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Mysql InnoDB 之 ibdata1 瘦身大法

2011年09月17日 - mysql

# 备份数据库:

/usr/local/mysql/bin/mysqldump -uDBuser -pPassword –quick –force –routines –add-drop-database –all-databases –add-drop-table > /data/bkup/mysqldump.sql

# 停止数据库

service mysqld stop

# 删除这些大文件

rm /usr/local/mysql/var/ibdata1

rm /usr/local/mysql/var/ib_logfile*

:> /usr/local/mysql/var/mysql-bin.index

# 手动删除除Mysql之外所有数据库文件夹,然后启动数据库

service mysqld start

# 还原数据

/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -phigkoo < /data/bkup/mysqldump.sql

默认情况下,innodb的参数设置的非常小,在生产环境中远远不够用
比如最重要的两个参数
innodb_buffer_pool_size 默认是8M
innodb_flush_logs_at_trx_commit 默认设置的是1 也就是同步刷新log(可以这么理解)
innodb_buffer_pool_size:这是InnoDB最重要的设置,对InnoDB性能有决定性的影响。默认的设置只有8M,所以默认的数据库设置下面InnoDB性能很差。在只有 InnoDB存储引擎的数据库服务器上面,可以设置60-80%的内存。更精确一点,在内存容量允许的情况下面设置比InnoDB tablespaces大10%的内存大小。
innodb_data_file_path:指定表数据和索引存储的空间,可以是一个或者多个文件。最后一个数据文件必须是自动扩充的,也只有最后一个文件允许自动扩充。这样,当空间用完后,自动扩充数据文件就会自动增长(以8MB为单位)以容纳额外的数据。例如: innodb_data_file_path=/disk1 /ibdata1:900M;/disk2/ibdata2:50M:autoextend两个数据文件放在不同的磁盘上。数据首先放在ibdata1 中,当达到900M以后,数据就放在ibdata2中。一旦达到50MB,ibdata2将以8MB为单位自动增长。如果磁盘满了,需要在另外的磁盘上面增加一个数据文件。
innodb_data_home_dir:放置表空间数据的目录,默认在mysql的数据目录,设置到和MySQL安装文件不同的分区可以提高性能。
innodb_log_file_size:该参数决定了recovery speed。太大的话recovery就会比较慢,太小了影响查询性能,一般取256M可以兼顾性能和recovery的速度

innodb_log_buffer_size:磁盘速度是很慢的,直接将log写道磁盘会影响InnoDB的性能,该参数设定了log buffer的大小,一般4M。如果有大的blob操作,可以适当增大。
innodb_flush_logs_at_trx_commit=2: 该参数设定了事务提交时内存中log信息的处理。
1) =1时,在每个事务提交时,日志缓冲被写到日志文件,对日志文件做到磁盘操作的刷新。Truly ACID。速度慢。
2) =2时,在每个事务提交时,日志缓冲被写到文件,但不对日志文件做到磁盘操作的刷新。只有操作系统崩溃或掉电才会删除最后一秒的事务,不然不会丢失事务。
3) =0时, 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新。任何mysqld进程的崩溃会删除崩溃前最后一秒的事务
innodb_file_per_table:可以存储每个InnoDB表和它的索引在它自己的文件中。
transaction-isolation=READ-COMITTED: 如果应用程序可以运行在READ-COMMITED隔离级别,做此设定会有一定的性能提升。
innodb_flush_method: 设置InnoDB同步IO的方式:
1) Default – 使用fsync()。
2) O_SYNC 以sync模式打开文件,通常比较慢。
3) O_DIRECT,在Linux上使用Direct IO。可以显著提高速度,特别是在RAID系统上。避免额外的数据复制和double buffering(mysql buffering 和OS buffering)。
innodb_thread_concurrency: InnoDB kernel最大的线程数。
1) 最少设置为(num_disks+num_cpus)*2。
2) 可以通过设置成1000来禁止这个限制

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