zoukankan      html  css  js  c++  java
  • MySQL配置参数说明

    MYSQL服务器my.cnf配置参数详解: 硬件:内存16G [client] port = 3306 socket = /data/mysql.sock [mysql] no-auto-rehash # 不开启自动补全功能,启用auto-rehash [mysqld] user = mysql port = 3306 socket = /data/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/data open_files_limit = 10240 back_log=600 # 如果MySql的连接数达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,如何短时间连接太多,可以增大该值 max_connections = 3000 # mysql允许最大的进程连接数,如果经常出现too many connections的错误提示,则需要增大该值。 max_connect_errors = 6000 #设置每个主机的连接请求异常中断的最大时间(秒)当超过该时间,MYSQL服务器将禁止host的连接请求,直到mysql服务器重启或通过flush hosts命令清空此host的相关信息。 table_cache = 614 #指示表调整缓冲区大小。table_cache 参数设置表高速缓存的数目。每个连接进来,都会至少打开一个表缓存。因此, table_cache 的大小应与 max_connections 的设置有关。例如,对于 200 个并行运行的连接,应该让表的缓存至少有 200 × N ,这里 N 是应用可以执行的查询的一个联接中表的最大数量。此外,还需要为临时表和文件保留一些额外的文件描述符。#当 Mysql 访问一个表时,如果该表在缓存中已经被打开,则可以直接访问缓存;如果#还没有被缓存,但是在 Mysql 表缓冲区中还有空间,那么这个表就被打开并放入表缓#冲区;如果表缓存满了,则会按照一定的规则将当前未用的表释放,或者临时扩大表缓存来存放,使用表缓存的好处是可以更快速地访问表中的内容。执行 flush tables 会清空缓存的内容。一般来说,可以通过查看数据库运行峰值时间的状态值 Open_tables 和 Opened_tables ,判断是否需要增加 table_cache 的值(其中 open_tables 是当前打开的表的数量, Opened_tables 则是已经打开的表的数量)。即如果open_tables接近table_cache的时候,并且Opened_tables这个值在逐步增加,那就要考虑增加这个值的大小了。还有就是Table_locks_waited比较高的时候,也需要增加table_cache。 external-locking = FALSE #使用–skip-external-locking MySQL选项以避免外部锁定。该选项默认开启 max_allowed_packet = 32M #设置在网络传输中一次消息传输量的最大值。系统默认值 为1MB,最大值是1GB,必须设置1024的倍数。 sort_buffer_size = 2M #Sort_Buffer_Size是一个connection级参数,在每个connection(session)第一次需要使用这个buffer的时候,一次性分配设置的内存。Sort_Buffer_Size 并不是越大越好,由于是connection级的参数,过大的设置+高并发可能会耗尽系统内存资源。例如:500个连接将会消耗 500sort_buffer_size(8M)=4G内存#Sort_Buffer_Size 超过2KB的时候,就会使用mmap() 而不是 malloc() 来进行内存分配,导致效率降低。 join_buffer_size = 2M #用于表间关联缓存的大小,和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每个连接独享。 query_cache_size = 0 #在高并发,写入量大的系统,建议把该功能禁掉。 query_cache_limit = 4M #指定单个查询能够使用的缓冲区大小,缺省为1 query_cache_min_res_unit = 2k #默认是4KB,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据查询,就容易造成内存碎片和浪费#查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%#如果查询缓存碎片率超过20%,可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片,或者试试减小query_cache_min_res_unit,如果你的查询都是小数据量的话。查询缓存利用率 = (query_cache_size – Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100% 查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大,可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小,要不就是碎片太多。#查询缓存命中率 = (Qcache_hits – Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100% #default-storage-engine = MyISAM default_table_type = InnoDB thread_stack = 192K #设置MYSQL每个线程的堆栈大小,默认值足够大,可满足普通操作。可设置范围为128K至4GB,默认为192KB。 transaction_isolation = READ-COMMITTED # 设定默认的事务隔离级别.可用的级别如下:READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE 1.READ UNCOMMITTED-读未提交2.READ COMMITTE-读已提交3.REPEATABLE READ -可重复读4.SERIALIZABLE -串行 tmp_table_size = 256M # tmp_table_size 的默认大小是 32M。如果一张临时表超出该大小,MySQL产生一个 The table tbl_name is full 形式的错误,如果你做很多高级 GROUP BY 查询,增加 tmp_table_size 值。如果超过该值,则会将临时表写入磁盘。 max_heap_table_size = 256M long_query_time = 2
    log_long_format log-slow-queries=/data/slow-log.log log-bin = /data/mysql-binlog-bin binlog_cache_size = 4M max_binlog_cache_size = 8M max_binlog_size = 512M expire_logs_days = 7 key_buffer_size = 2048M #批定用于索引的缓冲区大小,增加它可以得到更好的索引处理性能,对于内存在4GB左右的服务器来说,该参数可设置为256MB或384MB。 read_buffer_size = 1M # MySql读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区,MySql会为它分配一段内存缓冲区。 read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。如果对表的顺序扫描请求非常频繁,并且你认为频繁扫描进行得太慢,可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能。和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每个连接独享。 read_rnd_buffer_size = 16M # MySql的随机读(查询操作)缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如,按照排序顺序),将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时,MySql会首先扫描一遍该缓冲,以避免磁盘搜索,提高查询速度,如果需要排序大量数据,可适当调高该值。但MySql会为每个客户连接发放该缓冲空间,所以应尽量适当设置该值,以避免内存开销过大。 bulk_insert_buffer_size = 64M #批量插入数据缓存大小,可以有效提高插入效率,默认为8M myisam_sort_buffer_size = 128M # MyISAM表发生变化时重新排序所需的缓冲 myisam_max_sort_file_size = 10G # MySQL重建索引时所允许的最大临时文件的大小 (当 REPAIR, ALTER TABLE 或者 LOAD DATA INFILE).# 如果文件大小比此值更大,索引会通过键值缓冲创建(更慢) myisam_max_extra_sort_file_size = 10G myisam_repair_threads = 1 # 如果一个表拥有超过一个索引, MyISAM 可以通过并行排序使用超过一个线程去修复他们.# 这对于拥有多个CPU以及大量内存情况的用户,是一个很好的选择. myisam_recover #自动检查和修复没有适当关闭的 MyISAM 表 skip-name-resolve lower_case_table_names = 1 server-id = 1 innodb_additional_mem_pool_size = 16M #这个参数用来设置 InnoDB 存储的数据目录信息和其它内部数据结构的内存池大小,类似于Oracle的library cache。这不是一个强制参数,可以被突破。 innodb_buffer_pool_size = 24G # 这对Innodb表来说非常重要。Innodb相比MyISAM表对缓冲更为敏感。MyISAM可以在默认的 key_buffer_size 设置下运行的可以,然而Innodb在默认的 innodb_buffer_pool_size 设置下却跟蜗牛似的。由于Innodb把数据和索引都缓存起来,无需留给操作系统太多的内存,因此如果只需要用Innodb的话则可以设置它高达 70-80% 的可用内存。一些应用于 key_buffer 的规则有 — 如果你的数据量不大,并且不会暴增,那么无需把 innodb_buffer_pool_size 设置的太大了 innodb_data_file_path = ibdata1:1024M:autoextend #表空间文件 重要数据 #innodb_file_io_threads = 4 #文件IO的线程数,一般为 4,但是在 Windows 下,可以设置得较大。在5.7上已经移除 innodb_thread_concurrency = 8 #服务器有几个CPU就设置为几,建议用默认设置,一般为8. innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 # 如果将此参数设置为1,将在每次提交事务后将日志写入磁盘。为提供性能,可以设置为0或2,但要承担在发生故障时丢失数据的风险。设置为0表示事务日志写入日志文件,而日志文件每秒刷新到磁盘一次。设置为2表示事务日志将在提交时写入日志,但日志文件每次刷新到磁盘一次。 innodb_log_buffer_size = 16M #此参数确定些日志文件所用的内存大小,以M为单位。缓冲区更大能提高性能,但意外的故障将会丢失数据.MySQL开发人员建议设置为1-8M之间 innodb_log_file_size = 1024M #此参数确定数据日志文件的大小,以M为单位,更大的设置可以提高性能,但也会增加恢复故障数据库所需的时间innodb_log_files_in_group = 3 #为提高性能,MySQL可以以循环方式将日志文件写到多个文件。推荐设置为3M innodb_max_dirty_pages_pct = 90 Buffer_Pool中Dirty_Page所占的数量,直接影响InnoDB的关闭时间。参数innodb_max_dirty_pages_pct 可以直接控制了Dirty_Page在Buffer_Pool中所占的比率,而且幸运的是innodb_max_dirty_pages_pct是可以动态改变的。所以,在关闭InnoDB之前先将innodb_max_dirty_pages_pct调小,强制数据块Flush一段时间,则能够大大缩短 MySQL关闭的时间。 innodb_lock_wait_timeout = 120 # InnoDB 有其内置的死锁检测机制,能导致未完成的事务回滚。但是,如果结合InnoDB使用MyISAM的lock tables 语句或第三方事务引擎,则InnoDB无法识别死锁。为消除这种可能性,可以将innodb_lock_wait_timeout设置为一个整数值,指示 MySQL在允许其他事务修改那些最终受事务回滚的数据之前要等待多长时间(秒数) innodb_file_per_table = 0 #独享表空间0(关闭)1(开启) [mysqldump] quickmax_allowed_packet = 32M [mysqld_safe] log-error=/data/mysql_log.err pid-file=/data/mysqld.pid #补充 #wait_timeout = 10 #指定一个请求的最大连接时间,对于4GB左右的内存服务器来说,可以将其设置为5-10。 #skip_networking #开启该选可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式,如果WEB服务器是以远程连接的方式访问mysql数据库服务器的,则不要开启该选项,否则将无法正常连接。 #log-queries-not-using-indexes将没有使用索引的查询也记录下来

  • 相关阅读:
    SQL 学习随笔
    hibernate查询方式总结基于原生SQL查询(二)
    hibernate查询方式总结(四)之QBC,QBE查询
    Hibernate查询方式汇总之Hql查询(三)
    java 强引用,软引用,弱引用,虚引用
    JAVA-对java平台的理解
    Git SSH本机配置
    Windows下Python3解决 Microsoft Visual C++ 14.0 is required 报错
    checkpoint原理剖析与源码分析
    CacheManager原理剖析与源码分析
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dianel/p/9916182.html
Copyright © 2011-2022 走看看