Оптимизация запросов mysql. Вспомогательные инструменты: Percona Toolkit для выявления дублирующих индексов

Разместил Николай Коротков
Дата: 8 декабря 2012 в 14:04

Для чего все это нужно? На что влияет? Как воплотить в реальность? На все эти вопросы я постараюсь дать четкий ответ в этом посте!

А теперь небольшая предыстория. В общем, недавно получил письмо на свой e-mail адрес, следующего содержания:

В течение последних 3 дней средний уровень нагрузки, создаваемый Вашим аккаунтом ******* , составил 119% от допустимого уровня Вашего тарифного плана. Мы рекомендуем Вам перейти на тарифы VPS. Обращаем Ваше внимание, что в случае регулярного превышения лимитов, мы оставляем за собой право заблокировать Ваш аккаунт согласно пункту Договора...

Оба на, приплыли — подумал я в тот момент! Согласитесь, не очень приятно получать такие письма. А так как с подобного рода проблемой я столкнулся впервые, представляете, в каком я был недоумении? Моему возмущению не было предела! Какой нафиг VPS? Я можно сказать только обжился на одном тарифе, а мне тут предлагают перейти на виртуальный хостинг, который в три раза дороже. Ну нет уж ребята, — думаю я, — еще рановато.

Пишу в обратку письмо моему хостеру, с просьбой пояснить мне, с какого это перепуга у меня зашкаливает нагрузка? Ведь моему блогу всего-то два с небольшим месяца от роду. Да и посещаемость не велика. В общем, пишу, что категорически против переходить на VPS, считаю, что это не целесообразно на столь раннем этапе развития ресурса и прошу указать мне на мои ошибки, что с ними делать и как в дальнейшем их контролировать!

В ответ получаю следующее:

Уважаемый абонент, мы вас не собираемся отключать именно сейчас, это банальное предупреждение, но мол надо с этим, что-то делать. Проблема превышения нагрузки не зависит напрямую от посещаемости, а в большей степени зависит от не правильной оптимизации вашего ресурса. Для отслеживания нагрузки мы вам вывели в панели управления счетчик, который обновляется каждые 10 минут:

Ну спасибо за разъяснения, — думаю про себя. Пойду изучать проблему. Набрав в интернете запрос «как снизить нагрузку на хостинг» понял, что я не один такой, а на самом деле проблема довольно актуальная. И рано или поздно коснется многих. Ознакомившись более детально с проблемой, понял, что у меня есть два выхода из данной ситуации:

Обратиться за помощью к профессионалам (фрилансерам), заплатив им определенную сумму денег, что всегда успеется.
Постараться устранить проблему самому.

Так вот, я выбрал второй вариант и скажу вам честно, пока что ни на грамм не пожалел. Мне удалось снизить нагрузку на хостинг в два-три раза. Вот посмотрите сами:

Разница, на лицо! Сейчас я вам покажу и расскажу, что я для этого сделал:

— оптимизировал базу данных mysql, что существенно отразилось на снижении нагрузки на хостинг и ускорении wordpress;
— избавился от порядка 8 ненужных плагинов.
— ускорил wordpress, отредактировав несколько файлов темы своего блога.

Так как материал довольно таки объемный, я решил разбить его на три части. Из этой статьи вы узнаете, как снизить нагрузку на хостинг за счет оптимизации базы данных. В следующей статье я вам расскажу, . И последняя статья будет на тему . Когда я все это проделал со своим ресурсом, я был в шоке над тем, как мой блог стал грузиться! По сравнению с тем, что было — он стал летать.

В общем, материал, который вы почерпнете из этих трех постов, будет ну просто обалденным. Не пропустите, !

Оптимизация базы данных

Прежде чем вы начнете производить различные действия с базой данных, обязательно делайте резервную копию . Чтобы в случае возникновения проблем можно было все быстренько восстановить. База данных содержит всю историю вашего ресурса, в ней хранятся все записи, присутствующие на вашем блоге! А вообще, советую вам взять за правило сохранять базу данных каждый день! Это у вас займет буквально 1 минуту, но зато вы будете всегда спать спокойно. Сами понимаете может случится всякое.

1. Делаем резервную копию базы данных

Для удобства соединения с сервером и обработки данных я пользуюсь . Очень классная штука, как-нибудь напишу об этом клиенте отдельный пост, . В общем, вам нужно перейти на свой сервер и найти в нем вкладку «Базы данных» или «Базы данных MySQL», что-то в этом роде. На каждом сервере база данных есть, при переходе сервер может запросить пароль. Он у вас должен быть. При покупке хостинга пароль предоставляется.

В итоге вы должны оказаться вот на такой странице, phpMyAdmin:

Заходите в базу данных, кликнув по ее названию. Перед вами откроется таблица базы данных (кликните для увеличения):

Нажимаете «Экспорт» и «ОК». Сохраняете на своем ПК. Все, база данных сохранена, теперь можем приступать к ее оптимизации. Обратите внимание, если на вашем хостинге присутствует поле «Сохранить как файл» не забудьте напротив него поставить галочку! А также запомните, сколько весит в данный момент ваша база данных, а потом посмотрите сколько она будет весить после оптимизации.

У меня она весила до оптимизации 26 Mb — это УЖАС, а что сейчас? А сейчас она весит всего 2 Mb! Представляете, сколько всякого ненужного хлама она содержала в себе? Представляете, какую нагрузку она создавала на сервере? После оптимизации базы данных, мой блог стал летать, как реактивный самолет! В общем, после того как вы проделаете все ниже описанные действия, вы почувствуете существенную разницу!

2. Отключаем ревизии постов и устанавливаем минимальный срок хранения удаленных файлов в корзине

Что такое ревизия постов? Когда вы пишите пост в блог, wordpress автоматически, через определенный промежуток времени, сохраняет резервную копию каждого поста в базе данных, в общем, делает авто сохранение. А теперь представьте когда вы напишите 50 постов на блоге? Сколько копий постов у вас будет сохранено? Это ЖЕСТЬ! Пока вы пишите пост, у вас уже как минимум проходит 10 авто сохранений!

Плюс ко всему этому, если вы удаляете файлы, они у вас скапливаются в корзине, что также нагружает базу данных. Конечно, хорошо если вы сразу удалите файл и из корзины, но частенько случается, что многие про это забываю, а некоторые просто забивают! А это ой как не хорошо... База все растет, нагрузка на сервер все больше и больше, блог грузится все медленнее и медленнее... Вы задумывались, к каким последствиям это может привести?

Вот основная часть последствий, но далеко не всех: снижение , частые отказы, ухудшение , понижение позиций в выдаче поисковиков... А дальше, автор в подает в отчаяние от не оправданных ожиданий. Желание вести блог со временем пропадает и все! КРАХ!

Все это я к чему говорю? За базой данных постоянно нужно следить и содержать ее в надлежащем состоянии. Поймите, база данных — это как сердце блога. При постоянной нагрузке на сердце не нужным хламом, со временем оно не выдержит и ОСТАНОВИТСЯ! Я думаю, вы меня поняли? Поэтому хватит ужастиков и переходим к оптимизации базы данных.

Итак, открываем файл wp-config.php, он находится в корне вашего блога, т.е. ваш хостинг/httpdocs или public_html (в зависимости от хостинга)/wp-config.php. И вставляем в него две строчки:

1 2	define ("WP_POST_REVISIONS" , false) ; define ("EMPTY_TRASH_DAYS" , 1 ) ;

Строка №1 отключает ревизию постов, строка №2 означает, сколько дней будут храниться удаленные файлы в вашей корзине. Как видите, я поставил «1», можно конечно поставить и «0», но если вдруг по неосторожности у вас дрогнет рука и вы нажмете на ссылку «удалить», все — КАПЕЦ!

А после просиживания за компом 5-8 часов, поверьте мне, это возможно! Так что я предпочитаю оставить циферку «1». Конечно, после удаления файла лучше сразу же почистить корзину вручную, но если даже вы забудете это сделать, спустя сутки файл из корзины автоматически удалится! Вот как это выглядит у меня:

3. Удаляем ревизии постов

Если в предыдущем пункте мы отключили ревизию постов, то в этом пункте нам нужно удалить все ревизии постов, скопившиеся за все время ведения блога. Если вы этого не разу не делали, то у вас сохранилось их невероятно большое количество! Давайте это сделаем. Копируем вот эту строку:

Переходим снова в базу данных MySQL, как описано в первом пункте. Заходим во вкладку SQL, вставляем в поле скопированную строчку и нажимаем «ОК»:

База данных спросит:

Отвечаем «ОК» и смотрим, сколько не нужных ревизий постов содержала в себе ваша база данных, и сколько времени уходило на то, чтобы запрос обработать. А каждая частичка времени дает свою нагрузку:

Я делал чистку 3 дня назад, поэтому у меня она еще не обросла ревизиями. Когда я первый раз почистил базу, у меня было удалено аж 1800 с чем-то строк! Представляете, сколько копий ненужных постов в ней хранилось? Идем дальше.

4. Оптимизируем записи в wp-post

Папка wp-post содержит все записи блога. Точно так же как и в предыдущем пункте, копируем строку:

OPTIMIZE TABLE wp_posts;

И вставляем в поле SQL запроса. Нажимаем «ОК», смотрим:

Все, запрос выполнен!

5. Чистим wp-postmeta

Что именно будем чистить? Папка wp-postmeta содержит в себе:

— время последнего редактирования какого-либо из постов. Значения никакого не имеет, а нагрузку на сервер, какую никакую, а дает;
— содержание предыдущего (человека понятного урла). Если вы когда-нибудь меняли постоянную ссылку в любом посте. То при смене ее, она не удаляется, а оседает в папке wp-postmeta и нагружает вашу базу.

Делаем все тоже самое, копируем вот этот код:

Вставляем его в поле запроса SQL, и жмем «ОК». Смотрим на результат:

6. Удаляем спам-комментарии

Делается аналогично, копируем код:

Вставляем в поле SQL запроса, жмем «ОК», смотрим результат:

Как вы видите «0». После выполнения этого запроса, вы забудете про спам комментарии!

7. Удаляем пингбеки

Пингбеки — это уведомления о том, что на ваш пост или страницу кто-то ссылается. Нам это не нужно, лишняя нагрузка! Удаляем!

8. Отключаем пингбеки

Из прошлого пункта мы выяснили, что пингбеки не несут никакой пользы для нашего ресурса, а только его засоряют. Поэтому давайте их и вовсе отключим. Копируем этот код:

UPDATE wp_posts p SET p. ping_status = "closed"

Ну как вам такая чистка? Понравилась? А теперь посмотрите, сколько стала весить ваша база данных после ее оптимизации? Заметно уменьшился размер? А я вам говорил! Посмотрите, как стал грузиться ваш блог! Он должен летать! Но и это еще не все на сегодня. Сейчас мы рассмотрим еще один последний пункт, который также существенно улучшит оптимизацию.

9. Устанавливаем плагин Optimize DB

Об этом плагине я уже вкратце упоминал . Ну давайте более подробно рассмотрим, как им пользоваться. Данный плагин, как вы уже догадались, способствует оптимизации базы данных! Скачайте архив с плагином себе на ПК, вот и активируйте его:

Все, ваша база данных оптимизирована дополнительно при помощи плагина:

После оптимизации деактивируйте плагин, чтобы он не нес дополнительной нагрузки на ваш ресурс. И вообще, советую вам производить все выше описанные действия с периодичностью раз в месяц можно даже чаще. И тогда ваш блог будет грузиться молниеносно и нагрузка на сервер будет минимальной.

А в следующей части поста, я вам покажу, как заменить часть не ненужных плагинов кодами. Обязательно , чтобы ничего не пропустить. Это будет мощный пост, после которого ваш сервер будет легок как пушинка!

А на этом я с вами буду прощаться. На сегодня у меня все, желаю всем успехов, и помните это колоссальное снижении нагрузки на ваш ресурс. Всем пока и до скорых встреч.

И на последок порция приколов:

Ну как вам статья? Я уверен, что вы останетесь довольны после ее прочтения и проделанных рекомендаций со своим ресурсом! Жду ваших комментариев!

Понравилась статья? Поделись с друзьями!

Каждому комментатору книга в подарок!

Книга включает в себя подробное описание самых эффективных методов продвижения вашего ресурса!

60 комментариев

Александр 8 декабря 2012 15:18
А я знаю почему у Тебя нагрузка так выросла. Просто я тут у Тебя прижился, и постоянно что то изучаю. А что делать если инфа здесь классная. А если серьезно, то все вышеперечисленные советы рекомендую сделать всем блоговодам в первую очередь. Я это давно сделал, поэтому сплю спокойно. И еще, плагин Optimize DB, это вообще обязательный атрибут любого Блога. Спасибо Коля, как всегда, все полезно и актуально. А вот следующий пост вообще жду с нетерпением. Так что давай, пиши
9 декабря 2012 16:19
Я в базе данных ковыряться побаиваюсь, но после установки и чистки плагином WP-Cleanup она у меня уменьшилась с почти 50 до 7Mb. Блог действительно стал грузиться намного быстрее.
9 декабря 2012 20:39
Строго говоря, спрашивает при операциях с базой данных не сама БД (СУБД вообще все действия одинаковы, ничего не спрашивает), а клиент, phpMySql.
Касательно пингбэков, «Из прошлого пункта мы выяснили, что пингбеки не несут никакой пользы для нашего ресурса, а только его засоряют.» — строго говоря, ничего не выяснили.
Вы просто сказали, не аргументируя, что они не нужны, вот и всё. На самом деле, польза от них вполне может быть, просто употреблять этот инструмент нужно по назначению. Например, ключевое слово «семантическая сеть» вам говорит что-нибудь?
10 декабря 2012 08:36
Юрий 16 декабря 2012 23:49
Привет, дружище!
Твой пост и в самом деле классный. В Интернете столько много бредни написано, что информацию приходится искать по крупицам. А здесь я зашел, и на тебе, все доходчиво и понятно. У меня как раз началась проблема с нагрузкой на сервер. Еще советую установить плагин WP Super Cache. Только его нужно грамотно настроить. Классный плагин! Может у тебя в остальных постах о нем что-то и сказано, но я еще не читал. Спешу перейти ко второй части оптимизации. Удачи тебе и твоему блогу
25 декабря 2012 11:40
28 января 2013 11:24
Добрый день! Очень интересно, а как быть мне с блогом на Blogger? Все плагины для WP не годятся для Блогспот, нужно искать методы оптимизации самостоятельно в инете.
С уважением, Вадим.
Антон 2 апреля 2013 20:34
Спасибо, пост действительно добротный. У меня, кстати, после проделывания пункта №3 — «Удалено 4145 строк. (Запрос занял 7.0269 сек.)»
14 июля 2013 19:04
Интересно, а как-то можно почистить базу от старых плагинов? наверняка там от них тоже следы какие-то остались?
14 июля 2013 19:06
Вдогонку: а еще очень похоже на ваш текст вот тут dayafternight.ru/wordpress/baza-dannih-mysql-optimizacia
12 сентября 2013 12:57
Спасибо Николай, нужная вещь.
Все доступно и понятно написано.
А статья про коды уже вышла?
12 сентября 2013 13:05
Николай забыла спросить, подскажите пожалуйста. Когда делала оптимизацию обнаружила у себя в PhpMyadmin новую базу данных information_schema
Подскажите откуда она могла появиться?
в последнее время только код яндекс-метрики вставляла.
Наталья Гегер
Не обращайте на это внимание... На большинстве современных серверов она есть! Связано это с выходом MySQL версии 5.0 и выше...
INFORMATION_SCHEMA — это виртуальная база, которая формируется во время запуска сервера и содержит в себе метаданные всех баз данных, т.е. информацию о структуре баз данных. Доступна она только для чтения.
27 октября 2013 01:06
ох, почистил базу по вашему методу + от себя ручками, результат на лицо. Раньше база весила 20мб, сейчас 5мб
29 октября 2013 23:34
Спасибо огромное за статью. Сегодня тоже получил втык от хостера. В результате действий, база из 25Мб стала 5,2. Есть 2 вопроса, эти все манипуляции надо делать периодически? И второй вопрос, установил плагин, нажимаю оптимизировать, в результате напротив каждой строки пишется,
note: Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead
Не похоже, что всё хорошо?!
Пожалуйста! Да, я делаю все эти манипуляции, примерно один раз в месяц. А вот насчет плагина пока не могу ничего сказать, видимо вы что-то сделали не правильно. Попробуйте поискать информацию в интернет по этому поводу. Но есть и приятные события. Вы оставили на моем блоге 2100-й комментарий и за это вам полагается приз в размере 100 рублей:
Присылайте номер своего wmr-кошелька и я перечислю вам деньги.
30 октября 2013 13:27
Спасибо, приз получен. Как я оказался на Вашем сайте?! Вчера очередной раз сайт перестал работать, а на экране писалось «Ошибка соединения с базой данных». Написал хостеру, там подтвердили что большая нагрузка на MySQL и что-то с этим делайте, а пока перевели на тариф выше. Сразу же начал искать, что же делать и нашёл Вашу статью, которая уменьшила базу в 5 раз. Плагин который сначала не хотел работать, всё таки заработал, но основная проблема, убрать лишние запросы, так и не была решена. У меня уже стоит плагин WP Super Cache, но он кеширует страницы, а не запросы к БД. И вот я до четырёх часов утра искал плагин, который мне сможет помочь с запросами и нашёл. WP File Cache кеширует запросы, количество запросов и МБ памяти, уменьшается в разы. На страницах где до этого было 40 запросов и 35МБ, теперь запросов 9 и 12МБ. Единственное, скорость загрузки вроде чуток увеличилось, но незначительно, учитывая что скорость загрузки страниц у меня, в среднем 0,15-0,5 секунды. Может кому то данная информация будет интересна.
7 декабря 2013 15:41
выше указанные действия могут повлиять на работу плагина nrelate-flyout ?

Работа с базой данных зачастую самое слабое место в производительности многих web приложений. И об этом должны заботиться не только администраторы баз данных. Программисты должны выбирать правильную структуру таблиц, писать оптимизированные запросы и хороший код. Далее перечислены методы оптимизации работы с MySQL для программистов.

1. Оптимизируйте запросы для кэша запросов

У большинства MySQL серверов включено кэширование запросов. Один из наилучших способов улучшения производительности — просто предоставить кэширование самой базе данных. Когда какой-либо запрос повторяется много раз, его результат берется из кэша, что гораздо быстрее прямого обращения к базе данных. Основная проблема в том, что многие просто используют запросы, которые не могут быть закэшированны:

// запрос не будет кэширован $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()" ); // а так будет! $today = date("Y-m-d" ); $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= "$today"" );

Причина в том, что в первом запросе используется функция CURDATE(). Это относиться ко всем функциям, подобным NOW(), RAND() и другим, результат которых недетерминирован. Если результат функции может измениться, то MySQL не кэширует такой запрос. В данном примере это можно предотвратить вычислением даты до выполнения запроса.

2. Используйте EXPLAIN для ваших запросов SELECT

// создаем a prepared statement if ($stmt = $mysqli ->prepare("SELECT username FROM user WHERE state=?" )) { // привязываем значения $stmt ->bind_param("s" , $state ); // выполняем $stmt ->execute(); // привязываем результат $stmt ->bind_result($username ); // получаем данные $stmt ->fetch(); printf("%s is from %s\n" , $username , $state ); $stmt ->close(); }

13. Небуферизованные запросы

Обычно, делая запрос, скрипт останавливается и ждет результата его выполнения. Вы можете изменить это, используя небуферизованные запросы.
Хорошее описание есть в документации функции mysql_unbuffered_query() :

«mysql_unbuffered_query() отправляет SQL-запрос в MySQL, не извлекая и не автоматически буферизуя результирующие ряды, как это делает mysql_query() . С одной стороны, это сохраняет значительное количество памяти для SQL-запросов, дающих большие результирующие наборы. С другой стороны, вы можете начать работу с результирующим набором срезу после получения первого ряда: вам не нужно ожидать выполнения полного SQL-запроса»

Однако есть определенные ограничения. Вам придется считывать все записи или вызывать mysql_free_result() прежде, чем вы сможете выполнить другой запрос. Так же вы не можете использовать mysql_num_rows() или mysql_data_seek() для результата функции.

14. Храните IP в UNSIGNED INT

Многие программисты хранят IP адреса в поле типа VARCHAR(15), не зная что можно хранить его в целочисленном виде. INT занимает 4 байта и имеет фиксированный размер поля.
Убедитесь, что используете UNSIGNED INT, т.к. IP можно записать как 32 битное беззнаковое число.
Используйте в запросе INET_ATON() для конвертирования IP адреса в число, и INET_NTOA() для обратного преобразования. Такие же, такие функции есть и в PHP — ip2long() и long2ip() (в php эти функции могут вернуть и отрицательные значения. замечание от хабраюзера The_Lion).

$r = "UPDATE users SET ip = INET_ATON("{$_SERVER["REMOTE_ADDR"]}") WHERE user_id = $user_id" ;

15. Таблицы фиксированного размера (статичные) — быстрее

Если каждая колонка в таблице имеет фиксированный размер, то такая таблица называется «статичной» или «фиксированного размера». Пример колонок не фиксированной длины: VARCHAR, TEXT, BLOB. Если включить в таблицу такое поле, она перестанет быть фиксированной и будет обрабатываться MySQL по-другому.
Использование таких таблицы увеличит эффективность, т.к. MySQL может просматривать записи в них быстрее. Когда надо выбрать нужную строку таблицы, MySQL может очень быстро вычислить ее позицию. Если размер записи не фиксирован, ее поиск происходит по индексу.
Так же эти таблицы проще кэшировать и восстанавливать после падения базы. Например, если перевести VARCHAR(20) в CHAR(20), запись будет занимать 20 байтов, вне зависимости от ее реального содержания.
Используя метод «вертикального разделения», вы можете вынести столбцы с переменной длиной строки в отдельную таблицу.

16. Вертикальное разделение

Вертикальное разделение — означает разделение таблицы по столбцам для увеличения производительности.
Пример 1. Если в таблице пользователей хранятся адреса, то не факт что они будут нужны вам очень часто. Вы можете разбить таблицу и хранить адреса в отдельной таблице. Таким образом, таблица пользователей сократиться в размере. Производительность возрастет.
Пример 2. У вас есть поле «last_login» в таблице. Оно обновляется при каждом входе пользователя на сайт. Но все изменения в таблице очищают ее кэш. Храня это поле в другой таблице, вы сведете изменения в таблице пользователей к минимуму.
Но если вы будете постоянно использовать объединение этих таблиц, это приведет к ухудшению производительности.

17. Разделяйте большие запросы DELETE и INSERT

Если вам необходимо сделать большой запрос на удаление или вставку данных, надо быть осторожным, чтобы не нарушить работу приложения. Выполнение большого запроса может заблокировать таблицу и привести к неправильной работе всего приложения.
Apache может выполнять несколько параллельных процессов одновременно. Поэтому он работает более эффективно, если скрипты выполняются как можно быстрее.
Если вы блокируете таблицы на долгий срок (например, на 30 секунд или дольше), то при большой посещаемости сайта, может возникнуть большая очередь процессов и запросов, что может привести к медленной работе сайта или даже к падению сервера.
Если у вас есть такие запросы, используйте LIMIT, чтобы выполнять их небольшими сериями.

while (1 ) { mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= "2009-10-01" LIMIT 10000" ); if (mysql_affected_rows() == 0 ) { // удалили break ; } // небольшая пауза usleep(50000 ); }

18. Маленькие столбцы быстрее

Для базы данных работа с жестким диском, возможно, является самым слабым местом. Маленькие и компактные записи обычно лучше с точки зрения производительности, т.к. уменьшают работу с диском.
В документации к MySQL есть список требований к хранилищам данных для всех типов данных.
Если ваша таблица будет хранить мало строк, то не имеет смысла делать основной ключ типом INT, возможно лучше будет сделать его MEDIUMINT, SMALLINT или даже TINYINT. Если вам не нужно хранить время, используйте DATE вместо DATETIME.
Однако будьте осторожны, что бы не вышло как с Slashdot .

19. Выбирайте правильный тип таблицы

20. Используте ORM

21. Будьте осторожны с постоянными соединениями

Постоянные соединения предназначены для уменьшения расходов на установление связи с MySQL. Когда соединение создается, оно остается открытым после завершения работы скрипта. В следующий раз, этот скрипт воспользуется этим же соединением.
mysql_pconnect() в PHP
Но это звучит хорошо только в теории. Из моего личного опыта (и опыта других), использование этой возможности не оправдывается. У вас будут серьезные проблемы с ограничением по числу подключений, памятью и так далее.
Apache создает много параллельных потоков. Это основная причина, почему постоянные соединения не работаю так хорошо, как бы хотелось. Перед использованием mysql_pconnect() посоветуйтесь с вашим сисадмином.

9 октября 2008 в 23:37

Оптимизация MySQL запросов

MySQL

В повседневной работе приходится сталкиваться с довольно однотипными ошибками при написании запросов.

В этой статье хотелось бы привести примеры того, как НЕ надо писать запросы.

Выборка всех полей
SELECT * FROM table
При написании запросов не используйте выборку всех полей - "*". Перечислите только те поля, которые вам действительно нужны. Это сократит количество выбираемых и пересылаемых данных. Кроме этого, не забывайте про покрывающие индексы. Даже если вам на самом деле необходимы все поля в таблице, лучше их перечислить. Во-первых, это повышает читабельность кода. При использовании звездочки невозможно узнать какие поля есть в таблице без заглядывания в нее. Во-вторых, со временем количество столбцов в вашей таблице может изменяться, и если сегодня это пять INT столбцов, то через месяц могут добавиться TEXT и BLOB поля, которые будут замедлять выборку.
Запросы в цикле.
Нужно четко представлять себе, что SQL - язык, оперирующий множествами. Порой программистам, привыкшим думать терминами процедурных языков, трудно перестроить мышление на язык множеств. Это можно сделать довольно просто, взяв на вооружение простое правило - «никогда не выполнять запросы в цикле». Примеры того, как это можно сделать:
1. Выборки
$news_ids = get_list("SELECT news_id FROM today_news ");
while($news_id = get_next($news_ids))
$news = get_row("SELECT title, body FROM news WHERE news_id = ". $news_id);
Правило очень простое - чем меньше запросов, тем лучше (хотя из этого, как и из любого правила, есть исключения). Не забывайте про конструкцию IN(). Приведенный код можно написать одним запросом:
SELECT title, body FROM today_news INNER JOIN news USING(news_id)
2. Вставки
$log = parse_log();
while($record = next($log))
query("INSERT INTO logs SET value = ". $log["value"]);
Гораздо более эффективно склеить и выполнить один запрос:
INSERT INTO logs (value) VALUES (...), (...)
3. Обновления
Иногда бывает нужно обновить несколько строк в одной таблице. Если обновляемое значение одинаковое, то все просто:
UPDATE news SET title="test" WHERE id IN (1, 2, 3).
Если изменяемое значение для каждой записи разное, то это можно сделать таким запросом:
UPDATE news SET
title = CASE
WHEN news_id = 1 THEN "aa"
WHEN news_id = 2 THEN "bb" END
WHERE news_id IN (1, 2)
Наши тесты показывают, что такой запрос выполняется в 2-3 раза быстрее, чем несколько отдельных запросов.
Выполнение операций над проиндексированными полями
SELECT user_id FROM users WHERE blogs_count * 2 = $value
В таком запросе индекс использоваться не будет, даже если столбец blogs_count проиндексирован. Для того, чтобы индекс использовался, над проиндексированным полем в запросе не должно выполняться преобразований. Для подобных запросов выносите функции преобразования в другую часть:
SELECT user_id FROM users WHERE blogs_count = $value / 2;
Аналогичный пример:
SELECT user_id FROM users WHERE TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(registered) <= 10;
Не будет использовать индекс по полю registered, тогда как
SELECT user_id FROM users WHERE registered >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 10 DAY);
будет.
Выборка строк только для подсчета их количества
$result = mysql_query(«SELECT * FROM table», $link);
$num_rows = mysql_num_rows($result);
Если вам нужно выбрать количество строк, удовлетворяющих определенному условию, используйте запрос SELECT COUNT(*) FROM table, а не выбирайте все строки лишь для того, чтобы подсчитать их количество.
Выборка лишних строк
$result = mysql_query(«SELECT * FROM table1», $link);
while($row = mysql_fetch_assoc($result) && $i < 20) {
…
}
Если вам нужны только n строк выборки, используйте LIMIT, вместо того, чтобы отбрасывать лишние строки в приложении.
Использование ORDER BY RAND()
SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 1;
Если в таблице больше, чем 4-5 тысяч строк, то ORDER BY RAND() будет работать очень медленно. Гораздо более эффективно будет выполнить два запроса:
Если в таблице auto_increment"ный первичный ключ и нет пропусков:
$rnd = rand(1, query("SELECT MAX(id) FROM table"));
$row = query("SELECT * FROM table WHERE id = ".$rnd);
Либо:
$cnt = query("SELECT COUNT(*) FROM table");
$row = query("SELECT * FROM table LIMIT ".$cnt.", 1");
что, однако, так же может быть медленным при очень большом количестве строк в таблице.
Использование большого количества JOIN"ов
SELECT
v.video_id
a.name,
g.genre
FROM
videos AS v
LEFT JOIN
link_actors_videos AS la ON la.video_id = v.video_id
LEFT JOIN
actors AS a ON a.actor_id = la.actor_id
LEFT JOIN
link_genre_video AS lg ON lg.video_id = v.video_id
LEFT JOIN
genres AS g ON g.genre_id = lg.genre_id
Нужно помнить, что при связи таблиц один-ко многим количество строк в выборке будет расти при каждом очередном JOIN"е. Для подобных случаев более быстрым бывает разбить подобный запрос на несколько простых.
Использование LIMIT
SELECT… FROM table LIMIT $start, $per_page
Многие думают, что подобный запрос вернет $per_page записей (обычно 10-20) и поэтому сработает быстро. Он и сработает быстро для нескольких первых страниц. Но если количество записей велико, и нужно выполнить запрос SELECT… FROM table LIMIT 1000000, 1000020, то для выполнения такого запроса MySQL сначала выберет 1000020 записей, отбросит первый миллион и вернет 20. Это может быть совсем не быстро. Тривиальных путей решения проблемы нет. Многие просто ограничивают количество доступных страниц разумным числом. Также можно ускорить подобные запросы использованием покрывающих индексов или сторонних решений (например sphinx).
Неиспользование ON DUPLICATE KEY UPDATE
$row = query("SELECT * FROM table WHERE id=1");
If($row)
query("UPDATE table SET column = column + 1 WHERE id=1")
else
query("INSERT INTO table SET column = 1, id=1");
Подобную конструкцию можно заменить одним запросом, при условии наличия первичного или уникального ключа по полю id:
INSERT INTO table SET column = 1, id=1 ON DUPLICATE KEY UPDATE column = column + 1

Читайте

От того, насколько хорошо оптимизированы запросы к базе данных mySQL, сильно зависит степень нагрузки на сервер, а значит и скорость загрузки сайта. Разгрузить сервер и уменьшить время загрузки вашего сайта поможет оптимизация mySQL запросов.

Зачем оптимизировать запросы к базе данных

Владельцы сайтов, находящихся под управлением самописных систем администрирования просто обязаны хорошо понимать, какие запросы к базе данных выполняются быстро и легко, а какие сильно повышают нагрузку на сервер и значительно замедляют скорость загрузки сайта.

Вникнуть в суть дела не помешает и тем веб-мастерам, которые используют известные системы администрирования и любят подключать всевозможные плагины сторонних разработчиков, а так же кастомизировать темы под себя, к примеру, на самой популярной бесплатной CMS – WordPress.

Некоторые действия можно выполнить разными способами, например, посчитать количество найденных в таблице записей можно при помощи функции mysql_num_rows (но делать этого не рекомендуется), а можно и при помощи конструкции SELECT COUNT(). Нами лично было проведено исследование, в котором мы создали огромную таблицу данных, содержащую несколько сотен тысяч записей и весящую более одного гигабайта, а затем попробовали посчитать количество строк указанными способами.

Результат был виден невооруженным глазом, ведь в случае использования mysql_num_rows, страница подвисала секунд на 5, после чего выводился результат. Во втором же случае мы получали результат в виде количества записей в таблице практически моментально. Нам даже не пришлось замерять время загрузки скрипта при помощи микротаймера, ведь результат был более чем очевиден.

То же самое касается и других конструкций. Некоторые операции с базой данных можно выполнить двумя, тремя, четырьмя и более способами и каждый из них будет отличаться именно скоростью, в то время как результат во всех случаях будет одинаково верным.

Как оптимизировать запросы к базе данных

Для того, чтобы понять, как именно оптимизировать запросы и какие конструкции работают быстрее, а какие медленней, мы снова проведем небольшой опыт и сделаем это прямо сейчас.

Нам придется обратиться за помощью к интерфейсу популярного и очень удобного phpmyadmin. Для того, чтобы начать, нам нужно выбрать одну из имеющихся баз данных и создать в ней тестовую таблицу. Ее название в нашем случае будет довольно банальным – test.

CREATE TABLE `test` (`ID` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `TITLE` VARCHAR(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL , `ANNOUNCEMENT` TEXT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL , `TEXT` TEXT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL , PRIMARY KEY (`ID`)) ENGINE = MYISAM ;

Теперь, когда тестовая таблица у нас уже есть, нужно наполнить ее абстрактными данными. Как видно из структуры только что созданной нам таблицы, нам потребуются следующие данные для заполнения:

Заголовок
Анонс
Полный текст

За абстрактными текстами мы по привычке пойдем на сервис Яндекс.Рефераты , созданный как раз для подобных целей. Нам посчастливилось наткнуться на тему «Торсионный фотон в XXI веке», ее и возьмем.

Мы указали выбранную случайно тему в качестве заголовка, в качестве анонса взяли один средненький абзац текста, а в роли полного текста статьи у нас с вами будет текст, длиной в 4000 символов с пробелами. Для подсчета количества символов в тексте мы воспользовались нашим собственным сервисом и вам рекомендуем считать именно в нем, т.к. там есть возможность учитывать пробелы или нет.

Получившийся запрос мы сюда копировать не будем, т. к. это будет более 4000 символов не уникального текста, взятого у самого Яндекса, что довольно дерзко, да и вам это тоже не нужно. Лучше мы набросаем простейший цикл на PHP, который быстро добавит в базу данных столько записей, сколько мы захотим. Для начала это будет 100000 статей.

Чем меньше запросов к базе данных, тем лучше

Уже на этом этапе мы покажем вам распространенную ошибку, которую сами же сейчас специально и допустим.

For($i=1;$i<100000;$i++) { mysql_query("INSERT INTO `test` (`ID`, `TITLE`, `ANNOUNCEMENT`, `TEXT`) VALUES (NULL, "Заголовок", "Анонс", "Полный текст")"); }

В качестве запроса мы вставили скопированный из phpmyadmin код, который был отображен на экране после единичного добавления первой статьи вручную. Сразу хочется отметить, что таким образом запросы к базе данных строить не стоит. Мы это сделали лишь потому, что нам просто нужно было быстро наполнить таблицу случайными данными, а этот запрос пишется быстрее, чем тот, который более оптимален. В этом цикле у нас получилось 99999 отдельных обращений к базе данных (первое мы осуществили вручную из phpmyadmin), что является очень плохим тоном.

Гораздо более правильным решением будет сделать ту же операцию, использовав всего одно обращение к базе данных, перечислив все строки через запятую.

INSERT INTO `test` (`ID`, `TITLE`, `ANNOUNCEMENT`, `TEXT`) VALUES (NULL, "Заголовок", "Анонс", "Полный текст"), (NULL, "Заголовок", "Анонс", "Полный текст"), (NULL, "Заголовок", "Анонс", "Полный текст"), …

Если вернуться к нашему первому способу, то он бы выглядел вот так:

INSERT INTO `test` (`ID`, `TITLE`, `ANNOUNCEMENT`, `TEXT`) VALUES (NULL, "Заголовок", "Анонс", "Полный текст") INSERT INTO `test` (`ID`, `TITLE`, `ANNOUNCEMENT`, `TEXT`) VALUES (NULL, "Заголовок", "Анонс", "Полный текст") INSERT INTO `test` (`ID`, `TITLE`, `ANNOUNCEMENT`, `TEXT`) VALUES (NULL, "Заголовок", "Анонс", "Полный текст") …

Чувствуете разницу? Вариант, в котором используется только одно обращение к базе данных и является оптимальным. Скорость работы этих двух способов, приводящих к одному и тому же результату отличается в разы и видна без всяких измерений невооруженным глазом, поверьте, это действительно так.

Производить выборку только необходимых скрипту полей

Здесь все очень просто – та или иная функция нуждается в определенных данных из целевой таблицы. Очень часто оказывается так, что нужно вытащить вообще все поля, особенно, если таблица довольно большая и этих полей больше 10.

SELECT * FROM `test`

В данном запросе звездочка означает то, что будут извлечены данные из всех полей таблицы test. А что, если этих полей в таблице 20-30 штук или больше? Скрипту скорее всего необходимы лишь некоторые из них, а все остальные, которые не будут никак использоваться, будут выбраны зря. Такая операция будет выполняться медленнее, чем если бы вы указали через запятую только те поля, которые вам действительно нужны в данный момент.

SELECT `ID`, `TITLE` FROM `test`

В этом примере мы вообще не будем касаться анонса и полного текста статьи, что заметно ускорит работу скрипта. Таким образом мы с вами делаем вывод, что под оптимизацией запросов к базе данных понимается так же конкретное указание необходимых полей в запросах и отказ от универсальности в виде звездочки.

Объединение нескольких запросов в один

Мы уже с вами обсудили, что хорошая оптимизация работы с mySQL подразумевает использование минимально возможного количества запросов и привели пример с добавлением данных в таблицу.

Помимо добавления, данный прием можно и нужно использовать и при выборке данных. А теперь давайте приведем самый простой пример. Представьте себе, что у в вашей базе данных есть две таблицы – первая таблица хранит в себе информацию о зарегистрированных пользователях, а вторая содержит статьи, написанные этими пользователями.

Допустим, вам нужно вывести на экран какую-нибудь случайную статью, а снизу подписать ее именем автора. Связь таблиц между собой в данном случае очевидна и происходит по идентификатору пользователя, т. е. ID пользователя в таблице users должен соответствовать полю USER_ID в таблице posts. Данная связь является стандартной и должна быть понятна всем, без исключения.

Итак, чтобы выбрать случайную статью, вы пишете запрос следующего вида:

$rs_post = mysql_query("SELECT `ID`, `USER_ID`, `TITLE`, `TEXT` FROM `posts` ORDER by RAND() LIMIT 1");

Из таблицы posts случайным образом выберется одна статья. После чего наши действия будут иметь примерно такой вид:

$row_post = mysql_fetch_assoc($rs_post); $userID = $row_post["USER_ID"];

Теперь переменная $userID содержит идентификатор пользователя, являющегося автором этой статьи и для того, чтобы получить его данные, например NAME (имя) и SURNAME (фамилию), вы будете обращаться к таблице users и запрос будет выглядеть примерно так:

$rs_user = mysql_query("SELECT `NAME`, `SURNAME` FROM `users` WHERE `ID` = "".$row_post["USER_ID"]."" LIMIT 1");

Кстати, не забывайте обрамлять одинарными кавычками переменные в запросах, особенно это нужно делать, когда данные поступают извне, при помощи GET или POST. Это создаст дополнительное препятствие для злоумышленников и является одной из мер, направленных на защиту от SQL-инъекций . Итак, вернемся к нашему примеру. После того, как запрос к базе данных был сделан, далее все просто – получаем имя и фамилию и выводим в качестве подписи к статье. Задача выполнена.

Но эти два запроса можно оптимизировать, превратив в один. Для этого мы воспользуемся конструкцией LEFT JOIN:

SELECT `posts`.`ID`, `posts`.`USER_ID`, `posts`.`TITLE`, `posts`.`TEXT`, `users`.`NAME`, `users`.`SURNAME` FROM `posts` LEFT JOIN `users` ON `posts`.`USER_ID` = `users`.`ID` ORDER by RAND() LIMIT 1

Как видите, ничего сложного в приведенной конструкции нет и все интуитивно понятно. Единственное, на что хочется обратить ваше внимание – это явное указание таблиц в паре с полями, т. к. идет выборка сразу из нескольких таблиц. Если же названия каких-то полей совпадают, то следует использовать так называемые mySQL алиасы , чтобы потом не путаться при выводе результата.

Заключение

Как видите, оптимизировать запросы к базе данных можно и нужно. Если вы думаете, что раз у вас все и так быстро работает, то нет смысла что-либо менять, подождите, когда база данных вашего сайта вырастет в несколько раз, а вместе с этим вырастет и посещаемость. Большая посещаемость подразумевает более частые одновременные обращения к базе данных, размер которой также влияет на скорость выполнения операций.

Плохая оптимизация запросов может обнаружиться чуть позже, когда сайт достаточно разрастется, а со временем изменения вносить станет все тяжелей, ведь размеры файлов и количество функций только прибавляется. На сайт добавляют новые фичи, направленные на удобство пользователей. Иными словами, если дело дойдет до определенной точки кипения, можно уже и концов не сыскать и чтобы оптимизировать все обращения к базе данных, раскиданные по сотням файлов, потребуется несколько дней, а может и недель. Поэтому лучше сразу стараться делать хорошо, чтобы не создавать себе лишних проблем в будущем.

Порыскав на досуге по тырнету, удивился, что специальных статей-руководств по оптимизации SQL-запросов нет. Перелистав различную информацию и книги, я постараюсь дать некоторое руководство к действию, которое поможет научиться писать правильные запросы.

Оптимизация таблиц . Необходима, когда было произведено много изменений в таблице: либо удалена большая часть данных, либо много изменений со строками переменной длины - text, varchar, blob. Дело в том, что удалённые записи продолжают поддерживаться в индексном файле, и при последующей вставке новых записей используются позиции старых записей. Чтобы дефрагментировать файл с данными, используюется команда OPTIMIZE.
OPTIMIZE TABLE `table1`, `table2`…

Не стоит забывать, что во время выполнения оптимизации, доступ к таблице блокируется.

Перестройка данных в таблице . После частых изменений в таблице, данная команда может повысить производительность работы с данными. Она перестраивает их в таблице и сортирует по определённому полю.

ALTER TABLE `table1` ORDER BY `id`

Тип данных . Лучше не индексировать поля, имеющие строковый тип, особенно поля типа TEXT. Для таблиц, данные которых часто изменяются, желательно избегать использования полей типа VARCHAR и BLOB, так как данный тип создаёт динамическую длину строки, тем самым увеличивая время доступа к данным. При этом советуют использовать поле VARCHAR вместо TEXT, так как с ним работа происходит быстрее.

NOT NULL и поле по умолчанию . Лучше всего помечать поля как NOT NULL, так как они немного экономят место и исключают лишние проверки. При этом стоит задавать значение полей по умолчанию и новые данные вставлять только в том случае, если они от него отличаются. Это ускорит добавление данных и снизит время на анализ таблиц. И стоит помнить, что типы полей BLOB и TEXT не могут содержать значения по умолчанию.

Постоянное соединение с сервером БД . Позволяет избежать потерь времени на повторное соединение. Однако стоит помнить, что у сервера может быть ограничение на количество соединений, и в том случае, если посещаемость сайта очень высокая, то постоянное соединение может сыграть злую шутку.

Разделение данных. Длинные не ключевые поля советуют выделить в отдельную таблицу в том случае, если по исходной таблице происходит постоянная выборка данных и которая часто изменяется. Данный метод позволит сократить размер изменяемой части таблицы, что приведёт к сокращению поиска информации.
Особенно это актуально в тех случаях, когда часть информации в таблице предназначена только для чтения, а другая часть - не только для чтения, но и для модификации (не забываем, что при записи информации блокируется вся таблица). Яркий пример - счётчик посещений.
Есть таблица (имя first) с полями id, content, shows. Первое ключевое с auto_increment, второе - текстовое, а третье числовое - считает количество показов. Каждый раз загружая страницу, к последнему полю прибавляется +1. Отделим последнее поле во вторую таблицу. Итак, первая таблица (first) будет с полями id, content, а вторая (second) с полями shows и first_id. Первое поле понятно, второе думаю тоже - отсыл к ключевому полю id из первой таблицы.
Теперь постоянные обновления будут происходить во второй таблице. При этом изменять количество посещений лучше не программно, а через запрос:

А выборка будет происходить усложнённым запросом, но одним, двух не нужно:

SELECT first.id, first.content, second.first_id, second.shows FROM second INNER JOIN first ON (first.id = second.first_id)

Стоит помнить, что всё это не актуально для сайтов с малой посещаемостью и малым количеством информации.

Имена полей , по которым происходит связывание, к примеру, двух таблиц, желательно, чтобы имели одинаковое название. Тогда одновременное получение информации из разных таблиц через один запрос будет происходить быстрее. Например, из предыдущего пункта желательно, чтобы во второй таблице поле имело имя не first_id, а просто id, аналогично первой таблице. Однако при одинаковом имени становится внешне не очень наглядно что, куда и как. Поэтому совет на любителя.

Требовать меньше данных . При возможности избегать запросов типа:

SELECT * FROM `table1`

Запрос не эффективен, так как скорее всего возвращает больше данных, чем необходимо для работы. Вариантом лучше будет конструкция:

SELECT id, name FROM table1 ORDER BY id LIMIT 25

Тут же сделаю добавление о желательности использования LIMIT. Данная команда ограничивает количество строк, возвращаемых запросом. То есть запрос становится "легче" и производительнее.
Если стоит LIMIT 10, то после получения десяти строк запрос прерывается.
Если в запросе применяется сортировка ORDER BY, то она происходит не по всей таблице, а только по выборке.
Если использовать LIMIT совместно с DISTINCT, то запрос прервётся после того, как будет найдено указанное количество уникальных строк.
Если использовать LIMIT 0, то возвращено будет пустое значение (иногда нужно для определения типа поля или просто проверки работы запроса).

Ограничить использование DISTINCT . Эта команда исключает повторяющиеся строки в результате. Команда требует повышенного времени обработки. Лучше всего комбинировать с LIMIT.
Есть маленькая хитрость. Если необходимо просмотреть две таблицы на тему соответствия, то приведённая команда остановится сразу же, как только будет найдено первое соответствие.

Ограничить использование SELECT для постоянно изменяющихся таблиц .

Не забывайте про временные таблицы типа HEAP . Несмотря на то, что таблица имеет ограничения, в ней удобно хранить промежуточные данные, особенно когда требуется сделать ещё одну выборку из таблицы без повторного обращения. Дело в том, что эта таблица хранится в памяти и поэтому доступ к ней очень быстрый.
Поиск по шаблону . Зависит от размера поля и если уменьшить размер с 400 байтов до 300, то время поиска сократиться на 25%.