经过一段时间后问题依旧重现。结合下面慢日志报告进一步分析，部分高并发查询SQL请求非常频繁和低效，数据库连接进程队列达到2000个以上，系统出现严重拥堵状况! DML写操作也存在一定的行锁冲突，效率也较慢，经常出现锁表现象；经过后续的SQL分析和客户的反映，该系统运作多年没做任何优化，此类SQL存在很大的优化空间，下面详细介绍这些SQL的优化过程，并在优化前后分别做了负载基线与采样，后续运行了性能对比报告，可直观地反映出这次性能优化的效果。

二、    优化方案

数据库性能问题很大程度上是由于应用引起的，而应用反映在数据库层面就是SQL代码，所以一个数据库的性能90%以上是由于SQL代码的设计和访问路径不当引起的性能问题，下面是对数据库TOP SQL语句的优化记录，目前已对大部分消耗较高的SQL进行了调整，从后续的优化报告来看，已极大减少了IO的消耗，从而提高数据库的性能效率；另外从数据库的配置参数层面出发，也存在一定的优化空间，下面也给出调整优化SQL的具体操作步骤（注意：下面是罗列了一些关键SQL的优化记录，还有部分优化记录没有贴上）。

2.1   优化记录1

SELECTcount(0)

   FROM yzzs.bm_stu_intention a

   LEFTJOIN yzzs.bm_school b

    ON a.sch_id = b.sch_id

   LEFTJOIN yzzs.web_user c

    ON a.stu_id = c.id

   LEFTJOIN yzzs.tb_user d

    ON a.create_user_id = d.user_id

   LEFTJOIN yzzs.tb_user e

    ON a.update_user_id = e.user_id

   LEFTJOIN yzzs.bm_student_achievement sa

    ON sa.reg_id = c.reg_id

   AND sa.student_name = c. NAME

   LEFTJOIN yzzs.bm_school_plan_stu ps

    ON ps.int_id = a.int_id

   LEFTJOIN(SELECT int_id, GROUP_CONCAT(bm. NAME) major_name

               FROM yzzs.bm_stu_intention_major si,

                    yzzs.bm_school_major        sm,

                    yzzs.bm_major               bm

              WHERE si.major_id = sm.major_id

                AND sm.major = bm.id

              GROUPBY int_id) m

    ON a.int_id = m.int_id

WHERE a.stu_id ='e3a1249082de11e9baaa60fa9dffcd71'

   AND a.batch_num =0;

n   优化措施：

索引层面优化：

createindex   ix_stu_id_batch_num on yzzs.bm_stu_intention(stu_id, batch_num) online;

n 优化分析：创建上面索引后，数据库COST值有较大的下降，性能提升效果不错，此时CPU已从100%下降到50%左右，负载从2000下载到50左右，但鉴于该SQL中间部分（如下图）是做了一个三表关联group by ，这个是一个独立的处理单元，无法通过索引或改写来达到优化效果。

n   进一步优化分析：

针对中间部分的SQL代码，与客户开发人员做针对性沟通，发现该分组代码存在冗余现象，是没有必要的功能，鉴于这种情况，客户可以直接调整应用程序，调整后，效果非常显著，具体数据见下面的：优化效果第三章节。

2.2   优化记录2

SELECTcount(0)

   FROM yzzs.bm_stu_intention a

   LEFTJOIN yzzs.bm_school b

    ON a.sch_id = b.sch_id

   LEFTJOIN yzzs.web_user c

    ON a.stu_id = c.id

   LEFTJOIN yzzs.tb_user d

    ON a.create_user_id = d.user_id

   LEFTJOIN yzzs.tb_user e

    ON a.update_user_id = e.user_id

   LEFTJOIN yzzs.bm_student_achievement sa

    ON sa.reg_id = c.reg_id

   AND sa.student_name = c. NAME

   LEFTJOIN yzzs.bm_school_plan_stu ps

    ON ps.int_id = a.int_id

   LEFTJOIN(SELECT int_id, GROUP_CONCAT(bm. NAME) major_name

               FROM yzzs.bm_stu_intention_major si,

                    yzzs.bm_school_major        sm,

                    yzzs.bm_major               bm

              WHERE si.major_id = sm.major_id

                AND sm.major = bm.id

              GROUPBY int_id) m

    ON a.int_id = m.int_id

WHERE a.stu_id ='e3a1249082de11e9baaa60fa9dffcd71'

   AND a.batch_num =0;

n   优化分析：

该语句其实跟语句1是类似的，优化方向跟方法是一致的，所以当做了上述优化措施后，优化效果会自动覆盖此SQL语句。

2.3   优化记录3

SELECT a.detial_id,

       a.plan_id,

       a.major_id,

       a.plan_num,

       a.plan_fee,

       a.plan_to,

       a.major_for,

       a.remark,

       a.create_user_id,

       a.create_time,

       a.update_user_id,

       a.update_time,

       a.act_num,

       IFNULL(a.act_num,0) act_numes,

       IFNULL(cnt.taked_cnt,0) taked_cnts,

       IFNULL(snum.int_num,0) int_num,

       b.sch_id,

       d.sch_name,

       e. NAME major_name,

       e. NAME major_full_name,

       c.major,

       c.major_no,

       c.major_desc,

       c.major_duration,

       p. NAME NAMES,

       e.upid,

       yzzs.f_get_dict_text(10018, c.major_duration) major_duration_desc,

       yzzs.f_get_dict_text(10033, b. STATUS) status_desc

   FROM yzzs.bm_school_plan_detail a

   JOIN yzzs.bm_school_plan b

    ON a.plan_id = b.plan_id

   AND b.del =0

   AND b.plan_year =YEAR(now())

   JOIN yzzs.bm_school_major c

    ON a.major_id = c.major_id

   AND c.del =0

   JOIN yzzs.bm_school d

    ON d.sch_id = b.sch_id

   AND c.sch_id = d.sch_id

   LEFTJOIN yzzs.bm_major e

    ON c.major = e.id

   LEFTJOIN yzzs.bm_major p

    ON p.id = e.upid

   LEFTJOIN(SELECT major_id, sch_id,count(1) taked_cnt

               FROM yzzs.bm_school_plan_stu sps

              WHERE sps.take_stauts IN(0,1,2)

              GROUPBY sps.major_id, sps.sch_id) cnt

    ON a.major_id = cnt.major_id

   LEFTJOIN(SELECT major_id,count(1) int_num

               FROM yzzs.bm_stu_intention_major ima

              WHERE ima. STATUS =0

              GROUPBY ima.major_id) snum

    ON a.major_id = snum.major_id

WHERE b.sch_id ='2152a60b65a411e9b4a8507b9dc07fa5'

ORDERBY p.sorts, c.major_no LIMIT2147483647;

n 索引优化：

create indexix_sch_id   onyzzs.bm_school_plan(sch_id);

n   优化分析：创建上面索引后，该语句的COST值有较大的下降，性能提升效果不错，此时CPU已从100%下降到50%左右，负载从2000下载到50左右，但鉴于该SQL中间部分做了group by，情况大致与语句1相似 ，这个是一个独立的处理单元，无法通过索引或改写来达到优化效果。

n   进一步优化分析：

针对中间部分的SQL代码，与客户开发人员做针对性沟通，发现该分组代码存在冗余现象，是没有必要的功能，鉴于这种情况，客户可以直接调整应用程序，调整后，效果非常显著，具体数据见下面的：优化效果第三章节。

2.4   优化记录4

updateyzzs.tb_login_log

      SET ….

where   user_id = 'bb0b415086c411e980fb60fa9dffcd71',

优化措施：create indexidx_login_log_userid on tb_login_log(user_id);

n   优化分析：改更新语句缺失索引，创建后，rows扫描从23W+下降到17，优化效果明显。

2.5   其他优化

数据实例参数存在优化空间，下面是调整数据库参数达到优化效果：

innodb_thread_concurrency=32

innodb_buffer_pool_size=40G

n   分析：innodb_thread_concurrency表示SQL经过解析后，允许同时有32个线程去innodb引擎取数据，如果超过32个，则需要排队;另外目前DB服务器的物理内存为64G，并且数据库所有表的存储引擎均为innodb,所以将innodb_buffer_pool_size核心内存参数调整到40G，增加其访问效率。

三、    优化效果

在对数据库做性能优化前，我们做了LINUX系统与数据库性能基线报告，也就是能反映数据库在优化前的性能状态，然后在优化后采集同样的性能数据报告，下面就是优化后的报告的内容截图，从这个差别报告来看，我们可以比较直接地反映出这次性能优化的效果。

报告分析说明：

从上面的性能数据报告来看，优化效果还是有非常巨大效益的，首先从数据库的负载方面来看，优化后，数据库的负载从2000+下降到1以下（这个数值是表示1秒内有多少队列正处于排队等待状态，很显然，优化前的2000已使系统处于瘫痪状态，优化后，响应速度已畅通无阻），LINUX系统的负载来看，CPU负载从原来的10下降到到0.7左右，从数据库等待事件方面来看，优化前存在严重的read by other session等待，优化后该等待事件已消失，并且DML写操作阻塞已消失，数据库以CPU TIME等待为主，该事件如占比在90%以上，说明性能非常理想，并且优化前出现的业务卡死情况，需要定期重启DB来缓解的问已彻底解决。总的来说，本次优化效果显著，保守估计，数据库整体性能500%的提升目标已超额完成，下面列出优化前后的关键性能指标对比。

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