Comme toutes les autres bases de données, MySQL peut être compliqué et peut s’arrêter à tout moment, nécessitant un dépannage informatique urgent car mettant en péril toutes vos activités et vos tâches. Cependant, des erreurs courantes sont à l’origine de la plupart des problèmes affectant les performances. Pour que votre serveur fonctionne de manière efficace en fournissant des performances stables et constantes, vous devez éliminer les erreurs souvent causées par une subtilité dans la charge de travail ou un piège de configuration.
5 conseils utiles sur l’optimisation des performances de MySQL
À mesure que le volume de données augmente, il devient de plus en plus complexe. Il est donc essentiel de bien optimiser les bases de données pour offrir une expérience efficace à l’utilisateur final. L’optimisation des performances de MySQL est la solution ultime car elle permet d’apporter des solutions à ces problèmes de bases de données.
Optimisation des performances de MySQL
Dans cet article, vous trouverez quelques conseils utiles sur la façon d’utiliser le réglage des performances de MySQL. Cela vous aidera à obtenir les meilleures performances de votre MySQL.
Étape 1 : N’utilisez pas MySQL comme une file d’attente
Sans que vous vous en rendiez compte, les files d’attente et les modèles de type file d’attente peuvent se faufiler dans votre application. Un exemple typique est le fait de marquer des e-mails comme non envoyés, de les envoyer, puis de les marquer comme envoyés. Il s’agit d’un problème courant mais rarement perceptible que la plupart des utilisateurs ont tendance à ignorer.
Ils provoquent deux complexités majeures en matière de performances :
Ils sérialisent votre charge de travail, empêchant ainsi les tâches d’être accomplies en séquence parallèle. En outre, ils donnent souvent lieu à une table qui contient des travaux en cours et des données historiques provenant de tâches qui ont été traitées il y a longtemps. Cela ralentit généralement la vitesse de traitement et le processus.
Les deux ajoutent de la latence à l’application et de la charge à MySQL.
Étape 2 : Établissez le profil de votre charge de travail
Le profilage de votre charge de travail est essentiel car il vous aide à comprendre comment votre serveur fonctionne et le temps qu’il passe à traiter les tâches. Le meilleur outil pour vous aider à le faire est l’analyseur de requêtes MySQL Enterprise Monitors de la boîte à outils Percona.
Remarque : disponible uniquement pour les utilisateurs de Linux
Ces outils peuvent capturer les requêtes exécutées par le serveur et renvoyer un tableau de tâches triées par ordre décroissant de temps de réponse. Le profilage de votre charge de travail permet d’identifier les requêtes les plus coûteuses et de les ajuster. Le temps est le plus critique car ce qui compte, c’est la rapidité d’exécution d’une requête. Les outils de profilage regroupent également les requêtes similaires, ce qui vous permet de voir les requêtes lentes et les requêtes rapides mais exécutées de nombreuses fois.
Étape 3 : Comprendre les quatre ressources fondamentales
L’unité centrale, la mémoire, le disque et le réseau sont les quatre ressources fondamentales nécessaires au fonctionnement d’une base de données. Par conséquent, la base de données risque d’être peu performante si l’une de ces ressources est surchargée, faible ou irrégulière.
Vous devez toujours vous assurer que les quatre ressources mentionnées sont solides et stables pour que MySQL fonctionne parfaitement. Les entreprises choisissent généralement des serveurs dotés de processeurs rapides et de disques pouvant accueillir davantage d’emplacements de mémoire. L’ajout de mémoire est un moyen simple et bon marché d’augmenter les performances de plusieurs ordres de grandeur, en particulier pour les charges de travail liées aux disques. Cela peut sembler déraisonnable, mais de nombreux disques sont surutilisés car il n’y a pas assez de mémoire pour contenir l’ensemble des données de travail du serveur. Lors du dépannage, vérifiez soigneusement les performances et l’utilisation des quatre ressources pour aider à déterminer les statistiques de performance des quatre ressources. Le suivi de leurs performances est important car il permet à l’utilisateur de savoir ce qui doit être amélioré ou remplacé. Vous pouvez essayer cette méthode car c’est l’une des méthodes les plus rapides pour résoudre les problèmes de performance de MYSQL.
Étape 4 : Filtrez d’abord les résultats par les moins chers
Une excellente méthode d’optimisation consiste à effectuer d’abord le travail peu coûteux et imprécis, puis le travail difficile et précis sur le plus petit, ce qui donne l’ensemble de données.
Exemple : Supposons que vous cherchiez quelque chose dans un rayon donné d’un point géographique. Le premier outil de ma boîte à outils de programmeur est la formule Haversine {grand cercle} pour calculer la distance le long de la surface d’une sphère. Le problème avec cette technique est que la formule nécessite de nombreuses opérations trigonométriques, qui sont très sensibles au CPU. Par conséquent, les calculs ont tendance à s’exécuter lentement et à faire grimper en flèche l’utilisation du CPU de la machine.
Avant d’utiliser la formule, réduisez vos enregistrements à un petit sous-ensemble du total et découpez l’ensemble résultant en un cercle précis. Le carré qui contient le cercle, de manière précise ou imprécise, est un moyen facile d’y parvenir. Ainsi, le monde extérieur au carré n’est jamais frappé par toutes ces fonctions trigonométriques coûteuses.
Étape 5 : Connaître et comprendre les deux pièges mortels de la scalabilité.
L’évolutivité n’est peut-être pas aussi vague que beaucoup le croient. Au contraire, il existe des définitions mathématiques précises de l’évolutivité exprimées sous forme d’équations qui mettent en évidence les raisons pour lesquelles les systèmes n’évoluent pas aussi bien qu’ils le devraient. La loi universelle de scalabilité est une définition pratique pour exprimer et quantifier les caractéristiques de scalabilité des systèmes. Voir ce site https://geneve.news/category/informatique/ et vous en saurez plus !