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Rendimiento y optimización
de MySQL
                @davidbolufer
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presentación
• CTO en CHICISIMO
• Fundador ONESTIC
• NO SOY NINGÚN GURÚ!!!




                          2
Lecturas recomendadas
•   High Performance MySQL, 3º edición
•   MySQL 5.0 Certification Study Guide. AMAZON
•   http://www.mysqlperformanceblog.com/
•   http://www.xaprb.com/blog/ Baron Schwartz
•   http://miguelangelnieto.net/
•   http://hackmysql.com/




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                                              4
1. Arquitectura mysql
                  • 1º Nivel. Gestor de conexiones, 
                    autentificación y seguridad

                  • 2ª Nivel. Cache, parser de 
                    queries,  optimizador de 
                    consultas, funciones (stored
                    procedures, triggers, views,..)

                  • 3º Nivel. Storage Engines, 
                    MyISAM, InnoDB, Achive, 
                    custom, …
                                                       5
storage engines - Myisam
•   Default storage engine, el más veterano
•   Lock a nivel de tabla
•   Soporta índices FULL TEXT SEARCH
•   No índices entre tablas (JOINS)
•   No integridad referencial, no es transaccional 
•   Rápido DUMPS & IMPORTS
•   Recomendado si tienes una tasa muy alta de lecturas & inserts
•   Se corrompe con más facilidad, recovery más lento
•   MyISAM Merge: MySQL 5.1 se puede particionar tablas 
    grandes > rendimiento SELECT
                                                                    6
storage engines - innodb
•   Storage engine transaccional & entidad referencial
•   Lock a nivel de fila + MVCC (row snapshots)
•   Pueden producirse DEADLOCKS
•   COUNT(*) no es real debido a multiversiones
•   COMMIT es lento, OJO!
•   Muy lento DUMPS & IMPORTS
•   Más robusto que MyISAM & más rápido reparando
•   Recomendado si:
    • Necesitas transacciones
    • Alto nivel UPDATES & DELETES
                                                         7
storage engines - MEMORY
•   Todos los datos se guardan en memoria
•   Muy rápida para hacer queries
•   Podemos usar para mapear datos
•   Reinicio… adiós  a los datos pero se mantiene estructura
•   MySQL la usa internamente si una query necesita una tabla 
    temporal. Importante




                                                                 8
storage engines - ARCHIVE
• Sólo soporta INDEX & SELECT
• Cada fila está comprimida, menos I/O que MyISAM
• Perfecta para logging …

• Muchos más tipos: Falcon, CSV, NDB Cluster & Maria
  (remplazo futuro MyISAM)




                                                       9
2. Configuración Mysql
•   /etc/my.cnf
•   Una mala configuración puede tumbar el server
•   No hay que obsesionarse!
•   Percona al rescate! https://tools.percona.com/wizard
•   Ejemplos ‐> /usr/share/doc/mysql-server-5.X
•   Herramientas:
    • mysqlreport: Analiza y resume variables estado
    • mysqltuner: Asistente optimizar configuración
• Google!


                                                           10
Variables rendimiento…
• query_cache_size = 256M reserva la memoria
  • Query Cache… Por defecto está desactivada
• key_buffer = 256M no reserva la memoria
  • Key Buffer … tamaño asignado para índices MyISAM
• max_connections = 500 ojo, memory leak!
  • Procesos de MySQL ‐> Clientes conectados
• tmp_table_size = 128M
• max_heap_table_size = 128M
  • Memoria o disco? Disco = DEAD
• innodb_buffer_pool_size=2G
  • ¡IMPORTANTE! 50% de RAM mínimo recomendado!
                                                       11
Variables logging…
• log_error = /log/mysql/mysql-error.log
• log_queries_not_using_indexes = 1
• slow_query_log = 1
• slow_query_log_file = /log/mysql/mysql-
  slow.log
• Hasta MySQL 5.1.21, queries lentas > 1sg
• Parche PERCONA para bajar este tiempo




                                             12
3. Mysql & memory use
• Sumamos todos los buffers: 
  • key_buffer_size, innodb_buffer_pool_size, 
    innodb_additional_memory_pool_size, innodb_log_buffer_size, 
    query_cache_size


• Conexiones máximas  * 256Kb *
  •   read_buffer_size
  •   sort_buffer_size
  •   read_rnd_buffer_size
  •   tmp_table_size (128M)

• Si las consultas son complejas o poco óptimas podemos matar      13
  el server
4. Tipos de campos
• Menos es más. TRIVIAL

• Evitar valores NULL:
  • Definir como NOT NULL ‐> default value


• INTEGERS:
  • Espacio almacenamiento: 8,16,24,32 & 64 BITS
  • UNSIGNED
  • INT(11) = INT(1) 


                                                   14
4.1 campos de texto
• STRINGS:
  •   varchar(100): hasta 100 bytes + 1/2 byte
  •   Char(10): siempre 10 bytes
  •   BINARY & VARBINARY
  •   Char vs varchar?, cortas y fijas – char
• TEXT /BLOB
  • MySQL los trata como objetos independientes
  • ORDER BY text = tabla temporal en disco = MUERTE
  • Parche: ORDER BY SUBSTING(field, length)
• ENUM
  • Muestra STRING, almacena un INT
  • Mejor controlarlo desde nuestra aplicación         15
4.2 campos fecha
• DATETIME:
  • Almacena segundos
  • Desde año 1001 – 9999

• TIMESTAMP:
  • Almacena segundos
  • Desde 1970 – 2038

• DATETIME necesita el doble de espacio que TIMESTAMP


                                                        16
4.3 Identificadores
• Entero:
  • UNSIGNED – AUTO_INCREMENT
  • JOINS más rápidos
• ENUM
  • solo para tablas estáticas
  • JOINS no tan rápidos
• String
  •   Necesita mucho espacio, inserts & selects lentos 
  •   Ojo con los randoms
  •   UUID‐> usamos UHEX() /HEX() y guardamos BINARY(16)
  •   JOINS más lentos
                                                           17
índices
•   Estructura ordenada de datos
•   Importante que los índices puedan alojarse en memoria
•   Sirven agilizar búsquedas y ordenaciones
•   Índice funcionan de izquierda a derecha.
    • INDEX `user_data`
      (`apellido`,`nombre`,`fecha_nac`)
    • ¿Búsquedas de apellidos empiecen por B?: yes!
    • ¿Búsquedas de BOLUFER y nombre empiecen por D?: yes!
    • ¿Búsquedas de nombres empiecen por D?: NO!



                                                             18
índices: ¿tanto se nota?
• Tabla comentarios de chicisimo: 1M filas
• CREATE TABLE comments{
    `comment_ID` BIGINT(20) …,
        …
    `comment_type` VARCHAR(20) …,
    `comment_approved` VARCHAR(20) …,
    `comment_date` DATETIME …,
    `user_id` BIGINT(20) …,
   PRIMARY KEY (`comment_ID`)
  }



                                             19
índices: ¿tanto se nota?
• SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `wp_1_comments`
  WHERE user_id = 3150
  • La consulta tardó sin índice 1,023 seg. No está mal …

 id    type    type   keys      key_len   ref     rows     Extra
 1    SIMPLE   ALL    NULL       NULL     NULL 1.012.563   Using
                                                           where

  • La consulta tardó con índice 0,026 seg ¡4000%!

 id    type    type    keys     key_len     ref    rows      Extra
  1   SIMPLE   REF    user_id      8      CONST    3004
                                                                     20
índices: ¿tanto se nota?
• SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `wp_1_comments`
  WHERE user_id = 3150 ORDER BY `comment_date`
  DESC

  • La consulta tardó sin índice 1,0424 seg

  • La consulta tardó con índice anterior 0,0417 seg
     • EXPLAIN ‐> USING WHERE, USING FILESORT

  • Añadimos índice  en comment_date … 0,0403 seg
     • EXPLAIN ‐> USING WHERE, USING FILESORT

  • Añadimos índice user_id,comment_date … 0,0253 seg
     • EXPLAIN ‐> USING WHERE                           21
I’m bored…




             22
optimización: mi servidor muere…
1. Monitorización
2. Analizar SLOW QUERIES 
3. Buscar la(s) query(ies)  en nuestro código
4. Analizar query usando EXPLAIN
5. Optimizar la query: índices, denormalización, campos 
   calculados,…
6. Si:
     1.   Sigue fallando:‐> Volver al paso 1.
     2.   Llevo N  iteraciones ‐> Cambia de SERVER/TECNOLOGÍA
     3.   Funciona OK ‐> Congrats!

                                                                23
Opt. 1. monitorización
• Utilizamos:
  • Serverstats: Estado del servidor, memoria, load, cpu, MySQL, …
  • Pingdom : Avisos ante caídas por aplicación iPhone/Android
  • mytop:  top clone for MySQL




                                                                     24
Opt. 1. monitorización

• Estamos probando…
  • Icinga (fork de NAGIOS): Monitorización + alertas

  • PINBA: Monitorización tiempos de ejecución sobre PHP

  • pt‐collector/pt‐stack:  recolectar información en el momento 
    preciso Percona Toolkit




                                                                    25
Opt. 2. Slow queries
• slow_query_log_file se guardan las queries lentas.
• Necesitamos procesar el log y agrupar queries.
• mk‐query‐digest de Maatkit
• mk-query-digest mysqld-slow.log > slow-mayo.log
  • Qué queries han consumido más tiempo, no las que más veces se 
    han ejecutado
  • Analiza tiempo ejecución y tiempo de bloqueo


• Maatkit ya no se mantiene, Percona Toolkit


                                                                     26
Opt. 3. cazando queries
• Profiling:
  •   Clase que permite logar todas las queries
  •   Buscar donde se define una query, WP es un laberinto
  •   Calcula tiempos de ejecución (queries, cURL, PHP, …)
  •   Uso de REDIS (hited, missed, seted, …)


• A parte … usamos XHPROF para analizar la pila de llamadas, 
  uso de tiempo y memoria




                                                                27
Opt. 4. EXPLAIN …
• Muestra información sobre como procesa MySQL las queries




• Type (de mejor a peor):
  •   const: ID = 1, buscamos por PK o UNIQUE
  •   eq_ref: ID = 1 AND DNI = ‘111X’, buscamos por PK o UNIQUE
  •   ref: user_id=3150, devuelve todas las filas de un índice
  •   range: user_id > 10, devuelve  un rango de filas
  •   index: Escaneo completo del índice
  •   all: Escaneo completo de la tabla
                                                                  28
• Rows: Filas máximas a leer.
Opt. 5. queries - denormalizar
• Joins entre tablas con  order + where = tabla temporal

• SELECT SQL_NO_CACHE * FROM wp_1_comments INNER
  JOIN wp_1_posts ON wp_1_posts.ID =
  wp_1_comments.comment_post_ID
  WHERE wp_1_posts.post_author = 3150 AND
  wp_1_comments.user_id != 3150
  ORDER BY wp_1_comments.comment_date DESC

  •   Tiempo ejecución 1,815 seg
  •   Rows: 68.801
  •   wp_1_posts: using temporary, using filesort
  •   wp_1_comments: using where                           29
Opt. 5. queries - denormalizar
• Denormalizamos añadimos los campos a una de las tablas
• Mediante un TRIGGER mantenemos actualizados los campos 
  que hemos denormalizado
  • Tiempo ejecución 0,008 seg
  • wp_1_posts: using where
• ¿Este cambio en producción se nota?




                                                            30
Opt. 5. queries - denormalizar




                                 31
Opt. 5. queries - calculados
• Votos: 4,3 Millones
• Votos de usuarios registrados: 
  • Rankings mejores looks del día, mes y año. 
  • COUNT() con un RANGE = MUERTE
• ¿Cuantos votos recibe un usuario? COUNT()
• ¿Cuantos votos tiene un look? COUNT()

¿Solución?
• Proceso cada N que calcula los rankings y actualiza los valores
DATO
• Si usamos InnoDB, esto es casi una necesidad                      32
Opt. 5. queries – bricoConsejos
• Usar INSERT DELAYED siempre que sea posible: ejemplo 
  logs/activity

• Necesitamos buscar en un campo VARCHAR, ej: URL:
  • Crear un campo con un hash CRC32(‘http://chicisimo.com’)
  • Añadimos índice al campo y un TRIGGER para mantener el valor
  • WHERE url_crc=‘4240669402’ AND url = ‘http://chicisimo.com’


• No utilizar CURRENT_DATE o similares en WHERE, MySQL no 
  las cachea

                                                                   33
¡¡¡GRACIAS!!!




                34

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Rendimiento y optimización de MySQL

  • 1. Rendimiento y optimización de MySQL @davidbolufer chicisimo.com 1
  • 3. Lecturas recomendadas • High Performance MySQL, 3º edición • MySQL 5.0 Certification Study Guide. AMAZON • http://www.mysqlperformanceblog.com/ • http://www.xaprb.com/blog/ Baron Schwartz • http://miguelangelnieto.net/ • http://hackmysql.com/ 3
  • 4. ABOUT CHICISIMO • Chicisimo ‐> 10M páginas vistas al mes • Reads / Writes: 98% / 2% • Total         876.27M   661.8/s • QC Hits     557.59M   421.1/s   63.63% • DMS         235.06M   177.5/s    26.83% 4
  • 5. 1. Arquitectura mysql • 1º Nivel. Gestor de conexiones,  autentificación y seguridad • 2ª Nivel. Cache, parser de  queries,  optimizador de  consultas, funciones (stored procedures, triggers, views,..) • 3º Nivel. Storage Engines,  MyISAM, InnoDB, Achive,  custom, … 5
  • 6. storage engines - Myisam • Default storage engine, el más veterano • Lock a nivel de tabla • Soporta índices FULL TEXT SEARCH • No índices entre tablas (JOINS) • No integridad referencial, no es transaccional  • Rápido DUMPS & IMPORTS • Recomendado si tienes una tasa muy alta de lecturas & inserts • Se corrompe con más facilidad, recovery más lento • MyISAM Merge: MySQL 5.1 se puede particionar tablas  grandes > rendimiento SELECT 6
  • 7. storage engines - innodb • Storage engine transaccional & entidad referencial • Lock a nivel de fila + MVCC (row snapshots) • Pueden producirse DEADLOCKS • COUNT(*) no es real debido a multiversiones • COMMIT es lento, OJO! • Muy lento DUMPS & IMPORTS • Más robusto que MyISAM & más rápido reparando • Recomendado si: • Necesitas transacciones • Alto nivel UPDATES & DELETES 7
  • 8. storage engines - MEMORY • Todos los datos se guardan en memoria • Muy rápida para hacer queries • Podemos usar para mapear datos • Reinicio… adiós  a los datos pero se mantiene estructura • MySQL la usa internamente si una query necesita una tabla  temporal. Importante 8
  • 9. storage engines - ARCHIVE • Sólo soporta INDEX & SELECT • Cada fila está comprimida, menos I/O que MyISAM • Perfecta para logging … • Muchos más tipos: Falcon, CSV, NDB Cluster & Maria (remplazo futuro MyISAM) 9
  • 10. 2. Configuración Mysql • /etc/my.cnf • Una mala configuración puede tumbar el server • No hay que obsesionarse! • Percona al rescate! https://tools.percona.com/wizard • Ejemplos ‐> /usr/share/doc/mysql-server-5.X • Herramientas: • mysqlreport: Analiza y resume variables estado • mysqltuner: Asistente optimizar configuración • Google! 10
  • 11. Variables rendimiento… • query_cache_size = 256M reserva la memoria • Query Cache… Por defecto está desactivada • key_buffer = 256M no reserva la memoria • Key Buffer … tamaño asignado para índices MyISAM • max_connections = 500 ojo, memory leak! • Procesos de MySQL ‐> Clientes conectados • tmp_table_size = 128M • max_heap_table_size = 128M • Memoria o disco? Disco = DEAD • innodb_buffer_pool_size=2G • ¡IMPORTANTE! 50% de RAM mínimo recomendado! 11
  • 12. Variables logging… • log_error = /log/mysql/mysql-error.log • log_queries_not_using_indexes = 1 • slow_query_log = 1 • slow_query_log_file = /log/mysql/mysql- slow.log • Hasta MySQL 5.1.21, queries lentas > 1sg • Parche PERCONA para bajar este tiempo 12
  • 13. 3. Mysql & memory use • Sumamos todos los buffers:  • key_buffer_size, innodb_buffer_pool_size,  innodb_additional_memory_pool_size, innodb_log_buffer_size,  query_cache_size • Conexiones máximas  * 256Kb * • read_buffer_size • sort_buffer_size • read_rnd_buffer_size • tmp_table_size (128M) • Si las consultas son complejas o poco óptimas podemos matar  13 el server
  • 14. 4. Tipos de campos • Menos es más. TRIVIAL • Evitar valores NULL: • Definir como NOT NULL ‐> default value • INTEGERS: • Espacio almacenamiento: 8,16,24,32 & 64 BITS • UNSIGNED • INT(11) = INT(1)  14
  • 15. 4.1 campos de texto • STRINGS: • varchar(100): hasta 100 bytes + 1/2 byte • Char(10): siempre 10 bytes • BINARY & VARBINARY • Char vs varchar?, cortas y fijas – char • TEXT /BLOB • MySQL los trata como objetos independientes • ORDER BY text = tabla temporal en disco = MUERTE • Parche: ORDER BY SUBSTING(field, length) • ENUM • Muestra STRING, almacena un INT • Mejor controlarlo desde nuestra aplicación 15
  • 16. 4.2 campos fecha • DATETIME: • Almacena segundos • Desde año 1001 – 9999 • TIMESTAMP: • Almacena segundos • Desde 1970 – 2038 • DATETIME necesita el doble de espacio que TIMESTAMP 16
  • 17. 4.3 Identificadores • Entero: • UNSIGNED – AUTO_INCREMENT • JOINS más rápidos • ENUM • solo para tablas estáticas • JOINS no tan rápidos • String • Necesita mucho espacio, inserts & selects lentos  • Ojo con los randoms • UUID‐> usamos UHEX() /HEX() y guardamos BINARY(16) • JOINS más lentos 17
  • 18. índices • Estructura ordenada de datos • Importante que los índices puedan alojarse en memoria • Sirven agilizar búsquedas y ordenaciones • Índice funcionan de izquierda a derecha. • INDEX `user_data` (`apellido`,`nombre`,`fecha_nac`) • ¿Búsquedas de apellidos empiecen por B?: yes! • ¿Búsquedas de BOLUFER y nombre empiecen por D?: yes! • ¿Búsquedas de nombres empiecen por D?: NO! 18
  • 19. índices: ¿tanto se nota? • Tabla comentarios de chicisimo: 1M filas • CREATE TABLE comments{ `comment_ID` BIGINT(20) …, … `comment_type` VARCHAR(20) …, `comment_approved` VARCHAR(20) …, `comment_date` DATETIME …, `user_id` BIGINT(20) …, PRIMARY KEY (`comment_ID`) } 19
  • 20. índices: ¿tanto se nota? • SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `wp_1_comments` WHERE user_id = 3150 • La consulta tardó sin índice 1,023 seg. No está mal … id type type keys key_len ref rows Extra 1 SIMPLE ALL NULL NULL NULL 1.012.563 Using where • La consulta tardó con índice 0,026 seg ¡4000%! id type type keys key_len ref rows Extra 1 SIMPLE REF user_id 8 CONST 3004 20
  • 21. índices: ¿tanto se nota? • SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `wp_1_comments` WHERE user_id = 3150 ORDER BY `comment_date` DESC • La consulta tardó sin índice 1,0424 seg • La consulta tardó con índice anterior 0,0417 seg • EXPLAIN ‐> USING WHERE, USING FILESORT • Añadimos índice  en comment_date … 0,0403 seg • EXPLAIN ‐> USING WHERE, USING FILESORT • Añadimos índice user_id,comment_date … 0,0253 seg • EXPLAIN ‐> USING WHERE 21
  • 23. optimización: mi servidor muere… 1. Monitorización 2. Analizar SLOW QUERIES  3. Buscar la(s) query(ies)  en nuestro código 4. Analizar query usando EXPLAIN 5. Optimizar la query: índices, denormalización, campos  calculados,… 6. Si: 1. Sigue fallando:‐> Volver al paso 1. 2. Llevo N  iteraciones ‐> Cambia de SERVER/TECNOLOGÍA 3. Funciona OK ‐> Congrats! 23
  • 24. Opt. 1. monitorización • Utilizamos: • Serverstats: Estado del servidor, memoria, load, cpu, MySQL, … • Pingdom : Avisos ante caídas por aplicación iPhone/Android • mytop:  top clone for MySQL 24
  • 25. Opt. 1. monitorización • Estamos probando… • Icinga (fork de NAGIOS): Monitorización + alertas • PINBA: Monitorización tiempos de ejecución sobre PHP • pt‐collector/pt‐stack:  recolectar información en el momento  preciso Percona Toolkit 25
  • 26. Opt. 2. Slow queries • slow_query_log_file se guardan las queries lentas. • Necesitamos procesar el log y agrupar queries. • mk‐query‐digest de Maatkit • mk-query-digest mysqld-slow.log > slow-mayo.log • Qué queries han consumido más tiempo, no las que más veces se  han ejecutado • Analiza tiempo ejecución y tiempo de bloqueo • Maatkit ya no se mantiene, Percona Toolkit 26
  • 27. Opt. 3. cazando queries • Profiling: • Clase que permite logar todas las queries • Buscar donde se define una query, WP es un laberinto • Calcula tiempos de ejecución (queries, cURL, PHP, …) • Uso de REDIS (hited, missed, seted, …) • A parte … usamos XHPROF para analizar la pila de llamadas,  uso de tiempo y memoria 27
  • 28. Opt. 4. EXPLAIN … • Muestra información sobre como procesa MySQL las queries • Type (de mejor a peor): • const: ID = 1, buscamos por PK o UNIQUE • eq_ref: ID = 1 AND DNI = ‘111X’, buscamos por PK o UNIQUE • ref: user_id=3150, devuelve todas las filas de un índice • range: user_id > 10, devuelve  un rango de filas • index: Escaneo completo del índice • all: Escaneo completo de la tabla 28 • Rows: Filas máximas a leer.
  • 29. Opt. 5. queries - denormalizar • Joins entre tablas con  order + where = tabla temporal • SELECT SQL_NO_CACHE * FROM wp_1_comments INNER JOIN wp_1_posts ON wp_1_posts.ID = wp_1_comments.comment_post_ID WHERE wp_1_posts.post_author = 3150 AND wp_1_comments.user_id != 3150 ORDER BY wp_1_comments.comment_date DESC • Tiempo ejecución 1,815 seg • Rows: 68.801 • wp_1_posts: using temporary, using filesort • wp_1_comments: using where 29
  • 30. Opt. 5. queries - denormalizar • Denormalizamos añadimos los campos a una de las tablas • Mediante un TRIGGER mantenemos actualizados los campos  que hemos denormalizado • Tiempo ejecución 0,008 seg • wp_1_posts: using where • ¿Este cambio en producción se nota? 30
  • 31. Opt. 5. queries - denormalizar 31
  • 32. Opt. 5. queries - calculados • Votos: 4,3 Millones • Votos de usuarios registrados:  • Rankings mejores looks del día, mes y año.  • COUNT() con un RANGE = MUERTE • ¿Cuantos votos recibe un usuario? COUNT() • ¿Cuantos votos tiene un look? COUNT() ¿Solución? • Proceso cada N que calcula los rankings y actualiza los valores DATO • Si usamos InnoDB, esto es casi una necesidad 32
  • 33. Opt. 5. queries – bricoConsejos • Usar INSERT DELAYED siempre que sea posible: ejemplo  logs/activity • Necesitamos buscar en un campo VARCHAR, ej: URL: • Crear un campo con un hash CRC32(‘http://chicisimo.com’) • Añadimos índice al campo y un TRIGGER para mantener el valor • WHERE url_crc=‘4240669402’ AND url = ‘http://chicisimo.com’ • No utilizar CURRENT_DATE o similares en WHERE, MySQL no  las cachea 33