怎么解决mysql高延迟 mysql延迟写入

mysql数据量上十万条后，查询慢导致服务器卡有什么解决办法

问题

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我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?

实验

我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。

写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：

执行一下脚本：

现在执行以下 SQL 看看效果：

...

执行了 16.80s，感觉是非常慢了。

现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：

感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。

那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：

我们格式化一下 SQL：

可以看到 MySQL 将

select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询

转换成了

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询

如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：

select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，

而关联子查询就需要循环迭代：

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA：     扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。

显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。

...

可以看到执行时间变成了 0.67s。

整理

我们诊断的关键点如下：

\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。

\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。

\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。

AWS RDS MySQL 主从同步延迟总结

最近居然被 MySQL 主从同步的问题坑了, 简直丢尽了老司机的脸, 总结一下.

问题很简单, 一个业务由于 MySQL 主从同步延迟导致读取的数据有问题. 问题解决了, 但如何在 AWS RDS 中获取 MySQL 的延迟信息呢? 非 AWS RDS 的传统 MySQL 中, 可以直接连到 server 通过 SHOW SLAVE STATUS 获取延迟信息.

RDS 呢?

AWS 中大多数(我也不确定是不是所有服务)都接入了 Cloudwatch. Cloudwatch 的好处就是可以作为一个中间层抽象, 将不同系统的数据抽象成一个模型, 统一通过 Cloudwatch API 访问. 就拿主从延迟来说, MySQL/MariaDB 和 PostgeSQL 的计算方法显然是不一样的:

因此, 只要通过 Cloudwatch API 获取 ReplicaLag 这个 metric 的值就可以判断主从同步延迟, 不管是哪种 DB

看上去挺简单的 API, 还是需要"进城手册", 避免挠头:

由于 Cloudwatch 支持的最细颗粒度的 metric 是1分钟, 因此仅仅获取前一分钟的数据可能会有 Cloudwatch 数据还未抓取到的问题.

建议是获取前一段时间(比如10分钟)的数据, 确保前10分钟的 ReplicaLag 都为0(或者小于一个可以接受的值), 则认为现在的状态是满足数据需求的.

MySQL 主从同步从入行就知道是需要重点关注的, 结果还是忽略了一下就掉坑里了. AWS Cloudwatch 也支持根据 ReplicaLag 的值直接告警的, 建议一定要设置一个.

求：mysql5.6主从复制延迟解决的办法？延迟时间超过一天，所以求解决的办法？

在老版本的MySQL 3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。

而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。

当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。

而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。

如何解决mysql主从复制带来的数据延迟问题

从DB2转到MySQL，做过线上环境的配置，不过是先配置好，然后再把数据导入，前期测试好就行了，具体主主还是主备，还是主主备要看你们的需求了，网上都有配置过程。