作者:布尔熊 | 来源:互联网 | 2013-12-31 11:30
在mysql数据库中,mysqlkey_buffer_size是对MyISAM表性能影响最大的一个参数(注意该参数对其他类型的表设置无效),下面就将对mysqlKey_buffer_size参数的设置进行详细介绍
在mysql数据库中,mysql key_buffer_size是对MyISAM表性能影响最大的一个参数(注意该参数对其他类型的表设置无效),下面就将对mysql Key_buffer_size参数的设置进行详细介绍。
下面为一台以MyISAM为主要存储引擎服务器的配置:
mysql> show variables like 'key_buffer_size';
+-----------------+----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+----------+
| key_buffer_size | 72454144 |
+-----------------+----------+
1 row in set (0.25 sec)
分配了约70MB内存给mysql key_buffer_size,我们再看一下key_buffer_size的使用情况:
mysql> show global status like 'key_read%';
+-------------------+----------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+----------+
| Key_read_requests | 39393115 |
| Key_reads | 174565 |
+-------------------+----------+
2 rows in set (0.23 sec)
上面有2个结果值,这里解释一下它们各代表什么意思:
Key_read_requests:表示从缓存读取索引的请求次数
Key_reads:从磁盘读取索引的请求次数
知道了这2个参数各代表什么意思了,我们可以看到:一共有39393115个请求从缓存读取索引,174565个请求从磁盘读取索引。
让我们来计算一下索引未命中缓存的概率:
key_cache_miss_rate = Key_reads / Key_read_requests * 100%
通过上面的公式我们计算上面数据索引为命中缓存的概率值为:0.4431%,约250个索引读取请求就有一个直接读硬盘,这个值好像不是很理想。key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好(每1000个请求有一个直接读硬盘),所以理论来上来说,这个比值越小越好,但过小的话,难免造成内存浪费。
key_cache_miss_rate 的值固然能一部分的说明key_buffer_size是否合理,但仅仅以此就说明该值设置的合理的话,就过于片面了。因为这里忽略了两个问题:
1、比例并不显示数量的绝对值大小
2、计数器并没有考虑时间因素
虽说Key_read_requests大比小好,但是对于系统调优而言,更有意义的应该是单位时间内的Key_reads,即:
Key_reads / Uptime
具体查看方法:
[root@li411-195 ~]# /usr/local/mysql/bin/mysqladmin ext -uroot -p -ri10 | grep Key_reads
Enter password:
| Key_reads | 174983 |
| Key_reads | 10 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 4 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 21 |
| Key_reads | 0 |
| Key_reads | 0 |
注:命令里的mysqladmin ext其实就是mysqladmin extended-status,你甚至可以简写成mysqladmin e。
其中第一行表示的是汇总数值,所以这里不必考虑,下面的每行数值都表示10秒内的数据变化。
为啥数据按10秒取样,而不是直接按1秒取样?由于时间段过小,数据变化比较剧烈,不容易直观估计大小,所以通常数据按照10秒或者60秒之类的时间段来取样是更好的。
对于我这个小站来说,流量小,这个数据结果值并不能说明什么问题。
除些之外,我们还可以参考下key_blocks_*参数:
mysql> show global status like 'key_blocks_u%';
+-------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
| Key_blocks_unused | 28271 |
| Key_blocks_used | 34395 |
+-------------------+-------+
Key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数,Key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks数。从上面的数据可以看到Key_blocks_unused 并没有被完全使用,如果Key_blocks_unused 值为0,说明缓存都被使用了,要么增加key_buffer_size,要么就是过渡索引了,把缓存占满了。比较理想的设置:
Key_blocks_used / (Key_blocks_unused + Key_blocks_used) * 100% ≈ 80%
根据以上公式,上面数据的计算结果值大概为55%,说明这里设置也不是很合理。其实这里的值也存在一些问题,就是没有考虑到时间问题,这个数据可能是访问量少的时候获取的,如果访问量大的时候数据结果值可能就又不一样了,所以也不能仅凭这个结果值来判断key_buffer_size值设置是否合理。