数据库性能优化的误区

时间:2021-07-10 06:18:18

常见的数据库系统优化中的一些观点: 

“系统性能出现问题进行优化,一定要深入了解数据库内部参数、等待事件、Latch、缓冲池、trace文件、查询/优化引擎等底层细节。” 
这种观点往往出自数据库“高手”,这部分人以了解数据库底层实现细节而感到非常骄傲。但是从优化角度讲数据库的等待事件、Latch等指标高等等都只是问题的表象,懂得底层细节和内幕固然是好。但是解决问题的关键往往是在应用层进行优化。

“只要系统参数调整了,性能就能提高。系统优化应该调整那些参数…” 
这种观点往往出自于一些偏运维和应用层的DBA,迷恋参数配置来调优。 
调整系统参数是非常重要的,但不一定能解决性能问题,否则就不会有去IOE了,问题可能性最大的还是应用设计和开发问题。

同理,很多运维人员和系统架构师比较迷恋“Linux系统调优”。认为的对“文件句柄数、CPU/内存/磁盘子系统…”各种参数做了优化,以为这就能提升整个应用系统的性能。其实不然。有些场景下,针对业务特点和应用类型做操作系统调优是能取到立竿见影的效果,但是大多数时候往往提升并不明显。所以最关键的还是找出瓶颈所在,对症下药。

“系统性能问题需要从架构上解决,与应用开发关系不大。” 
系统性能与各个层面都有关,整体架构很重要,但应用开发也是非常重要的一环。

“你们必须要做读写分离,必须要弄分库分表。”

这种通常是“吹水”的人常在外面忽悠的,这些技术手段都被说烂了。

反问一句,了解数据量吗?知道实际压力和瓶颈吗?了解读写比如何吗?怎么拆?拆了之后怎么玩? 

上述那些观点,都是比较片面的,还是需要结合实际情况辩证分析。

 

常见影响数据库性能的因素

1.业务需求和技术选型 

2.应用系统的开发及架构 

3.数据库自身 

3.1表结构的设计 

3.2查询语句 

3.3索引设计 

3.4Mysql服务(安装、配置等) 

3.5操作系统调优 

3.6硬件升级(SSD、更强的CPU、更大的内存) 

4.数据架构(读写分离、分库分表等)

 

性能调优的基本方法论

数据库性能优化的误区

 

 

理想的数据库优化顺序

数据库性能优化的误区

 

 

在很多情况下,数据库可能是互联网应用系统的最大瓶颈。但是单纯从数据库角度去做优化,可能未必能达到理想的效果。