MySQL-性能分析

1、数据库服务器的优化步骤

在这里插入图片描述

2、查看系统性能参数

可以使用show status语句查询一些MySQL数据库服务器的性能参数 执行频率
语法格式：show [ global | session ] status like '参数' ；
常用性能参数如下所示

参数名	说明
connection	连接MySQL服务器的次数
uptime	MySQL服务器上线时间
slow_queries	慢查询的次数
innodb_rows_read	select 查询返回行数
innodb_rows_inserted	执行insert操作插入的行数
innodb_rows_updated	执行update操作更新的行数
innodb_rows_delete	执行delete操作删除的行数
com_select	查询操作的次数
com_insert	插入操作的次数。对于批量插入的insert操作，只累加一次
com_update	更新操作的次数
com_delete	删除操作的次数
last_query_cost	SQL查询成本

3、慢查询日志（定位执行慢的SQL）

MySQL慢查询日志用来记录MySQL中响应时间超过设定阈值的语句，具体运行时间超过 long_query_time 值的SQL将会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为 10。
默认情况下，MySQL数据库 没有开启慢查询日志，需要手动设置参数。
不是调优需要一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志或多或少会对性能造成一定影响。
查询慢查询日志是否开启

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

开启 slow_query_log

mysql> set global slow_query_log = on;
Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)

mysql> show variables like 'slow_query_log%';
+---------------------+--------------------------------+
| Variable_name       | Value                          |
+---------------------+--------------------------------+
| slow_query_log      | ON                             |
| slow_query_log_file | /var/lib/mysql/rqtanc-slow.log |
+---------------------+--------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

查询 long_query_time 阈值

mysql> show variables like 'long_query_time';
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

修改long_query_time 阈值

[root@rqtanc ~]# vim /etc/my.cnf

#设置
long_query_time = 5

#重启mysql
[root@rqtanc ~]# systemctl status mysqld.service

查看慢查询数目

mysql> show status like 'slow_queries';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Slow_queries  | 0     |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

4、慢查询日志分析工具： `mysqldumpslow`

查看 mysqldumpslow 帮助信息

[root@rqtanc ~]# mysqldumpslow --help
Usage: mysqldumpslow [ OPTS... ] [ LOGS... ]

Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are

  --verbose    verbose
  --debug      debug
  --help       write this text to standard output

  -v           verbose
  -d           debug
  -s ORDER     what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), 'at' is default
                al: average lock time
                ar: average rows sent
                at: average query time
                 c: count
                 l: lock time
                 r: rows sent
                 t: query time  
  -r           reverse the sort order (largest last instead of first)
  -t NUM       just show the top n queries
  -a           don't abstract all numbers to N and strings to 'S'
  -n NUM       abstract numbers with at least n digits within names
  -g PATTERN   grep: only consider stmts that include this string
  -h HOSTNAME  hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
               default is '*', i.e. match all
  -i NAME      name of server instance (if using mysql.server startup script)
  -l           don't subtract lock time from total time

分析文件源为：

mysql> show variables like 'slow_query_log_file%';
+---------------------+--------------------------------+
| Variable_name       | Value                          |
+---------------------+--------------------------------+
| slow_query_log_file | /var/lib/mysql/rqtanc-slow.log |
+---------------------+--------------------------------+
1 rows in set (0.00 sec)

执行以下语句进行分析

[root@rqtanc ~]# mysqldumpslow -a -s t -t 5 /var/lib/mysql/rqtanc-slow.log

Reading mysql slow query log from /var/lib/mysql/rqtanc-slow.log
Count: 1  Time=0.00s (0s)  Lock=0.00s (0s)  Rows=0.0 (0), 0users@0hosts
  

Died at /usr/bin/mysqldumpslow line 162, <> chunk 1.

5、查看SQL执行成本：show profile

见 MySQL-SQL执行流程及原理一文

6、分析查询语句：`explain`

参考官方文档

定位查询慢的SQL以后，可以使用explain 或 describe 工具做针对性的分析查询语句
基本语法（查询执行计划）: explain + SQL 语句 如：

mysql> explain select 1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

explain语句输出列的相关说明

列名	说明
id	在一个大的查询语句中每个select关键字都对应一个唯一的id
select_type	select 关键字对应的哪个查询类型
table	表名
partitions	匹配的分区信息
type	针对单表的访问方法
possible_keys	可能用到的索引
key	实际上用到的索引
key_len	实际上使用到的索引长度
ref	当使用索引列等值查询时，与索引列进行等值匹配的对象信息
rows	预估的需要读取的记录条数
filtered	某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比
Extra	一些额外信息

6.1、id列

id 列的值标识了查询执行中的每一步操作，并反映了这些步骤的执行顺序和嵌套关系。
id如果相同，可以认为是一组从上往下执行
在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
每一个id值表示一趟独立的查询，一个SQL的查询趟数越少越好

6.2、select_type 列

一个大的查询语句中可以包含若干个select关键字，每个关键字代表一个小的查询语句，而每个select关键字的from子句中可以包含若干张表
每一张表对应执行计划输出中的一条记录，对于同一个select关键字中的表来说，他的id值是相同的

查询类型	说明
SIMPLE	表示查询是简单的 SELECT 查询，不包含任何子查询或联合查询。
PRIMARY	表示最外层的 SELECT 查询，也可以称为主查询。
SUBQUERY	表示查询中的子查询。
DERIVED	表示派生表，这是一个临时表，通常是在 FROM 子句中的子查询结果。
UNION	表示联合查询中的第二个或后续的 SELECT。
UNION RESULT	表示联合查询结果集的合并。
DEPENDENT SUBQUERY	表示依赖外部查询结果的子查询，每次执行都依赖于外部查询的结果。
UNCACHEABLE SUBQUERY	表示子查询结果不可缓存，每次执行都重新计算。
MATERIALIZED	表示使用了物化表（Materialized Table），这是一个存储预先计算结果的临时表。

6.3、partitions列

出现位置：partitions 列通常出现在执行计划的结果中，用于指示每个操作所涉及的分区信息。
分区名称：对于涉及到分区的操作，partitions 列可能会显示涉及的具体分区名称。
分区范围：对于涉及到范围分区的操作，partitions 列可能会显示涉及的分区范围。
作用
- 显示分区信息：partitions 列提供了有关查询涉及的分区的信息，包括查询在执行过程中访问了哪些分区。
- 性能优化：分析查询涉及的分区信息可以帮助优化查询性能，例如确保查询只访问必要的分区，避免不必要的分区扫描。

6.4、type 列

查询类型	说明
system	表示访问系统表，通常只有一行记录。
const	表示通过常量条件进行访问，通常使用索引直接定位到一行记录。
eq_ref	表示通过唯一索引进行等值连接，通常用于连接操作。
ref	表示通过非唯一索引进行等值连接，可能会返回多个匹配行。
range	表示通过索引范围进行访问，通常用于范围查询。
index	表示通过索引进行全表扫描，相比于 all 类型，这种访问方法更高效。
all	表示全表扫描，通常是最低效的访问方法，应尽量避免。

总结
- type 列提供了关于查询执行时访问表数据的方式的信息。
- 分析 type 列的值可以帮助你了解查询执行的效率，从而进行优化。
- 应该尽量避免使用全表扫描（type 为 all），而更倾向于使用索引来加速查询。

6.5、explain四种输出格式语法：`EXPLAIN FORMAT= [ JSON | TREE | EXTENDED ]`

传统格式：表格形势
json格式：
- 将查询执行计划输出为 JSON 格式的数据。这种格式适用于对查询执行计划进行进一步的自动化处理和分析，例如通过脚本进行解析和比较。JSON 格式输出了与标准格式相同的信息，但以 JSON 对象的形式表示，每个属性对应于查询执行计划中的一个字段。
tree格式：
- 树形格式提供了更具可读性的查询执行计划信息。输出结果以树形结构呈现，每个节点代表查询执行计划中的一个操作。每个节点包含的信息通常与标准格式相同，但以树形结构展示，更直观地显示了查询执行的流程和嵌套关系。
拓展格式（EXTENDED）输出：
- 提供了比标准格式更详细的查询执行计划信息。除了标准格式中的列外，还包括了额外的信息，如每个操作的状态、扫描方式、索引长度等。这种格式适用于对查询执行细节进行深入分析和调优，提供了更多的信息用于性能优化。

6.6、`SHOW WARNINGS`

用于显示最近执行的语句产生的警告信息。警告通常是一些执行中的问题或不符合预期的情况的提示。
SHOW WARNINGS 命令可以帮助你识别并了解这些问题，以便及时采取措施解决。
警告信息可能包含以下内容：
- Warning：警告的代码或编号。
- Level：警告的级别，通常是 Note、Warning 或 Error。
- Message：警告的具体消息描述

7、分析优化器执行计划：`trace`

optimizer_trace 可以跟踪优化器做出得各种决策（如：访问表的方法、各种开销计算、各种转换等，并将跟踪结果记录到 information_schema.optimizer_trace表中）
此功能默认关闭，开启trace并将格式设置为json，同时设置trace最大能够使用的内存大小，避免解析过程中因内存过小而不能够完整展示
可分析的语句：
- select
- insert
- update
- delete
- replace
- explain
- set
- declare
- case
- if
- return
- call