Je váš web uvízl v dopravní zácpě? Odcházejí zákazníci, protože stránky se načítají pomaleji, než si ráno vaříte kávu? Problém často tkví v databázi MySQL, která nezvládá nápor velkého objemu dat. Tento průvodce od Hostiserveru nabízí ověřené strategie, které jsme použili k odstranění zácpy u stovek klientů, aby vaše projekty běžely rychle a spolehlivě.
Velké databáze jsou srdcem e-commerce platforem, SaaS aplikací a analytických systémů. Když se ale data hromadí, dotazy se zaseknou v zácpě – trvají 1–2 sekundy, servery se potýkají s těžkým úkolem a škálování se mění v noční můru. Optimalizace MySQL uvolní cestu pro rychlost a stabilitu. Například jsme pomohli klientovi z e-commerce překonat pomalé dotazy během výprodejů. Vyladěním indexů a rozdělením tabulek se doba odezvy zkrátila ze 120 ms na 70 ms během dvou týdnů, což zvýšilo prodeje o 15 %.
Jak dlouho trvá váš nejčastější dotaz? Spusťte nyní příkaz EXPLAIN a zjistěte to.
Pevná struktura databáze je jako čistá dálnice – bez ní se vaše data zaseknou v zácpě.
Normalizace rozděluje data do tabulek, aby se omezilo duplikování, šetří místo, ale zpomaluje dotazy. Denormalizace spojuje data pro rychlejší přístup, i když je to těžší úkol pro paměť. U velkých databází kombinujte obojí: normalizujte statická data, denormalizujte pro časté dotazy. Rezervační platforma hotelů, se kterou jsme pracovali, zrychlila vyhledávání o 30 % díky cílené denormalizaci.
Datové typy vybírejte pečlivě. Používejte INT místo BIGINT pro hodnoty do 2 miliard. Zvolte VARCHAR(50) namísto TEXT pro krátká pole. Pro data použijte DATETIME nebo TIMESTAMP. Tyto volby odlehčí zátěž a udrží vaše dotazy v pohybu.
Máte tabulku s logy obsahující miliony řádků, která způsobuje zácpu? Rozdělení tabulek ji rozloží na menší, lépe zvládnutelné pruhy. Například dělení podle data usnadňuje přístup. Více informací najdete v oficiální dokumentaci MySQL.
Příklad rozdělení:
CREATE TABLE logs (
id INT AUTO_INCREMENT,
log_date DATE,
message TEXT,
PRIMARY KEY (id, log_date)
) PARTITION BY RANGE (UNIX_TIMESTAMP(log_date)) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2023-01-01')),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2024-01-01')),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);
Indexy jsou jako dopravní značky, které navádějí vaše dotazy k cíli. Příliš mnoho jich ale zbytečně zahlcuje cestu a zpomaluje vás.
Indexujte sloupce používané v klauzulích WHERE, JOIN nebo ORDER BY:
CREATE INDEX idx_user_id ON users (user_id);
Zbytečné indexy jsou jako nepotřebné značky – zabírají paměť a zpomalují zápis. Odstraňte je:
DROP INDEX idx_unused ON table_name;
Zpravodajský portál, se kterým jsme spolupracovali, měl na tabulce článků 12 indexů. Odstraněním 5 nadbytečných se zápis zrychlil o 25 %.
Aby vaše databáze běžela hladce, upravte soubor my.cnf takto:
Příklad:
[mysqld] innodb_buffer_pool_size = 10G query_cache_size = 128M max_connections = 200
InnoDB zvládá zátěž velkých databází díky podpoře transakcí. MyISAM je rychlejší pro čtení, ale méně spolehlivý. Držte se InnoDB.
Pro opakující se dotazy povolte ukládání do mezipaměti (MySQL < 8.0):
query_cache_type = 1 query_cache_limit = 1M
Vyzkoušejte to: Zvyšte innodb_buffer_pool_size na testovacím serveru – zkrátila se doba odezvy?
Pomalé dotazy jsou jako dopravní zácpy, které brzdí vaši databázi. Tady je, jak uvolnit cestu.
Příkaz EXPLAIN ukazuje, jak MySQL zpracovává vaše dotazy:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE user_id = 100;
Zkontrolujte rows, type a key, abyste odhalili zácpy.
Používání SELECT * je jako zkoušet všechny cesty, když hledáte jednu adresu. Určete konkrétní sloupce, nahraďte poddotazy JOINy a zjednodušte ORDER BY.
Příklad:
-- Neoptimální SELECT * FROM orders WHERE MONTH(order_date) = 1; -- Optimální SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2023-02-01';
Zachytávejte dotazy způsobující zácpy:
slow_query_log = 1 slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log long_query_time = 2
Vyzkoušejte to: Povolte záznam pomalých dotazů – dokážete najít ten nejpomalejší?
Velké databáze potřebují chytré škálování, aby se vyhnuly zácpám.
Nastavení Master-Slave:
[mysqld] server-id = 1 log_bin = mysql-bin
Sharding rozděluje data podle klíče (např. user_id), což ulehčuje zátěž, ale zvyšuje složitost.
ProxySQL směruje provoz mezi servery. Použili jsme ho pro databázi o velikosti 150 GB a snížili zátěž o 30 %.
Bez monitorování je vaše databáze jako dálnice bez dopravních kamer.
Odstraňte stará data, abyste uvolnili pruhy:
DELETE FROM logs WHERE log_date < '2023-01-01';
Defragmentujte tabulky pro zjednodušení přístupu:
OPTIMIZE TABLE table_name;
Nastavte zálohy pomocí mysqldump nebo Percona XtraBackup, abyste ochránili svá data.
Optimalizace MySQL je jako uvolnění přeplněné dálnice – každý detail má význam. Vylaďte strukturu, indexy, dotazy a škálování. Otestujte změny na testovacím serveru, abyste se vyhnuli překvapením. I 10 minut optimalizace může vaši databázi rozhýbat. Připraveni šlápnout na plyn?