MySQL的短连接和慢查询
由于建立连接的成本较高，包括TCP/IP三次握手、登录权限判断等，因此短连接可能引发“Too many connections”错误，影响数据库可用性。 慢查询可能由索引设计不当、SQL语句编写不佳或MySQL选错索引等原因引起。慢查询会导致数据库响应变慢，影响应用性能。优化慢查询的方法包括改进索引设计、优化SQL语句、使用Explain分析查询计划等。
短连接
- 短连接模式：连接到数据库后，执行很少的SQL后就断开，下次需要的时候再重连
- 在业务高峰期，会出现连接数突然暴涨的情况
- MySQL建立连接的成本非常昂贵
- 成本：TCP/IP三次握手 + 登录权限判断 + 获取连接的数据读写权限
设置参数：max_connections：MySQL实例同时存在的连接数上限
-
当连接数超过max_connections，系统会拒绝接下来的连接请求，返回：Too many connections
- 当连接被拒绝，从业务角度来看是数据库不可用
-
如果机器负载较高，处理现有请求的时间会变长，每个连接保持的时间也会变长
- 如果再有新建连接的话，很容易触发max_connections的限制
-
max_connections的目的是保护MySQL的
- 如果把max_connections设置得过大，更多的连接就会进来，导致系统负载会进一步加大
#查看同时存在的连接数上限
mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%max_connections%';方法可以清理Sleep状态的连接 KILL CONNECTION：主动踢除不需要保持的连接（与wait_timeout的效果一样）
-
踢除Sleep状态的连接是有损的
-
优先断开事务外空闲的连接
-
再考虑断开事务内空闲的连接
-
服务端执行KILL CONNECTION id，如果连接在此前处于Sleep状态，客户端是不会立马知道
-
客户端如果发起下一个请求，报错ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away
- 因此，客户端（应用层）需要有重连机制
虽然可以数据库跳过权限验证阶段来减少连接过程的消耗，但是风险极高不推荐使用。
MySQL短连接可以用长连接或连接池来替代。
长连接：保持数据库连接持续开放，减少频繁建立和断开连接的开销，适用于需要频繁访问数据库的场景。 连接池：管理一组数据库连接，应用程序从池中获取连接使用，使用完毕后归还给池，而不是直接关闭连接。这样可以复用连接，提高性能。 这些替代方案都能有效减少因短连接带来的性能开销，提升数据库访问效率。
慢查询
MySQL慢查询的原因多种多样，主要包括以下几点：
没有索引或未命中索引：这是最常见的问题，没有为查询的列添加索引会导致全表扫描，大大降低查询效率。 索引失效：在某些情况下，即使添加了索引，索引也可能不会生效，如隐式类型转换、查询条件包含or等。 数据量过大：单表数据量过多，查询时遇到瓶颈，导致查询速度变慢。 服务器负载高：网络原因或机器自身负载过高，也会影响查询速度。 查询语句不佳：查询语句编写不当，没有进行优化，也会导致查询速度变慢。
解决MySQL慢查询问题可以从多个方面入手，以下是一些常见的解决策略：
-
优化查询语句：
- 检查慢查询日志，找到执行时间较长的查询语句。
- 通过添加索引、优化查询语句结构、减少不必要的查询等方式来提高查询性能。
- 避免使用SELECT *，只获取需要的列。
- 使用EXPLAIN语句来分析查询执行计划，并根据分析结果进行索引优化。
- 考虑创建复合索引和覆盖索引来提高查询性能。
-
优化数据库表结构：
- 对于频繁查询的字段，考虑添加索引来加快查询速度。
- 对于大型表，考虑进行分表或者分区来提高查询性能。
- 合理设计数据库表结构，避免过度规范化或冗余设计。
-
配置MySQL参数：
- 根据服务器硬件性能和数据库负载情况，调整MySQL的配置参数，如innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等。
- 适当调整缓冲区大小、连接数、线程数等配置参数，以提高查询性能。
-
优化服务器硬件：
- 增加内存、升级CPU、使用SSD等方式都可以提高服务器性能，从而减少查询时间。
- 考虑使用云服务来扩展或补充硬件资源。
-
使用缓存：
- 对于一些相对静态的数据，可以使用缓存技术，如Redis等，减少对数据库的查询操作。
- Query Cache和InnoDB Buffer Pool可缓存查询结果和数据，从而提高重复查询的性能。
-
分析和监控：
- 使用工具分析查询执行计划、检查索引使用情况、监控数据库性能等，以便及时发现和解决潜在的慢查询问题。
- 定期监控数据库性能指标，如查询执行时间、响应时间、CPU和内存使用等。
-
避免冗余查询：
- 尽量避免多次重复查询相同的数据。
- 可以通过使用缓存、优化查询逻辑或使用临时表等方式来避免冗余查询。
-
其他优化策略：
- 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度。
- 使用并行处理等技术来提高查询性能。
- 分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体，分担系统的处理负荷。
需要注意的是，每个应用和数据库环境都是独特的，优化措施需要根据具体情况来选择和实施。缓慢查询的优化是一个持续的过程，需要不断地进行性能监控、分析和调整。