openark kit: utilidades DBA para MySQL

ByLuis

openark kit es una serie de scripts en Python que nos facilitará las tareas de DBA (sobre todo para aquellos que no es nuestro fuerte). Consta de las siguientes aplicaciones:

openark kit

Similar Posts

Diferencias entre count(*) count(col)

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Algo a tener muy en cuenta es conocer la diferencia entre count(*) y count(col) en consultas a MySQL.
Cuando realizamos un count(*), lo que hacemos es contar filas, si se trata de una tabla MyISAM y no hay un where, es la forma más rápida de obtener el número de registros de una tabla. Si existe un from o un where, es necesario contar el número de resultados.
Diferente es realizar un count(col), ya que cuenta las filas que tienen esa columna distinta de NULL, por lo que siempre habrá que contar todos los resultados.
Siempre me entra la duda entre count(*) y count(1), las “leyendas urbanas” dicen que es preferible el segundo caso ya que en el primero recuperas todos los datos. Yo sinceramente creo que es lo mismo y recuerdo que un consultor de Oracle también me lo dijo en un proyecto.
COUNT(*) vs COUNT(col)

Consejos para MySQL

ByLuis

Una serie de consejos bastante útiles para usar en MySQL, algunos ya conocidos y otros no tanto:

  • Optimiza tus queries para la caché: por ejemplo es preferible crear una condición en el WHERE que sea fecha>’$fecha’ que fecha>now(), ya que indicando que fecha exáctamente, si la query se vuelve a ejecutar puede ser rescatada de la cache.
  • Usa mismo tipo de campos para las JOINs: si los campos son de distinto tipo en las tablas, al hacer el join MySQL no es capaz de usar uno de los índices (suponiendo que estén indexados, claro).
  • No uses ORDER BY RAND(): es preferible obtener una lista de ids aleatorios mediante código y luego obtener los registros por esos IDs.
  • Evita SELECT *: cuantos más campos leas, más información recuperas y más lentas serán las queries.
  • Usa ENUM en vez de VARCHAR: cuando uses un campo para un número limitado de strings es preferible usar ENUM ya que internamente se usa un tinyint.
  • Utiliza PROCEDURE ANALYSE(): comprobará tu tabla y te recomendará cambios para mejorar su optimización.
  • Usa campos de longitud fija: hará que la tabla sea más rápida.

Más consejos interesantes en el post original.

Top 20+ MySQL Best Practices

Vía / @jlantunez

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AROUNDMe: servidor de espacios colaborativos

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AROUNDMe collaboration server es un sowfware que permite crear espacios sociales en la Web basados en la colaboración. Ofrece a la gente la posibilidad de juntarse con otras personas que compartan intereses comunes, ya sea en grupos públicos o privados. Mediante el uso de blogs, foros y wikis, los usuarios pueden compartir información o conocimientos, y aprender de otros.
Se trata de un software gratuito que permite crear múltiples páginas web, personalizadas usando CSS, XHTML y Javascript. Añadir herramientas como libros de visitas, blogs comunitarios, foros y wikis. Medir la actividad de un espacio, para así poder medir el estado o la repercusión.
Es necesario tener PHP5 en Apache o IIS y MySQL 4.1+, a la vez que disponer la posibilidad de modificar el dominio ya que los usuarios se crean con subdominios.
AROUNDMe collaboration server

Drizzle: MySQL para la web

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Drizzle es de lo que más se está hablando últimamente dentro de los blogs sobre MySQL. Se trata de un motor de base de datos pensado para la web. Basado en MySQL 6, pretende llegar a ser más rápido que MySQL y admitir mucha concurrencia.

En base inicial, creado por una comunidad de desarrolladores liderado por uno de los fundadores y desarrolladores iniciales de MySQL, elimina de MySQL6 los triggers, procedimientos almacenados, las vistas, control de acceso, caché de queries y prepared statements, tan solo MyISAM con índices FULLTEXT.

Tiene muy buena pinta, ahora a ver a qué llega el desarrollo.

Más información

Drizzle

Consejos para optimizar MySQL

ByLuis

Buenos consejos para optimizar MySQL, ordenados por distintas categorías.

Queries

  • Usa EXPLAIN para comprender la ejecución de la query
  • Usa Slow Query Log
  • No uses DISNTINCT cuando usas o puedes usar GROUP BY
  • Crea INSERT o REPLACE en procesos batch y usa LOAD DATA antes que INSERT
  • LIMIT m,n no es tan rápido como parece
  • No uses ORDER BY RAND() si tienes más de dos mil registros
  • Usa SQL_NO_CACHE cuando selecciones datos que se actualizan con frecuencia o son abundantes
  • Evita usar caracteres especiales en los LIKE
  • Evita usar subconsultas correlacionadas en el SELECT y el WHERE
  • No hagas comparaciones calculadas
  • ORDER BY y LIMIT funcionan mejor con
  • No pongas text/blobs en los resultados si no vas a necesitarlos
  • Subqueries en el FROM pueden ser útiles para recuperar BLOBs sin necesidad de ordenarlos. Si haces un join de una tabla consigo misma, puede ser bueno si en la primera obtienes el indice y en segunda obtienes el resto de los datos.
  • ALTER TABLE … ORDER BY puede tomar los datos ordenados cronologicamente y reordenarlos mediante un campo diferente, esto podría hacer que las consultas vayan más rapidas por ese campo, aunque quizás fuera necesario que estuviera en el índice.
  • Es bueno saber cuando dividir una query compleja en la unión de otras más pequeñas
  • Elimina pequeñas cuentas si puedes
  • Haz queries similares para que el cache las use
  • Usa estándares
  • No uses características deprecated
  • Cambia a OR en índices de múltiples campos para que la UNION mejore la velocidad (> mysql 5.0)
  • No uses COUNT (*) en tablas Innodb para cada búsqueda. Para ello deberías usar SQL_CALC_FOUND_ROWS y SELECT FOUND_ROWS()
  • Usa INSERT … ON DUPLICATE KEY update (INSERT IGNORE) para evitar el SELECT

Escalado

  • Usa benchmarking
  • Aisla las cargas de trabajo, no dejes que las tareas administrativas interfieran en el rendimiento (por ejemplo, backups)
  • Testea en vez de hacer debug
  • A la vez que los datos crecen los índices cambian. Haz tu esquema tan modular como tu código.

Rendimiento de red

  • Minimiza el tráfico recuperando solo lo que necesitas.
  • Accede directamente a la paginación con LIMIT no recuperando los anteriores.
  • No uses SELECT *
  • No uses muchas queries rápidas y una algo más compleja puede ser más eficiente.

Mejoras en el sistema operativo

  • Usa particiones en los datos
  • Manten el servidor tan limpio como sea posible
  • Crea un entorno de test

Servidor MySQL

  • innodb_flush_commit=0 puede ayidar en el retraso del slave
  • Optimiza los tipos de datos, se consistente. Usa PROCEDURE ANALYSE() para ayudarte a determinar el tamaño de los datos que necesitas.
  • Si puedes comprime text y blobs
  • Comprime datos estáticos
  • No hagas backup de datos estáticos con frecuencia
  • Activa e incrementa el cache de las queries y el budder si es apropiado
  • Comprueba SHOW STATUS y SHOW VARIABLES
  • Defragmenta tablas, reconstruye índices, haz mantenimiento
  • Aumenta myisam_sort_buffer_size para optimizar inserta largos

Estos son los que me han parecido más interesantes, el resto los podéis encontrar en:

Top 1000 SQL Performance Tips

Gracias David por el aviso