Guía de ajuste del rendimiento de MySQL
para una eficiencia óptima de la base de datos
El lenguaje de búsqueda estructurado (SQL) es una potente herramienta para gestionar datos en bases de datos relacionales, incluidos sistemas populares como MySQL, Postgres, Oracle, SQL Server y otros.
Mediante el uso de sentencias SQL, los desarrolladores pueden realizar fácilmente diversas operaciones de gestión de bases de datos, como la creación, actualización y eliminación de datos.
A medida que aumentan los volúmenes de datos y la complejidad de la tecnología, la optimización de las bases de datos MySQL es crucial para ofrecer una experiencia fluida al usuario final y reducir los costes de infraestructura.
En este blog, analizaremos las herramientas de ajuste del rendimiento de MySQL que pueden ayudar a los profesionales de bases de datos a identificar cuellos de botella, revisar planes de consulta de ejecución y eliminar conjeturas.
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Consejos para mejorar el rendimiento MySQL
Optimizar el rendimiento de una base de datos y la ejecución de consultas MySQL es crucial para maximizar el rendimiento del sistema. Sin embargo, el ajuste de SQL puede ser complejo y llevar mucho tiempo a los desarrolladores, ya que requiere conocimientos técnicos para comprender y escribir diferentes planes de ejecución.
Con los retos que plantean los enfoques de ajuste inciertos para sentencias SQL únicas, dominar el ajuste del funcionamiento de las bases de datos es esencial en los entornos actuales basados en datos.
Ventajas de la optimización del rendimiento de MySQL
Estos son los beneficios del ajuste del rendimiento de MySQL:
Optimización de gastos: Identificar el factor impulsor del rendimiento le permite evitar el sobreaprovisionamiento y reducir los gastos mediante el dimensionamiento correcto de los servidores.
Mejorar el rendimiento: El ajuste de la base de datos para la optimización del rendimiento de las consultas MySQL se traduce en valiosas mejoras de rendimiento y funcionalidades mejoradas.
Mejor recuperación de datos: La base de datos MySQL optimizada permite una recuperación de datos más rápida, reduciendo la latencia y mejorando la experiencia general del usuario.
Disminución de la carga de tareas: Una base de datos correctamente ajustada reduce la carga de tareas innecesarias, optimizando los recursos del sistema y mejorando la eficiencia.
Almacenamiento de datos optimizado: La información obtenida del ajuste del rendimiento puede ayudar a determinar si mover el almacenamiento de datos o añadir capacidad al servidor mejorará el rendimiento y en qué medida.
Aumento de la escalabilidad: El ajuste del rendimiento permite una mejor escalabilidad, lo que permite a la base de datos manejar cargas de datos cada vez mayores sin comprometer el rendimiento.
Mayor rentabilidad: La mejora del rendimiento de la base de datos y la utilización optimizada de los recursos conducen a un mayor retorno de la inversión (ROI) al maximizar la eficiencia del sistema y reducir los costes operativos.
Sugerencias para optimizar eficazmente el rendimiento del servidor MySQL
Optimizar el rendimiento de MySQL es crítico para asegurarse de que la base de datos opera de forma eficiente y efectiva, lo que repercute en las operaciones del negocio.
Esta sección cubre algunas técnicas de ajuste del rendimiento de MySQL, que puede aplicar para mejorar la velocidad y eficiencia de las consultas MySQL, reducir el riesgo de fallos en la base de datos y optimizar el rendimiento de la base de datos.
Estrategias de indexación para optimizar el rendimiento de MySQL
Seleccionar un script PHP para su solución de gestión del aprendizaje implicará cierta evaluación, dado que hay muchas opciones y factores a tener en cuenta. Aquí hay algunos criterios de evaluación para reflexionar cuando estés seleccionando los mejores Scripts PHP LMS para tu contexto:
Fuente: devart
Evitar el uso de funciones en los predicados
Una base de datos no utiliza un índice si tiene alguna función predefinida en la columna.
Por ejemplo:
SELECT * FROM TABLE1 WHERE UPPER(COL1)='ABC'Copy
Debido a la función UPPER(), esta base de datos no utiliza el índice de COL1. Si no hay forma de evitar esa función en SQL, debe crear un nuevo índice basado en la función o generar columnas personalizadas en la base de datos para mejorar el rendimiento.
Evite utilizar un comodín (%) al principio de un predicado
Una base de datos no utiliza un índice si tiene alguna función predefinida en la columna.
Por ejemplo:
SELECT * FROM TABLE1 WHERE COL1 LIKE '%ABC'Copy
En la mayoría de los casos, este uso de comodines conlleva importantes limitaciones de rendimiento.
Evite Columnas Innecesarias en la Cláusula Select
En lugar de utilizar ‘SELECT *’, especifique siempre columnas en la cláusula SELECT para mejorar el rendimiento de MySQL. Porque las columnas innecesarias causan una carga adicional en la base de datos, ralentizando su rendimiento así como todo el proceso sistemático.
Utilice Inner Join en lugar de Outer Join
Fuente: devart
Utilice la unión externa sólo cuando sea necesario. Su uso innecesario no sólo limita el rendimiento de la base de datos, sino que también limita las opciones de optimización de consultas de MySQL, lo que resulta en una ejecución más lenta de las sentencias SQL.
Utilice DISTINCT y UNION sólo si es necesario
El uso de los operadores UNION y DISTINCT sin ningún propósito importante provoca una ordenación no deseada y ralentiza la ejecución de SQL. En lugar de UNION, utilizar UNION ALL aporta más eficiencia al proceso y mejora el rendimiento de MySQL de forma más precisa.
Dónde utilizar "ORDER BY"
La palabra clave ORDER BY ordena el conjunto de resultados en columnas de sentencia predefinidas. Aunque la sentencia supone una ventaja para los administradores de bases de datos a la hora de obtener los datos ordenados, también afecta un poco al rendimiento de la ejecución SQL. Porque la consulta primero necesita ordenar los datos para producir el resultado final, causando una operación un poco compleja en la ejecución SQL.
Optimización de las subconsultas MySQL
El consejo más importante que puedo darle sobre las subconsultas es que debe preferir un join siempre que sea posible, al menos en las versiones actuales de MySQL.
Las subconsultas son objeto de un intenso trabajo por parte del equipo de optimizadores, y las próximas versiones de MySQL pueden tener más optimizaciones de subconsultas.
Compruebe cuáles de las optimizaciones acabarán en el código liberado y cuánta diferencia supondrán. Mi punto aquí es que «prefiera un join» no es un consejo a prueba de futuro. El servidor se está volviendo más inteligente, y los casos en los que tienes que decirle cómo hacer algo en lugar de qué resultados devolver son cada vez menos.
Optimice las consultas
Las colas pueden afectar al rendimiento de su base de datos desde el núcleo y podrían entrar en las bases de datos de su aplicación sin que usted lo sepa. Por ejemplo, si configuras un estado para un elemento concreto para que un «proceso relevante» pueda acceder a él, creas una cola sin querer. Lo que hace es que acumula tiempo de carga extra para acceder al recurso sin mayor motivo.
Las colas causan problemas por dos razones principales. Serializan su carga de trabajo, impidiendo la realización de tareas en paralelo, y a menudo resultan en una tabla que contiene trabajo en proceso y datos históricos de trabajos ya completados. Esto añade latencia a la aplicación y dificulta el ajuste del rendimiento de MySQL.
Medidas de seguridad para mantener un rendimiento óptimo de MySQL
Un aspecto crítico para mantener un rendimiento óptimo de MySQL es implementar fuertes medidas de seguridad.
A medida que la cantidad de datos que las organizaciones necesitan almacenar y gestionar sigue creciendo, garantizar el rendimiento óptimo de las bases de datos MySQL se vuelve cada vez más importante.
Para asegurar un rendimiento óptimo de MySQL, es esencial implementar medidas de seguridad como;
Protección contra accesos no autorizados
Implementar medidas de seguridad MySQL es crucial para protegerse contra el acceso no autorizado, que puede conducir a violaciones y pérdida de datos, y también afectar el rendimiento y la disponibilidad de la base de datos. Las brechas pueden resultar en pérdidas financieras significativas y daños a la reputación de las empresas.
Para evitar el acceso no autorizado, es esencial disponer de contraseñas seguras y autenticación multifactor. Las contraseñas débiles facilitan el acceso a los piratas informáticos, mientras que la autenticación multifactor añade una capa adicional de seguridad, incluso si una contraseña se ve comprometida. Los controles de acceso basados en roles también pueden limitar el acceso a partes específicas de la base de datos, reduciendo el riesgo de acceso no autorizado a datos críticos.
Prevenir ataques de inyección SQL
Los ataques de inyección SQL son ciberataques comunes en los que se inyectan sentencias SQL maliciosas en consultas MySQL para obtener acceso no autorizado. Estos ataques pueden causar problemas de rendimiento de la base de datos MySQL, caídas o incluso fallos completos.
Es crucial desinfectar la entrada del usuario y usar sentencias preparadas para prevenir ataques de inyección SQL. El saneamiento de la entrada del usuario implica validar y filtrar la entrada para asegurarse de que cumple con los criterios esperados, como el tipo de datos o el formato. Las sentencias preparadas son sentencias SQL precompiladas que separan la entrada del usuario del código SQL, evitando así los ataques de inyección SQL.
Asegurar integridad de datos
La integridad de los datos es crítica para mantener un rendimiento óptimo de MySQL. La pérdida o corrupción de datos puede afectar gravemente al rendimiento de la base de datos MySQL, provocando la inconsistencia de los datos o la pérdida de información empresarial crítica. Por lo tanto, es esencial implementar medidas de seguridad que garanticen la integridad de los datos, como copias de seguridad y planes de recuperación de desastres.
Las copias de seguridad regulares pueden ayudar a garantizar que los datos críticos no se pierdan durante una violación de seguridad u otro desastre. Las copias de seguridad pueden almacenarse fuera de las instalaciones o en la nube para evitar la pérdida de datos debida a desastres físicos como incendios, inundaciones o robos. Los planes de recuperación de desastres también pueden ayudar a restaurar rápidamente las bases de datos en caso de una brecha de seguridad, minimizando el tiempo de inactividad y evitando la pérdida de datos.
Requisitos de conformidad
Muchas industrias tienen requisitos de seguridad y privacidad de datos, como el Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
El incumplimiento de estos requisitos puede dar lugar a importantes sanciones económicas y dañar la reputación de la empresa. Implantar medidas de seguridad sólidas puede garantizar el cumplimiento de estas normativas y reducir el riesgo de incumplimiento.
Configuración del servidor y hardware en el ajuste del rendimiento de MySQL
Necesita cuatro recursos fundamentales para hacer funcionar la base de datos. CPU, disco, memoria y red. Si alguno de estos no funciona correctamente, en última instancia afecta al servidor de base de datos y resulta en un rendimiento pobre.
Para entender los recursos fundamentales correctamente, es necesario centrarse en dos áreas en particular, es decir, la elección del hardware adecuado y la solución de problemas con él.
CPU: La CPU ejecuta las consultas y procesa los datos en la base de datos. Para asegurar un rendimiento óptimo de MySQL, es importante elegir una CPU con una alta velocidad de reloj y múltiples núcleos.
RAM: Las bases de datos MySQL dependen en gran medida de la RAM para almacenar datos en caché y realizar operaciones en memoria. Para mejorar el rendimiento de MySQL, es importante asegurarse de que el servidor tiene suficiente RAM para acomodar el tamaño de la base de datos y la carga de trabajo.
Almacenamiento: El tipo de almacenamiento utilizado para la base de datos MySQL también puede afectar significativamente al rendimiento. Las unidades de estado sólido (SSD) son generalmente más rápidas que los discos duros tradicionales (HDD) y pueden mejorar el rendimiento de las bases de datos MySQL.
Red: La velocidad y fiabilidad de la conexión de red entre el servidor MySQL y los clientes también puede afectar al rendimiento.
Configuración del servidor: Por último, la configuración del servidor también puede afectar significativamente al rendimiento de MySQL. Configurar MySQL para utilizar los tamaños de búfer apropiados, grupos de hilos y otros ajustes puede mejorar el rendimiento y reducir la necesidad de acceso al disco.
Ya se trate de la evaluación comparativa de PHP o de la resolución de problemas, compruebe siempre el rendimiento de todos los recursos fundamentales. Valide cualitativamente que están rindiendo según las necesidades de mejora en las normas. La realización de esta auditoría con regularidad resolverá rápidamente los principales problemas que surjan.
Consultas de paginación
Las aplicaciones con paginación pueden sobrecargar el servidor, ya que a menudo agrupan y ordenan los datos de formas que no utilizan índices y utilizan LIMIT y offset, lo que genera y descarta filas, causando un trabajo innecesario para el servidor.
Se pueden realizar optimizaciones en la interfaz de usuario mostrando un enlace a la página siguiente en lugar de mostrar el número exacto de páginas en los resultados y enlaces a páginas individuales. También se puede evitar que se acceda a páginas irrelevantes.
En cuanto a la consulta, en lugar de utilizar LIMIT con desplazamiento, puede resultar más eficaz seleccionar una fila adicional y designarla como punto de partida para el siguiente conjunto de resultados. Por ejemplo, si el usuario ha visualizado las filas 101 a 120, la consulta de filas mayores o iguales a 121 con un límite de 21 puede utilizarse para mostrar la página siguiente.
Ajuste del rendimiento de MySQL: Caché de consultas en MySQL
Otro aspecto importante de la medición del rendimiento es el almacenamiento en caché del contenido. MySQL proporciona caché de consulta de base de datos, que almacena en caché el texto de la sentencia SELECT y el resultado recuperado.
Por lo tanto, cada vez que haga una duplicación de la base de datos, llame al caché de consultas de MySQL, éste le responderá y mostrará el resultado desde el caché, y ninguna llamada será analizada repetidamente. De esta forma, puede maximizar el proceso de optimización de la caché MySQL.
Para configurar la caché de consultas MySQL, debe agregar algunas configuraciones a MySQL. En primer lugar, debe comprobar si la caché de consultas está disponible o no con el siguiente comando:
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';
Esto mostrará el resultado, SI. Esto significa que la caché MySQL está funcionando bien.
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| have_query_cache | YES |
+------------------+-------+
Ahora, puede configurar el tamaño y tipo de caché de consulta MySQL. Recuerde, el tamaño mínimo por defecto es de 40KB. El tamaño máximo puede ser de 32MB. Puede configurar el MySQL query_cache_size utilizando el siguiente comando:
mysql> SET GLOBAL query_cache_size = 40000;
El tipo de caché de consulta puede determinar el comportamiento de todas las conexiones. También puede desactivar la caché de consulta para consultas como:
mysql> SET SESSION query_cache_type = OFF;
También puede establecer valores como 0,1 y 2 para configurar el estado de la conexión.
Utilizar Memcached para el almacenamiento en caché de MySQL
Memcached es un popular sistema de almacenamiento en caché de código abierto que se puede utilizar para almacenar en caché los resultados de
consultas u otros datos en memoria. MySQL puede ser configurado para utilizar Memcached como un plugin, permitiendo que los datos sean almacenados en caché y recuperados rápidamente.
Memcached almacena los valores (v) con la clave (k), y recupera los valores (v) con la clave (k) sin siquiera analizar las consultas a la base de datos y se mantiene alejado de todas estas molestias.
Para leer más sobre Memcached, puede leer la guía sobre cómo configurar Memcache en PHP.
Almacenamiento en caché a nivel de aplicación
El almacenamiento en caché a nivel de aplicación se refiere al almacenamiento en caché de datos en la capa de aplicación, normalmente en memoria, para evitar la necesidad de acceder frecuentemente a esos datos desde una base de datos. En el contexto de una base de datos, esta técnica puede utilizarse para almacenar en caché datos a los que se accede con frecuencia o resultados de cálculos para mejorar el rendimiento de una aplicación que interactúa con la base de datos.
El almacenamiento en caché a nivel de aplicación puede ser especialmente útil para aplicaciones que recuperan con frecuencia los mismos datos o realizan cálculos complejos sobre datos que sólo cambian ocasionalmente. Esto ocurre cuando una aplicación necesita recuperar datos de una base de datos. En primer lugar, puede comprobar si los datos ya están almacenados en la memoria caché.
Red de distribución de contenidos
Las CDN se utilizan habitualmente para almacenar en caché activos estáticos, como imágenes, vídeos y archivos JavaScript, con el fin de mejorar la velocidad y el rendimiento de sitios web y aplicaciones. Cuando un usuario solicita contenido de un sitio web o aplicación, el servidor CDN más cercano al usuario sirve el contenido.
Al almacenar el contenido en caché en una CDN, se puede reducir la carga de la base de datos, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos y una mayor escalabilidad.
Por ejemplo, un sitio web que muestra imágenes de productos puede almacenar esas imágenes en una CDN, que almacenará en caché las imágenes y las servirá rápidamente a los usuarios, reduciendo la carga de la base de datos y mejorando el rendimiento del sitio web.
¡Concluyendo!
Hemos compartido las mejores prácticas exclusivas y consejos para mejorar el rendimiento de las bases de datos MySQL, convirtiéndola en una guía completa para los desarrolladores de backend que buscan solucionar el bajo rendimiento de las bases de datos.
Al poner en práctica estos consejos, puede optimizar el rendimiento de su base de datos, reducir los tiempos de consulta y mejorar la experiencia general del usuario. Tanto si su objetivo es mejorar el rendimiento como la escalabilidad, estos consejos son útiles para cualquiera que desee optimizar su base de datos MySQL.
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