影响MySQL Server性能的相关因素
推荐大家一本书《MySQL性能调优与架构设计》，写的真是不错，第6章节的内容同样比较精彩，虽然语言很直白话，但是写的很在理，摘取精华部分，整理下来分享给大家。
前言
大部分的人都一致地认为一个数据库应用系统（这里的数据库应用系统指所有的使用数据库的系统）的性能瓶颈最容易出现于数据的操作方面，而数据库应用系统的大部分数据操作都是通过数据库管理软件所提供的相关接口完成的。所以数据库管理软件也就很自然的成为了数据库应用系统的性能瓶颈所在，这是当前业务比较普遍的一个看法。但我们的应用系统的性能瓶颈真的就是完全是因为数据库管理软件和数据库主机自身的原因吗？我们将通过本章的内容来进行一个较为深入地分析，让大家了解到一个数据库应用系统的性能到底与哪些地方相关，让大家寻找各自应用系统中出现性能的问题的根本原因，而尽可能清楚地知道该如何去优化自己的应用系统。
1.商业需求对性能的影响
应用系统中的每一个功能在设计初衷肯定都是出于为用户提供某种服务，或者满足用户的某种需求的，但是，并不是每一个功能在最后都能够很成功，甚至有些功能的推出可能在整个系统中是属于画蛇添足的。不仅没有为用户提高任何体验度，也没有为用户改进多少功能易用性，反而在整个系统中成为一个累赘，带来资源的浪费。
一、不合理需求造成资源投入产出比过低
需求是否合理很多时候可能并不是很容易界定的，尤其是作为技术人员而言，可能更难以确定一个需求的合理性。即使指出，也不一定会被产品经理们认可。那作为技术人员的我们怎么来证明一个需求是否合理呢？
（1）每次产品经理们提出新的项目（或功能需求）的时候，应该要求他们同时给出该项目的预期收益的量化指标，以备项目上先后统计评估投入产出比率。
（2）在每次项目进行过程中，应该详细记录所有的资源投入，包括人力投入，硬件设施的投入以及其他任何项目相关的资源投入。
（3）项目（或功能需求）上线之后，应该及时通过收集相关数据统计出项目的实际收益值，以便计算投入产出比率的时候使用。
（4）技术部门应该尽可能推动设计出一个项目（或功能需求）的投入产出比率的计算规则。在项目上线一段时间之后，通过项目实际收益的统计数据和项目的投入资源量，计算出整个项目的实际投入产出值，并公布给所有参与项目的部门，同时存放以备后查。
有了实际的投入产出比率，我们就可以和项目立项之初产品经理们的预期投入产出比率做出比较，判定出这个项目做的是否值得。而且当积累了较多的项目投入产出比率之后，我们可以根据历史数据分析出一个项目合理的投入产出比率应该是多少。这样，在项目立项之初，我们就可以判定出产品经理们的预期投入产出比率是否合理，项目是否真的有进行的必要。
有了实际的投入产出比率之后，我们还可以拿出数据给老板们看，让他们知道功能并非是越多越好，让他知道有些功能是应该撤下来的，即使撤下该功能可能需要投入不少资源。
实际上，一般而言，在产品开发及运营部门内部都会做上面所说的这些事情。但很多时候可能更多只是一种形式化的过程。在有些比较规范的公司可能也完成了上面的大部分流程，但是要么数据不公开，要么公开给其他部门的数据存在一定的偏差，不具备真实性。
为什么会这样呢？其实就是一个原因，就是部门之间的利益冲突及业绩冲突问题。产品经理们总是希望尽可能的让用户觉得自己设计的产品功能齐全，让老板觉得自己做了很多事情。但是从来都不会去关心因为做一个功能所带来的成本投入，或者说是不会特别的关心这一点。而且很多时候是因为他们根本就不了解技术，他们只是一群外行却来领导内行，这不得不说是企业管理过程中出现的一个巨大的漏洞，这样由于他们对于技术理解的空白所带来的复杂度给产品本身带来了很多的负面影响。
这里我们就拿一个看上去非常简单的功能来分析一下。
需求：一个论坛贴子问题的统计
附加要求：实时更新
在很多人看来，这个功能是非常容易实现的，不就是执行一条SELECT COUNT(*)的Query就可以得到结果了吗？是的，确实是只需要如此简单的一条Query语句就可以实现了。但是，如果我们采用的不是MyISAM存储引擎，而是使用Innodb的存储引擎，那么大家可以想像一下，如果存放贴子的表已经有上千万贴子的时候，执行这样一条Query语句需要多少成本？恐怕再好的硬件设备，都不可能在10s之内完成一次查询吧。如果我们的访问量再大一些，还有人觉得这是一件简单的事情吗？
既然这样查询是不行的，那我们是不是该专门为这个功能建立一个表，就只有一个字段，一条记录，就存放这个统计量，每次有新的贴子产生时候，都将这个值增加1，这样我们每次都只需要查询这个表就可以得到结果了，这个效率肯定能够满足要求了。确实，查询效率肯定能够满足需求，可是如果我们的系统贴子产生的很快，在高峰期时候可能每秒就有几十甚至上百个贴子新增操作的时候，恐怕这个统计表又要成为大家的噩梦了。要么因为并发的问题造成统计结果不准确，要么因为锁资源争用严重造成了整体性能的大幅度下降。
其实这里问题的焦点不应该是实现这个功能的技术细节，而是在于这个功能的附加要求“实时更新”上面。当一个论坛的贴子数量很大之后，到底有多少人会关注这个统计数据是否是实时变化的呢？有多少人在乎这个数据在短时间内是不精确的？我想恐怕不会有人会傻里巴叽地盯着这个统计数据并追究自己发了一个贴子然后回头刷新时候，新页面发现这个统计数字并没有加1.即使明明白白的告诉用户这个统计数据每过多长时间更新一次，那有怎样？难道会有很多用户会因此很不爽吗？
只要去掉了这个“实时更新”附加条件，我们就可以非常容易地实现这个功能了。就像之前所提到的那样，通过创建一个统计表，然后通过一个定时任务每隔一定时间段去更新一次这里面的统计值，这样即可以解决统计值查询效率问题，又可以保证不影响新发贴的效率，一举两得。
实际上，在我们应用的系统中还有很多很多类似的功能点可以优化。如果某些场合的列表页面参与列表的数据量达到一个数量级之后，完全可以不用准确的显示这个列表总共有多少条信息，总共分了多少页，而只需要一个大概估计值或者一个时间段之前的统计值。这样就省略了我们的分页程序需要在分以前实时COUNT出满足条件的记录数。
其实，在很多应用系统中，实时和准实时，精确与基本准确，在很多地方所带来的性能消耗可能是几个性能的差别。在系统性能优化中，应该尽量分析出那些可以不实时和不完全精确的地方，作出一些相应的调整，可能会给大家带来意想不到的巨大性能提升。
二、无用功能堆积使系统过度复杂影响整体性能
很多时候，为系统增加某个功能可能并不需要花费太多成本，而要想将一个运行了一段时间的功能从原有系统撤下来却是非常困难的。
首先，对于开发部门，可能要重新整理很多的代码，找出可能存在与增加该功能所编写的代码有交集的其他功能点，删除没有关联的代码，修改有关联的代码；其次，对于测试部门，由于功能的变动，必须要回归测试所有相关的功能点是否正常。可能由于界定困难，不得不将回归范围扩展到很大，测试工作量也很大。最后，所有与撤除下线某个功能相关的工作参与者来说，又无法带来任何实质性的收益，而恰恰相反是，带来的只可能是风险。
由于上面的这几个因素，可能很少有公司能够有很完善的项目（或者功能）下线机制，也很少有公司能做到及时将系统中某些不合适的功能下线。所以，我们所面对的应用系统可能总是越来越复杂，越来越庞大，短期内的复杂可能并无太大问题，但是随着时间的积累，我们所面对的系统就会变得极其臃肿。不仅维护困难，性能也会越来越差。尤其是有些并不合理的功能，在设计之初或者是刚上线的时候由于数据量较小，带来不了多少性能损耗。可随着时间的推移，数据库中的数据量越来越大，数据检索越来越困难，对整个系统带来的资源消耗也就越来越大。
而且，由于系统复杂度的不断增加，给后续其他功能的开发带来实现的复杂度，可能很多本来很简单的功能，因为系统的复杂而不得不增加很多的逻辑判断，造成系统应用程序的计算量不断增加，本身性能就会受到影响。而如果这些逻辑判断还需要与数据库交互通过持久化的数据来完成的话，所带来的性能损失就更大，对整个系统的性能影响也就更大了。
2.系统架构及实现对性能的影响
一个WEB应用系统，自然离不开WEB应用程序（WEB App）和应用服务器（App Server）。。App Server 我们能控制的内容不多，大多都是使用已经久经考验的成熟产品，大家能做的也就只是通过一些简单的参数设置调整来进行调优，不做细究。而Web App 大部分都是各自公司根据业务需求自行开发，可控性要好很多。所以我们从Web 应用程序着手分析一个应用程序架构的不同设计对整个系统性能的影响将会更合适。
上一节中商业需求告诉了我们一个系统应该有什么不应该有什么，系统架构则则决定了我们系统的构建环境。就像修建一栋房子一样，在清楚了这栋房子的用途之后，会先有建筑设计师来画出一章基本的造型图，然后还需要结构设计师为我们设计出结构图。系统架构设计的过程就和结构工程好似设计结构图一样，需要为整个系统搭建出一个尽可能最优的框架，让整个系统能够有一个稳定高效的结构体系让我们实现各种商业需求。
一、数据库中存放的数据都是适合在些存放吗？
对于有些开发人员来说，数据库就是一个操作最方便的万能存储中心，希望什么数据都存放在数据库中，不论是需要持久化的数据，还是临时存放的过程数据，不论是普通的纯文本格式的字符数据，还是多媒体的二进制数据，都喜欢全部塞如数据库中。因为对于应用服务器来说，数据库很多时候都是一个集中式的存储环境，不像应用服务器那样可能有很多台；而且数据库有专门的DBA 去帮忙维护，而不像应用服务器很多时候还需要开发人员去做一些维护；还有一点很关键的就是数据库的操作非常简单统一，不像文件操作或者其他类型的存储方式那么复杂。
其实我个人认为，现在的很多数据库为我们提供了太多的功能，反而让很多并不是太了解数据库的人错误的使用了数据库的很多并不是太擅长或者对性能影响很大的功能，最后却全部怪罪到数据库身上。
实际上，以下几类数据都是不适合在数据库中存放的：
1.二进制多媒体数据
将二进制多媒体数据存放在数据库中，一个问题是数据库空间资源耗用非常严重，另一个问题是这些数据的存储很消耗数据库主机的CPU 资源。这种数据主要包括图片，音频、视频和其他一些相关的二进制文件。这些数据的处理本不是数据库的优势，如果我们硬要将他们塞入数据库，肯定会造成数据库的处理资源消耗严重。
2.流水队列数据
我们都知道，数据库为了保证事务的安全性（支持事务的存储引擎）以及可恢复性，都是需要记录所有变更的日志信息的。而流水队列数据的用途就决定了存放这种数据的表中的数据会不断的被INSERT，UPDATE 和DELETE，而每一个操作都会生成与之对应的日志信息。在MySQL 中，如果是支持事务的存储引擎，这个日志的产生量更是要翻倍。而如果我们通过一些成熟的第三方队列软件来实现这个Queue 数据的处理功能，性能将会成倍的提升。
3.超大文本数据
对于5.0.3 之前的MySQL 版本，VARCHAR 类型的数据最长只能存放255个字节，如果需要存储更长的文本数据到一个字段，我们就必须使用TEXT 类型（最大可存放64KB）的字段，甚至是更大的LONGTEXT 类型（最大4GB）。而TEXT 类型数据的处理性能要远比VARCHAR 类型数据的处理性能低下很多。从5.0.3 版本开始，VARCHAR 类型的最大长度被调整到64KB 了，但是当实际数据小于255Bytes 的时候，实际存储空间和实际的数据长度一样，可一旦长度超过255 Bytes 之后，所占用的存储空间就是实际数据长度的两倍。
所以，超大文本数据存放在数据库中不仅会带来性能低下的问题，还会带来空间占用的浪费问题。
二、是否合理的利用了应用层Cache机制？
对于Web 应用，活跃数据的数据量总是不会特别的大，有些活跃数据更是很少变化。对于这类数据，我们是否有必要每次需要的时候都到数据库中去查询呢？如果我们能够将变化相对较少的部分活跃数据通过应用层的Cache 机制Cache 到内存中，对性能的提升肯定是成数量级的，而且由于是活跃数据，对系统整体的性能影响也会很大。
当然，通过Cache 机制成功的案例数不胜数，但是失败的案例也同样并不少见。如何合理的通过Cache 技术让系统性能得到较大的提升也不是通过寥寥几笔就能说明的清楚，这里我仅根据以往的经验列举一下什么样的数据适合通过Cache 技术来提高系统性能：
1.系统各种配置及规则数据
由于这些配置信息变动的频率非常低，访问概率又很高，所以非常适合存使用Cache。
2.活跃用户的基本信息数据
虽然我们经常会听到某某网站的用户量达到成百上千万，但是很少有系统的活跃用户量能够都达到这个数量级。也很少有用户每天没事干去将自己的基本信息改来改去。更为重要的一点是用户的基本信息在应用系统中的访问频率极其频繁。所以用户基本信息的Cache，很容易让整个应用系统的性能出现一个质的提升。
3.活跃用户的个性化定制信息数据
虽然用户个性化定制的数据从访问频率来看，可能并没有用户的基本信息那么的频繁，但相对于系统整体来说，也占了很大的比例，而且变更频率一样不会太多。从Ebay 的PayPal 通过MySQL 的Memory 存储引擎实现用户个性化定制数据的成功案例我们就能看出对这部分信息进行Cache 的价值了。虽然通过MySQL 的Memory 存储引擎并不像我们传统意义层面的Cache 机制，但正是对Cache 技术的合理利用和扩充造就了项目整体的成功。
4.准实时的统计信息数据
所谓准实时的统计数据，实际上就是基于时间段的统计数据。这种数据不会实时更新，也很少需要增量更新，只有当达到重新Build 该统计数据的时候需要做一次全量更新操作。虽然这种数据即使通过数据库来读取效率可能也会比较高，但是执行频率很高之后，同样会消耗不少资源。既然数据库服务器的资源非常珍贵，我们为什么不能放在应用相关的内存Cache 中呢？
5.其他一些访问频繁但变更较少的数据
出了上面这四种数据之外，在我们面对的各种系统环境中肯定还会有各种各样的变更较少但是访问很频繁的数据。只要合适，我们都可以将对他们的访问从数据库移到Cache 中。
三、数据库实现都是最精简的吗？
从以往的经验来看，一个合理的数据存取实现和一个拙劣的实现相比，在性能方面的差异经常会超出一个甚至几个数量级。我们先来分析一个非常简单且经常会遇到类似情况的示例：
在我们的示例网站系统中，现在要实现每个用户查看各自相册列表（假设每个列表显示10 张相片）的时候，能够在相片名称后面显示该相片的留言数量。这个需求大家认为应该如何实现呢？我想90%的开发开发工程师会通过如下两步来实现该需求：
1、通过“SELECT id,subject,url FROM photo WHERE user_id = ? limit 10” 得到第一页的相片相关信息。
2、通过第1 步结果集中的10 个相片id 循环运行十次“SELECT COUNT(*) FROM photo_comment WHERE photh_id = ?” 来得到每张相册的回复数量然后再封装展现对象。
此外可能还有部分人想到了如下的方案：
1、和上面完全一样的操作步骤；
2、通过程序拼装上面得到的10 个photo 的id，再通过in 查询“SELECT photo_id,count(*) FROM photo_comment WHERE photo_id in (?) GROUP BY photo_id” 一次得到10 个photo 的所有回复数量，再组装两个结果集得到展现对象。
我们来对以上两个方案做一下简单的比较：
1.从MySQL执行的SQL数量来看，第一种解决方案为11（1+10）条SQL语句，第二种解决方案为2条SQL语句（1+1）。
2.