mysql超标怎么办 mysql 超时

如何解决MySQL超过最大连接数问题

max_user_connections 是 MySQL 用户连接数的最大值设置，整段语句的意思是：服务器的 MySQL

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的最大连接数参数设置不足。解决方法：修改 MySQL 安装目录下 my.ini 或者 my.cnf 文件内的

max_user_connections 参数的数值，重启 MySQL 服务器。

但是正常来说，MySQL默认的100个连接数是足够的。我们需要从程序上去考虑。MySQL的默认最大连接数为100（N），实际给普通

用户使用只有N-1个，保留一个连接是留给超级管理员使用的，防止连接占满了不会把管理员也踢出来。很多网站在运行的时候都会出现连接数受限现象，我认为

十之八九并非是网站的真实访问量太大导致连接数超标，更多是因为我们在设计网站程序的时候采用了不合理的设计架构或数据结构引起的。非正常连接超限可能原

因如下（天缘即时归纳未必完整或无错讹仅供参考）：

类似人数、在线时间、浏览数等统计功能与主程序数据库同属一个数据空间时就很容易出现。

复杂的动态页尤其是用户每次浏览都涉及到多数据库或多表操作时候也很容易出现。

还有就是程序设计的不合理（比如复杂运算、等待等操作放置在数据库交互行为中间进行），或者程序存在释放BUG。

计算机硬件配置太低却安装太高版、太高配置的MySQL。

未采用缓存技术。

数据库未经过优化或表格设计及其复杂。

等等一些原因，都会延长数据库的数据交互时间或增加交互次数。所以，如果大家遇到这类问题，首先要考虑程序是否存在BUG导致连接释放失败，

再次就是考虑优化软硬件。当然修改MySQL连接数也是软件优化的操作方法之一，希望大家都能够本着学习的态度通过研究一下自身的原因从而解决这一问题。

如果实在是找不到原因，那就只好先修改连接数，暂缓定位真实原因了。

mysql数据库相关目录访问权限过高怎么解决

停掉MySQL服务。

mysql数据库相关目录访问权限过高首先要把旧的数据目录/var/lib/mysql备份到新的数据目录。

给mysql组的mysql用户赋予新的数据目录的权限。

修改my.cnf。

如果mysql事先为手动安装，还需修改MySQL启动脚本。

重启MySQL服务。

MySQL 内存占用总是太高，你需要立即进行这些操作……

生产环境中，MySQL 不经意间吃掉全部的内容，然后开始吃掉 SWAP，性能一降再降，怎么办？

可以从下面三点查看原因：

MySQL 使用内存，有两个途径。

永久占用的内容

比如全局缓冲区（Global Buffer）类别，是在服务器启动期间从操作系统获得的，不会释放到任何一个别的进程。

动态请求的内存

线程缓冲区由MySQL使用，它是在处理新查询时从操作系统请求的内存。在执行查询之后，该内存被释放回操作系统。

这意味着 MySQL 的内存使用，是 全局缓冲区 加上 线程缓冲区 以及 允许的最大连接数 。

对于专用数据库服务器，该值需要保持在服务器内存的90%以下。在共享服务器的情况下，它应该保持在服务器内存的50%以下。

检查一下 MySQL 设置，有助于确定内存使用情况，从而为 MySQL 分配合适的值。

一个近似的公式：

当网站受到攻击时，有可能在短时间内建立异常高的连接数量。MySQL 中的 PROCESSLIST 可用于检测顶级用户并阻止对滥用连接的访问。

找出查询需要很长时间才能执行的语句，因为这些查询需要进一步优化服务器才能更好地执行，可以通过服务器查询日志进行识别。由于查询速度慢，导致磁盘读取较多，导致内存和CPU使用率较高，影响服务器性能。

最后，到了加内存条的时候了。虽然在优化数据库设置之后，服务器会不断地路由到使用交换内存，但也必须增加内存。俗话说：“巧妇难为无米之炊”，就是这个意思。

上面说的这些方向，大家可以在实际操作中验证体会，希望大家在数据库优化的路上，麻溜顺畅，砥砺前行。

mysql单库负载过高的处理方式

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经常混迹于技术社区，频繁看到这个题目，今天干脆在自己博客重复一遍解决办法：

针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式

如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS 那种多机器集群方案的话： 先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。

这个题目是我所经历过的，我做的是GPS应用，早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server。当时我选取的方案就是第一种：表分区。 表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。也就是说，对程序来讲依然是单表读写的效果！

所有轨迹数据存入到一个巨大的表里。有多大呢？

最大存储量超过10亿行。具体数值应该是12亿多点，由于系统设计为只存储30天轨迹，所以线上期间最大存储只到这个数，再后来采用云架构，上云替换成非关系性数据库，获得了更高的写入性能和存储压缩能力。  

每日写入量就超过1500万行。上下班交通高峰时候每秒写入量平均超过500行。也就是500iops，距离系统设计的压测指标3000还有一大截

这张大型单表设计要点：（一个聚集索引用于写入，一个联合索引用于查询，没有主键，使用表分区）

明确主键用途：

真的需要查询单行数据时候才需要主键！

我采用无主键设计，用于避免写入时候浪费维护插入数据的性能。最早使用聚集的类似自增的id主键，压测写入超过5亿行的时候，写入性能缩减一半

准确适用聚集：

写入的数据在硬盘物理顺序上是追加，而不是插入！

我把时间戳字段设置为聚集索引，用于聚集写入目的设计。保证硬盘上的物理写入顺序，不浪费性能用于插入数据

职责足够单一： 

用于精准索引！

使用时间+设备联合索引，保证这张表只有一个查询用途。保证系统只有一种查询目的：按照设备号，查询一个时间段的数据。

精确的表分区：

要求查询时候限定最大量或者最大取值范围！

按天进行表分区，实现大数据量下的高效查询。这里是本文重点，按照聚集索引进行，可以让目标数据局限在更小的范围进行，虽然单表数据上亿，但是查询基本上只在某一天的的几千万里进行索引查询

每张表会有各自的特点，不可生搬硬套，总结下我这张表的特点：

只增，不删，不改！

关于不删除中：每天使用作业删除超过30天的那个分区数据除外，因为要清空旧的表分区，腾出新的表分区！

只有一个业务查询：只按照设备编码查询某个时间段

只有一个运维删除：删除旧的分区数据

这张表，是我技术生涯中进步的一个大阶梯，让我我体会到了系统架构的意义。

虽然我的这张举行表看似只有4个关键点，但是这四个非常精准的关键点设计，耗费了我一个月之久！正是这么足够精准的表结构设计，才撑起了后来压测并发量超过3000的并发写入量！压测的指标跟数据库所在的硬盘有直接关系，当时选取的硬盘是4块10000转的SAS盘做了Raid10的环境

关于后来为什么没有更高的实际应用数值，是因为系统后来改版为云架构，使用了阿里云，更改为写入性能更高的非关系型数