MySQL 表缓存性能设置

MySQL 5.6下table_open_cache参数优化合理配置详解 主要介绍了MySQL 5.6下table_open_cache参数合理配置详解,需要的朋友可以参考下 立即下载
  • table_open_cache = 4096
    • 控制全局打开表数(注意是表的数据文件,且使用了文件描述符),通常是有多少个表,把表数量乘以两三倍就可以了(每一个 sql 执行线程至少需要打开一个缓存表,这个参数就是控制所有 SQL 执行线程可打开缓存表的数量,应该与最大连接数max_connections 以及每个连接执行关联查询中所涉及表的最大个数(用 N 来表示)来设定:即,max_connections*N 作为该参数的值)。table_definition_cache 变量和 table_open_cache 设置一样大(如果在 show processlist 里经常发现 opening table 那么可能就是这两个变量设置小了(要注意,调整这两个变量的时候,也要注意系统 open-files-limit 的设置和innodb_open_files、open_files_limit 变量),另外,状态变量Table_open_cache_hits 和 Table_open_cache_misses 也可以观察到 ,这两个状态变量是 5.6.x 开始才有)。另外还有 4 个变量(5.6.x之前的版本可以使用下面 4 个变量查看):o 默认值为 2000,整型值。全局变量,动态变量,取值范围为1~524288。

      show status like 'Open%_table%';

      Open_table_definitions | 512|

      Open_tables | 512 |

      Opened_table_definitions | 51 |

      Opened_tables | 51 |

    • # Open_tables => opening #当前在 table_open_cache 中缓存着的表数量,当这个值接近table_open_cache 时,就表示缓存数量已经被用完了,再有表打开时 opend_tables 变量就会增加# Opened_tables => opened_total #实例启动以来,每次 SQL 查询都需要重新打开表,执行完后再把这个表关掉,而无法使用到 table_open_cache 的表数量# 缓存机制当 MySQL 访问一个表时,如果该表在缓存中已经被打开,则可以直接访问缓存;如果还没有被缓存,但是在 MySQL 表缓冲区中还有空间,那么这个表就被打开并放入表缓冲区;如果表缓存满了,则会按照一定的规则将当前未用的表释放,或者临时扩大表缓存来存放,使用表缓存的好处是可以更快速地访问表中的内容。

      # 参数调优

      一般来说,可以通过查看数据库运行峰值时间的状态值 Open_tables 和 Opened_tables ,判断是否需要增加 table_cache 的值(其中 open_tables 是当前打开的表的数量,Opened_tables 则是已经打开的表的数量)。即如果 open_tables 接近 table_cache 的时候,并且 Opened_tables 这个值在逐步增加,那就要考虑增加这个值的大小了。还有就是Table_locks_waited 比较高的时候,也需要增加 table_cache。

      # 比较适合的值:

      Open_tables / Opened_tables >= 0.85

      Open_tables / table_cache <= 0.95

      # 在 mysql 默认安装情况下,table_cache 的值在 2G 内存以下的机器中的值默认时 256 到512,如果机器有 4G 内存,则默认这个值是 2048,但这决意味着机器内存越大,这个值应该越大,因为 table_cache 加大后,使得 mysql 对 SQL 响应的速度更快了,不可避免的会产生更多的死锁(dead lock),这样反而使得数据库整个一套操作慢了下来,严重影响性能。所以平时维护中还是要根据库的实际情况去作出判断,找到最适合你维护的库的 table_cache 值。

      # 清空缓存

      mysql >flush tables;

  • table_definition_cache = 4096
    • 与 table_open_cache 作用类似,但是是缓存表定义文件.frm 的数量。5.6.8 之前的默认值是 400,之后版本默认是自动计算的,计算公式(400 + (table_open_cache / 2)),表定义缓存比table_open_cache 使用更少的空间,且不使用文件描述符。o 对于 InnoDB 来说,table_definition_cache 可以对 InnoDB 数据字典缓存中打开的表实例数量进行软限制。即,如果打开的表实例的数量超过 table_definition_cache 设置,则 LRU 机制标记表实例并最终从数据字典缓存中删除。该限制有助于缓解大量内存被极少使用的表实例占用的情况,注意:具有缓存元数据的表实例数可能高于 table_definition_cache 定义的限制,因为带有外键关系的 InnoDB 系统表实例和具有父子关系的表实例不会放在 LRU 列表上,无法通过从内存中逐出这些表实例来减少table_definition_cache 的数量。o 此外,table_definition_cache 对单个 InnoDB 文件一次可以打开表的数量也具有软限制,且 innodb_open_files 也同时控制这个数量。如果同时设置了 table_definition_cache 和innodb_open_files,则使用两者最高值设置。如果两者都没有显式设置,则使用具有较高缺省值的 table_definition_cache。如果打开的表空间文件句柄数超过 table_definition_cache 或innodb_open_files 定义的限制,则 LRU 机制在表空间文件 LRU列表中搜索已完全刷新并且当前长时间未使用的文件。每次打开新的表空间时都会执行此过程。如果存在“非活动”表空间就会执行关闭表空间文件。o 默认值为-1,表示自动计算,整型值。全局变量,动态变量,固定值取值范围为:400~524288。
  • table_open_cache_instances = 32
    • table_open_cache 实例的数量,5.6.6 版本新增,默认情况下,table_open_cache_instances 的值为 1,表示只有一个table_open_cache 实例,此时,DML、DDL 语句访问表时,需要把整个 table_open_cache 实例锁住,可以通过table_open_cache_instances 设置大于 1 的值来将 table_open_cache划分为多个实例。这样 DML 访问就不需要把所有的 table_open_cache实例锁住,在一些场景下可以提高性能。但 DDL 语句仍然会把所有的table_open_cache 实例锁住。o 默认值为 1(在 MySQL 5.7.8 及其之后的版本中默认值为16),整型值,全局变量,只读变量,取值范围为 1~64
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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