var/ 数据区
mysql/ 用户库
app__db_/ 应用库
app__db_/
/data/app_/
查看所有的应用进程ID
cat /data/*/mysqlpid
查看所有数据库的错误日志
cat /data/*/var/*err
个人建议MYSQL的主要瓶颈在PORT的连接数上因此将表结构优化好以后相应单个MYSQL服务的CPU占用仍然在％以上就要考虑将服务拆分到多个PORT上运行了
服务的备份
尽量使用MYSQL DUMP而不是直接备份数据文件以下是一个按weekday将数据轮循备份的脚本备份的间隔和周期可以根据备份的需求确定
/home/mysql/bin/mysqldump S/data/app_/mysqlsock umysql db_name | gzip f>/path/to/backup/db_name`data +%w`dumpgz
因此写在CRONTAB中一般是
* * * * /home/mysql/bin/mysqldump S/data/app_/mysqlsock umysql db_name | gzip f>/path/to/backup/db_name`data +\%w`dumpgz
注意
在crontab中%需要转义成\%
根据日志统计应用负载最低的时候一般是在早上点
先备份在本地然后传到远程的备份服务器上或者直接建立一个数据库备份帐号直接在远程的服务器上备份远程备份只需要将以上脚本中的S /path/to/msyqlsock改成h IPADDRESS即可
数据的恢复和系统的升级
日常维护和数据迁移在数据盘没有被破坏的情况下硬盘一般是系统中寿命最低的硬件而系统（包括操作系统和MYSQL应用）的升级和硬件升级都会遇到数据迁移的问题只要数据不变先装好服务器然后直接将数据盘（硬盘）安装上只需要将启动脚本重新加入到rclocal文件中系统就算是很好的恢复了
灾难恢复数据本身被破坏的情况下确定破坏的时间点然后从备份数据中恢复
应用的设计要点
非用数据库不可吗？数据库的确可以简化很多应用的结构设计但本身也是一个系统资源消耗比较大的应用所以很多应用如果没有很高的实时统计需求的话完全可以先记录到文件日志中定期的导入到数据库中做后续统计分析如果还是需要记录维表结构结构足够简单的话可以使用DBM结构即使需要使用数据库的应用如果没有太复杂的数据完整性需求的化完全可以不使用那些支持外键的商业数据库
数据库服务的主要瓶颈单个服务的连接数对于一个应用来说如果数据库表结构的设计能够按照数据库原理的范式来设计的话并且已经使用了最新版本的MYSQL并且按照比较优化的方式运行了那么最后的主要瓶颈一般在于单个服务的连接数即使一个数据库可以支持并发个连接最好也不要把应用用到这个地步因为并发连接数过多数据库服务本身用于调度的线程的开销也会非常大了所以如果应用允许的话让一台机器多跑几个MYSQL服务分担将服务均衡的规划到多个MYSQL服务端口上比如app_ ==> app_ ==> app_ ==> 一个G内存的机器跑上个MYSQL是很正常的让个MYSQLD承担个并发连接效率要比让个MYSQLD承担个效率高的多当然这样也会带来一些应用编程上的复杂度
使用单独的数据库服务器（不要和前台WEB服务抢内存）MYSQL拥有更多的内存就可能能有效的进行结果集的缓存
应用尽量使用PCONNECT和polling机制用于节省MYSQL服务建立连接的开销
表的横向拆分让最常被访问的%的数据放在一个小表里%的历史数据放在一个归档表里数据中间通过定期搬家和定期删除无效数据来节省这样对于应用来说总是在%数据中进行选择比较有利于数据的缓存不要指望MYSQL中对单表记录数在万级以上还有比较高的效率
表的纵向拆分（过渡范化）将所有的定长字段（char int等）放在一个表里所有的变长字段（varchartextblob等）放在另外一个表里个表之间通过主键关联这样定长字段表可以得到很大的优化（甚至可以使用HEAP表类型数据完全在内存中存取）这里也说明另外一个原则对于我们来说尽量使用定长字段可以通过空间的损失换取访问效率的提高MYSQL之所以支持多种表类型实际上是针对不同应用提供了不同的优化方式
仔细的检查应用的索引设计甚至在服务启动中加入 logslowqueries[=file]用于跟蹤分析应用瓶颈
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![MYSQL服务维护及应用设计笔记[2]](/UploadFiles/2.jpg)