WordPress 优化之数据库篇

优化 AutoLoad

MySQL 表的 autoload 属性控制表是否在数据库启动时自动加载到内存中。

• 设置为 1 时，表会在数据库启动时自动加载，可提高频繁查询的表的速度，但也占用内存空间。
• 设置为 0 时，表不会自动加载，可节省内存空间，但首次查询时需要加载，速度较慢。

对于较为大型的 WordPress 站点，请一定要看看“wp-postmeta”表的大小以及行数，一般情况下这个表可能是你数据库中最大的表，可以用以下命令查询哪个是你数据库中最大的表，以及这个表有多少 MiB 有多少行数据

SELECT table_name,
       (data_length + index_length) / 1024 / 1024 AS total_mib,
       table_rows
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'wordpress'
ORDER BY (data_length + index_length) DESC
LIMIT 1;

它的输出可能类似于这样，table_name 指最大表的表名，total_mib 指最大表的大小（MiB），total_rows 指最大表中有多少行数据

| table_name  | total_mib | total_rows |
| ----------- | --------- | ---------- |
| large_table | 10.24     | 100000000  |

如果比较大的这些表是你常用的表，可以将其设置为 autoload，这样会牺牲部分内存空间来换取更快的查询速度，内存占用空间取决于你设置 autoload 表的大小，一般情况下会在表大小的基础上多占用 10%-50%

我们使用一种简单的方式（复杂的方式我不会）来设置一下 WordPress 设置项的 autoload，首先你可以安装一个插件（及其推荐），名为“Database Cleaner”，这个插件可以让你在 WordPress 中直接清理数据库而无需了解复杂的 SQL 查询命令

如你所见，可以直接设置 Options 中的东西是否自动加载，如果你希望取消自动加载，可以去掉最右侧的勾

如果你不知道这个设置项是干什么的，可以参考 Used By 以及点击 Size 一列的查询图标来查看这个设置项里究竟存了什么东西

对于已经禁用或删除的插件，在 Used By 一列中也会有对应的提示

减少废表数量

还是这个插件，点击 Tables 栏目可以看到哪些表是哪些插件使用的，删除表时建议仔细研究这个表是由哪个插件创建的，否则如果误删会出现稀奇古怪的问题

你可以通过这里的按钮来切换优化表/删表模式

清理文章修订

在 WordPress Core 栏目中可以看到显示出了文章修订的数量、自动草稿以及回收站中的文章的数量，如果没有版本修订的需求可以放心删除，当然，你也可以限制每篇文章的最大修订数量，超过这个数量后会在生成新的修订时删除最旧的一个

// 最大修订数量
define( 'WP_POST_REVISIONS', 3 );

整理碎片

在数据库中运行这条查询来整理碎片，此时 MySQL 会重建表，执行完成后可以看到查询花费了 29.1617 秒

参考：

MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 17.11.4 Defragmenting a Table

正确选择数据库版本

众所周知，MySQL 目前被主要使用的版本是 5.7 和 8.x，可以参考网上的性能测试来选择数据库，此外，如果你是大型网站在使用 WordPress 可以尝试使用 MariaDB，因为 MariaDB 在大型数据库的查询中有着略微优势

对于有索引的情况下查询大量数据，MariaDB 的查询速度确实比 MySQL 要快

项目\数据库	MySQL	MariaDB
查询time字段最值	0.006秒	0.001秒
过滤time字段并排序	0.398秒	0.020秒
查询level字段	0.065秒	0.049秒
查询message字段	0.003秒	0.005秒

MySQL 读写分离

在大多数情况下，MySQL 读写分离可以带来不小的性能提升，建议使用一主多从的形式，主库写入，从库读取，并且从库处于只读模式下性能会有较大的提升

你可以使用一些中间件来实现无需修改应用源码即可实现读写分离，如果你使用 WordPress 并且懒得去部署一个中间件，可以尝试目前已有的开源插件 LudicrousDB (github.com) 来实现读写分离，但这种方式通常只会在某些特定的 PHP 版本上正常工作，因此需要做好测试，并且在开发环境测试稳定后再逐步部署进生产环境

为此，我们需要使用多个服务器来组成 MySQL 读写分离或者分库分表的集群，使用 Docker 在同一服务器内部署多个 MySQL 实例所带来的提升不一定会很大，最好的办法是使用多台云服务器组成集群，我们可以选择支持内网互联的云服务商，避免流量走公网造成一定的延迟

目前，雨云的部分节点已经支持多服务器内网互通，这非常适合做 MySQL 数据库集群，如果你想，也可以顺便做一个 Redis 集群，如果你想尝试，请至少购买3台服务器搭建，或者购买一台配置略高的服务器，使用 Docker 开多个实例进行练习