日常管理

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本文档描述GreatSQL数据库的日常管理操作，主要包括服务管理、参数选项调整等。

1. 服务管理

无论是RPM、二进制包还是Ansible等何种方式安装GreatSQL，都建议采用systemd来管理GreatSQL服务。在Docker容器环境中，无需利用systemd来管理GreatSQL，直接整个容器启停即可。

如果是RPM包方式安装GreatSQL，则服务名为 mysqld，如果采用二进制包和Ansible方式安装，则服务名为 greatsql。为了方便，本文档中统一约定为 greatsql。

启动服务

$ systemctl start greatsql

停止服务

$ systemctl stop greatsql

重启服务

$ systemctl restart greatsql

查看服务状态

$ systemctl status greatsql

如果执行过程中有报错，则运行下面的命令查看错误信息：

$ journalctl -ex

2. 修改参数选项

2.1 SQL命令行修改并立即生效

可以通过SQL命令在线修改GreatSQL中的大多数参数选项并立即生效。

首先，查看要修改的参数选项当前值：

mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+------------+
| Variable_name           | Value      |
+-------------------------+------------+
| innodb_buffer_pool_size | 6442450944 |
+-------------------------+------------+

执行SET命令修改该选项值：

# 修改为8G
mysql> set global innodb_buffer_pool_size = 8589934592;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

# 再次查看，确认生效
mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+------------+
| Variable_name           | Value      |
+-------------------------+------------+
| innodb_buffer_pool_size | 4294967296 |
+-------------------------+------------+

直接在线修改选项值有个风险，就是只记得动态修改当前值，但是忘记修改 my.cnf 中的选项，数据库重启后，这个修改会被重置。

因此，建议用另一种方式修改：

myqsl> set persist innodb_buffer_pool_size = 4294967296;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+------------+
| Variable_name           | Value      |
+-------------------------+------------+
| innodb_buffer_pool_size | 6442450944 |
+-------------------------+------------+

采用 set persist 方式修改选项值的话，除了会立即修改之外，还会在 datadir/mysqld-auto.cnf 中记录本次修改，并在下一次重启时加载该选项值使之生效。当然了，前提是选项值 persisted_globals_load = ON（默认值也是 ON）。

这样就不担心只修改当前值而忘记修改 my.cnf 中的选项值了。

不过也可能DBA在排查问题时，只记得查看 my.cnf 文件，而忘记检查 mysqld-auto.cnf 文件，这个也要注意下。

2.2 只修改选项值，重启后生效

还可以只修改选项值，但不立即生效，数据库重启后才生效，可以有几种方式。

第一种是直接修改 my.cnf 文件，保存退出，数据库下次重启时就会生效了。

第二种是执行 set persist_only 修改，这时候只会将新的选项值记录到 mysqld-auto.cnf 中，并不会立即修改内存中的选项值。

mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+------------+
| Variable_name           | Value      |
+-------------------------+------------+
| innodb_buffer_pool_size | 6442450944 |
+-------------------------+------------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql> set persist_only innodb_buffer_pool_size = 4294967296;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+------------+
| Variable_name           | Value      |
+-------------------------+------------+
| innodb_buffer_pool_size | 6442450944 |
+-------------------------+------------+

$ grep innodb_buffer_pool_size /data/GreatSQL/mysqld-auto.cnf
...
"innodb_buffer_pool_size" : { "Value" : "4294967296" , "Metadata" : { "Timestamp" : 1658134448865009 , "User" : "root" , "Host" : "localhost" } } ,
...

可以看到，新的选项值已经写入 mysqld-auto.cnf 中，而当前运行状态的内存值还保持不变。

3. 其他管理

3.1 日志管理

数据库运行期间，会生成各种日志，包括请求日志（general log）、错误日志（error log）、慢查询日志（slow query log）、二进制日志（binary log）、中继日志（relay log）等。

默认情况下，只会启用error log、binary log、relay log，而general log、slow query log则默认不会启用。

此外，还有InnoDB存储引擎层的redo log（重做日志）和undo log（撤销日志）。

日志	简述
binary log	简称binlog，记录对数据库的各种变更操作，主要用于数据库复制和数据恢复
error log	记录MySQL启动，运行过程，停止中产生的各种错误信息，便于排查故障
slow query log	记录被认定为慢查询类型的SQL语句
relay log	主从复制过程中，从节点上的转储日志，用于从节点应用数据库变更操作，以保持和主节点的数据一致
general log	详细记录连接建立和执行的所有SQL语句，通常临时打开用于故障排查或SQL审计
redo log	InnoDB引擎记录数据页修改的日志，遵循WAL原则，用于保障数据库的crash safe，同时也用于在线热备
undo log	记录数据变更前的信息，主要用于事务回滚，同时也用于多版本并发控制

3.2 清理binlog

数据库运行过程中，随着用户对数据库不断执行各种操作，binlog会不断增加，默认设置是30天（binlog_expire_logs_seconds = 2592000）才会自动清理，因此当可用磁盘空间较为紧张时，就需要手动执行清理binlog操作。例如：

mysql> show binary logs;
show binary logs;
+---------------------+------------+
| Log_name            | File_size  |
+---------------------+------------+
| greatsql-bin.001425 | 1076686944 |
| greatsql-bin.001426 | 1075651098 |
...
| greatsql-bin.001465 | 1077719005 |
| greatsql-bin.001466 |  416814070 |
+---------------------+------------+
42 rows in set (0.00 sec)

# 可以看到共有42个binlog
# 举例现在只想保留最近2个，其余都清除
mysql> purge binary logs to 'greatsql-bin.001465';
Query OK, 0 rows affected (1.99 sec)

# 再次查看
# 当前对数据库正在做压测，所以又很快生成了很多binlog
mysql> show binary logs;
+---------------------+------------+
| Log_name            | File_size  |
+---------------------+------------+
| greatsql-bin.001465 | 1077719005 |
| greatsql-bin.001466 | 1074612115 |
...
| greatsql-bin.001480 | 1074615588 |
| greatsql-bin.001481 |  856380441 |
+---------------------+------------+
17 rows in set (0.00 sec)

# 重新设置binlog自动清理周期为7天
mysql> set persist binlog_expire_logs_seconds = 604800;

提醒： 清理binlog前，请务必记得做好备份，避免影响后续的数据库恢复需要。

3.3 清理slow query log

当启用记录slow query log时，可能会因为业务压力较大，或者因为long_query_time阈值设置太低，或者因为设置了log_queries_not_using_indexes = ON而记录大量无索引SQL请求，最终导致slow query log文件过大，也需要定期检查清理。

下面是适用于大多数业务场景的slow query log设置参考：

slow_query_log = 1
log_slow_extra = 1
log_slow_verbosity = FULL
slow_query_log_file = slow.log
long_query_time = 0.05
log_queries_not_using_indexes = 1
log_throttle_queries_not_using_indexes = 60
min_examined_row_limit = 0
log_slow_admin_statements = 1

#MySQL 8.0.26后改成log_slow_replica_statements
log_slow_slave_statements = 1

可以执行下面的命令清理slow query log，清理前也记得先做好备份：

$ cp slow.log slow.log-`date +%Y%m%d`
$ echo '' > slow.log

# 再进入GreatSQL，执行SQL命令
mysql> flush slow logs;

这样就可以清空slow query log了。

3.4 清理general log/error log

和清理slow query log差不多，也是先做好日志文件备份，然后执行SQL命令：

mysql> flush general logs;

mysql> flush error logs;

详情参考文档：FLUSH Statement (opens new window)。

3.5 数据安全维护建议

为了让GreatSQL数据库运行更安全，建议遵循以下几点规范：

• 在应用端，所有用户请求及输入数据都要做预处理，不能直接提交到数据库，避免被SQL注入。
• 定期扫描应用端用户请求日志，扫描异常请求并及时处理。
• 应用服务器端部署防火墙，阻断用户非法请求。
• 应用程序上线前，都需要进行必要安全扫描，避免常见SQL注入等风险。
• 数据库端定期扫描请求特征，判断是否有符合安全隐患的请求，及时阻断处理。
• 数据库端启用审计（AUDIT）、SQL防火墙等组件，及时发现并阻断非法请求。
• 数据库中存储的敏感数据，务必先进行单向加密，避免被破解、信息泄漏。
• 生产环境中的数据，导入开发测试环境前，要先进行转码脱敏操作，避免信息泄漏。
• 做好连接请求检测和监控，发现有异常频繁请求时，及时阻断处理。

3.6 例行维护表

通常来说，生产环境中的数据表是无需维护的，除非出现以下几种情况：

• 索引统计信息存在严重偏差，影响SQL执行计划。
• 数据表存在大量碎片/空洞，极可能导致该表物理I/O效率降低。

针对上述两种情况，我们可以定期对数据表进行必要的维护工作。

1. 更新索引统计信息

首先，执行下面的SQL，找到那些可能存在索引统计信息不准确的表：

工作方式

1、扫描所有索引统计信息

2、包含主键列的辅助索引统计值，对比主键索引列的统计值，得到一个百分比stat_pct

3、根据stat_pct排序，值越低说明辅助索引统计信息越不精确，越是需要关注

mysql> set @statdb = 'greatsql';
select 
a.database_name ,
a.table_name ,
a.index_name ,
a.stat_value SK,
b.stat_value PK, 
round((a.stat_value/b.stat_value)*100,2) stat_pct
from 
(
select 
b.database_name  ,
b.table_name  ,
b.index_name ,  
b.stat_value
from 
(
select database_name  ,
table_name  ,
index_name ,  
max(stat_name) stat_name 
from innodb_index_stats 
where   database_name = @statdb
and stat_name not in ( 'size' ,'n_leaf_pages' )
group by 
database_name  ,
table_name  ,
index_name   
) a join innodb_index_stats b on a.database_name=b.database_name
and a.table_name=b.table_name
and a.index_name=b.index_name
and a.stat_name=b.stat_name 
and b.index_name !='PRIMARY'
) a left join 
(
select 
b.database_name  ,
b.table_name  ,
b.index_name ,  
b.stat_value
from 
(
select database_name  ,
table_name  ,
index_name ,  
max(stat_name) stat_name 
from innodb_index_stats 
where   database_name = @statdb
and stat_name not in ( 'size' ,'n_leaf_pages' )
group by 
database_name  ,
table_name  ,
index_name   
) a join innodb_index_stats b 
on a.database_name=b.database_name
and a.table_name=b.table_name
and a.index_name=b.index_name
and a.stat_name=b.stat_name
and b.index_name ='PRIMARY'
) b 
on a.database_name=b.database_name
and a.table_name=b.table_name
where b.stat_value is not null 
and  a.stat_value >0
order by stat_pct;

+---------------+-------------------+--------------+--------+--------+----------+
| database_name | table_name        | index_name   | SK     | PK     | stat_pct |
+---------------+-------------------+--------------+--------+--------+----------+
| greatsql      | t_json_vs_vchar   | c1vc         |  37326 |  39825 |    93.73 |
| greatsql      | t_json_vs_vchar   | c2vc         |  37371 |  39825 |    93.84 |
| greatsql      | t1                | name         | 299815 | 299842 |    99.99 |
| greatsql      | t4                | c2           |      2 |      2 |   100.00 |
+---------------+-------------------+--------------+--------+--------+----------+

当然了，在检查分析业务SQL时，通常也会查看其执行计划，如果发现个别SQL执行计划不如预期，也可能是索引统计信息不准确导致，这时也可以人工确认下。

在业务负载低谷时段执行下面的命令更新索引统计信息：

mysql> analyze table t1;
+-------------+---------+----------+----------+
| Table       | Op      | Msg_type | Msg_text |
+-------------+---------+----------+----------+
| greatsql.t1 | analyze | status   | OK       |
+-------------+---------+----------+----------+
1 row in set (0.01 sec)

正常情况下，上述维护命令执行很快就能跑完。

不过当该表已被加上MDL锁，则会被阻塞，所以执行前最好检查下。

执行 analyze table 期间会对数据表加上只读锁，因为还需要将该表从 table definition cache 中移除，所以还需要加上 flush 锁。

MySQL 8.0.24之前，如果该表上有请求还未结束，这时候再执行 analyze table，那么之后对该表的其他请求也会被阻塞，这个情况在8.0.24之后得到解决。

另外，执行 analyze table 操作还会写入binlog，所以从节点也会跟着做一遍。如果不想让其写入binlog，可以加上 NO_WRITE_TO_BINLOG 关键字。

参考文档：

• mysql-toolkit-sql (opens new window)。
• ANALYZE TABLE Statement (opens new window)。

2. 重整数据表消除碎片

线上生产环境中的数据表，可能因为表结构设计不合理，或者在经过长时间随机写请求后，产生大量碎片，极可能导致该表物理I/O效率降低。

如果碎片率特别高，而且对性能影响也的确特别严重的话，就需要重整表空间消除碎片了。

首先，执行下面的SQL命令查看哪些表碎片率可能较高：

mysql> SELECT TABLE_SCHEMA as `db`, TABLE_NAME as `tbl`, 
1-(TABLE_ROWS*AVG_ROW_LENGTH)/(DATA_LENGTH + INDEX_LENGTH + DATA_FREE) AS `fragment_pct`,
TABLE_ROWS
FROM information_schema.TABLES WHERE 
TABLE_SCHEMA = 'greatsql' AND TABLE_ROWS >= 10000 ORDER BY fragment_pct DESC, TABLE_ROWS DESC;
+----------+----------+--------------+------------+
| db       | tbl      | fragment_pct | TABLE_ROWS |
+----------+----------+--------------+------------+
| greatsql | sbtest1  |       0.5492 |      12578 |
| greatsql | sbtest2  |       0.5492 |      12450 |
| greatsql | sbtest10 |       0.4874 |      12780 |
| greatsql | sbtest6  |       0.4871 |      13034 |
...

查询结果以碎片率倒序排序，排在前面的碎片率更高。当然了，如果表的数据量很少，可能会导致这个统计不准确，也要识别下。

如果表数据量较小，或者表空间文件较小，则可以直接执行下面的SQL命令重整表空间消除碎片：

mysql> alter table sbtest1 engine = innodb;

如果表数据量较大，或者表空间文件较大，则强烈建议采用 pt-online-schema-change 工具重整表空间消除碎片，例如：

$ pt-online-schema-change --socket=/data/GreatSQL/mysql.sock --alter "ENGINE=InnoDB" D=greatsql,t=sbtest1
No slaves found.  See --recursion-method if host greatsql has slaves.
Not checking slave lag because no slaves were found and --check-slave-lag was not specified.
Operation, tries, wait:
  analyze_table, 10, 1
  copy_rows, 10, 0.25
  create_triggers, 10, 1
  drop_triggers, 10, 1
  swap_tables, 10, 1
  update_foreign_keys, 10, 1
Altering `greatsql`.`sbtest1`...
Creating new table...
Created new table greatsql._sbtest1_new OK.
Altering new table...
Altered `greatsql`.`_sbtest1_new` OK.
2022-07-19T15:24:07 Creating triggers...
2022-07-19T15:24:07 Created triggers OK.
2022-07-19T15:24:07 Copying approximately 12578 rows...
2022-07-19T15:24:07 Copied rows OK.
2022-07-19T15:24:07 Analyzing new table...
2022-07-19T15:24:07 Swapping tables...
2022-07-19T15:24:07 Swapped original and new tables OK.
2022-07-19T15:24:07 Dropping old table...
2022-07-19T15:24:07 Dropped old table `greatsql`.`_sbtest1_old` OK.
2022-07-19T15:24:07 Dropping triggers...
2022-07-19T15:24:07 Dropped triggers OK.
Successfully altered `greatsql`.`sbtest1`.

这就完成表空间重整，可以有效消除碎片。

提醒： 重整表空间时，注意系统剩余磁盘空间是否足够，因为重整期间可能会将整个表复制一遍，把磁盘空间撑爆。

数据库日常运行过程中，需要关注哪些事项，需要做哪些例行检查，可以参考下面几个资源：

• mysql-toolkit-sql (opens new window)
• check_mysql.py (opens new window)
• MySQL巡检怎么做 (opens new window)

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