MySQL性能分析工具的使用

1. 数据库服务器的优化步骤

当我们遇到数据库调优问题的时候，该如何思考呢？这里把思考的流程整理成下面这张图。

我们可以通过观察了解数据库整体的运行状态，通过性能分析工具可以让我们了解执行慢的SQL都有哪些，查看具体的SQL执行计划，甚至是SQL执行中的每一步的成本代价，这样才能定位问题所在，找到了问题，再采取相应的行动。 

详细解释一下这张图:

首先在S1部分，我们需要观察服务器的状态是否存在周期性的波动。如果存在周期性波动，有可能是周期性节点的原因，比如双十一、促销活动等。这样的话，我们可以通过A1这一步骤解决，也就是加缓存，或者更改缓存失效策略。

如果缓存策略没有解决，或者不是周期性波动的原因，我们就需要进一步分析查询延迟和卡顿的原因。接下来进入S2这一步，我们需要开启慢查询。慢查询可以帮我们定位执行慢的sQL语句。我们可以通过设置long_query_time参数定义“慢”的阈值，如果SQL执行时间超过了long_query_time，则会认为是慢查询。当收集上来这些慢查询之后，我们就可以通过分析工具对慢查询日志进行分析。

在S3这一步骤中，我们就知道了执行慢的sQL，这样就可以针对性地用EXPLAIN查看对应SQL语句的执行计划，或者使用show profile查看SQL中每一个步骤的时间成本。这样我们就可以了解SQL查询慢是因为执行时间长，还是等待时间长。

如果是sQL等待时间长，我们进入A2步骤。在这一步骤中，我们可以调优服务器的参数，比如适当增加数据库缓冲池等。如果是SQL执行时间长，就进入A3 步骤，这一步中我们需要考虑是索引设计的问题?还是查询关联的数据表过多?还是因为数据表的字段设计问题导致了这一现象。然后在这些维度上进行对应的调整。

如果A和A3都不能解决问题，我们需要考虑数据库自身的sQL查询性能是否已经达到了瓶颈，如果确认没有达到性能瓶颈，就需要重新检查，重复以上的步骤。如果已经达到了性能瓶颈，进入A4阶段，需要考虑增加服务器，采用读写分离的架构，或者考虑对数据库进行分库分表，比如垂直分库、垂直分表和水平分表等。

以上就是数据库调优的流程思路。如果我们发现执行sQL时存在不规则延迟或卡顿的时候，就可以采用分析工具帮我们定位有问题的sQL，这三种分析工具你可以理解是SQL调优的三个步骤:慢查询、EXPLAIN和 SHOWPROFILING。

小结:

2. 查看系统性能参数

SHOW [GLOBAL|SESSION] STATUS LIKE '参数';
        全局|当前会话级别

 3. 统计SQL的查询成本：last_query_cost

一条SQL查询语句在执行前需要确定查询执行计划，如果存在多种执行计划的话，MySQL会计算每个执行计划所需要的成本，从中选择成本最小的一个作为最终执行的执行计划。
如果我们想要查看某条SQL语句的查询成本，可以在执行完这条SQL语句之后，通过查看当前会话中的last_query_cost变量值来得到当前查询的成本。它通常也是我们评价一个查询的执行效率的一个常用指标。这个查询成本对应的是SOL语句所需要读取的页的数量

我们依然使用第8章的 student_info 表为例：

CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`course_id` INT NOT NULL ,
`class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

如果我们想要查询 id=900001 的记录，然后看下查询成本，我们可以直接在聚簇索引上进行查找：  

SELECT student_id, class_id, NAME, create_time FROM student_info
WHERE id = 900001;

如果我们想要查询 id 在 900001 到 9000100 之间的学生记录呢？

SELECT student_id, class_id, NAME, create_time FROM student_info
WHERE id BETWEEN 900001 AND 900100;

运行结果（100 条记录，运行时间为 0.046s ）：

mysql> SHOW STATUS LIKE 'last_query_cost';
+-----------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-----------+
| Last_query_cost | 21.134453 |
+-----------------+-----------+

SQL"查询是一个动态的过程，从页加载的角度来看，我们可以得到以下两点结论:
        1. 位置决定效率 。如果页就在数据库 缓冲池 中，那么效率是最高的，否则还需要从 内存 或者 磁盘 中进行读取，当然针对单个页的读取来说，如果页存在于内存中，会比在磁盘中读取效率高很多。
        2. 批量决定效率 。如果我们从磁盘中对单一页进行随机读，那么效率是很低的(差不多10ms)，而采用顺序读取的方式，批量对页进行读取，平均一页的读取效率就会提升很多，甚至要快于单个页面在内存中的随机读取。

所以说，遇到I/O并不用担心，方法找对了，效率还是很高的。我们首先要考虑数据存放的位置，如果是经常使用的数据就要尽量放到 缓冲池 中，其次我们可以充分利用磁盘的吞吐能力，一次性批量读取数据，这样单个页的读取效率也就得到了提升。

4. 定位执行慢的 SQL：慢查询日志 

MySQL的慢查询日志，用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10秒以上(不含10秒)的语句，认为是超出了我们的最大忍耐时间值。
它的主要作用是，帮助我们发现那些执行时间特别长的SQL查询，并且有针对性地进行优化，从而提高系统的整体效率。当我们的数据库服务器发生阻塞、运行变慢的时候，检查一下慢查询日志，找到那些慢查询，对解决问题很有帮助。比如一条sql执行超过5秒钟，我们就算慢SQL，希望能收集超过5秒的sql，结合explain进行全面分析。
默认情况下，MySQL数据库没有开启慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。
慢查询日志支持将日志记录写入文件。

4.1 开启慢查询日志参数

1. 开启slow_query_log

mysql > set global slow_query_log='ON';

2. 修改long_query_time阈值

mysql > show variables like '%long_query_time%';

mysql > set global long_query_time = 1;
mysql> show global variables like '%long_query_time%';

mysql> set long_query_time=1;
mysql> show variables like '%long_query_time%';

SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%';

CREATE TABLE `student` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`stuno` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`age` INT(3) DEFAULT NULL,
`classId` INT(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

This function has none of DETERMINISTIC......

set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。

DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
    RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
    DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    WHILE i < n DO
        SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
    RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;

#测试
SELECT rand_string(10);

DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) 
    RETURNS INT(11)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
    RETURN i;
END //
DELIMITER ;
#测试：
SELECT rand_num(10,100);

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu1( START INT , max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO student (stuno, NAME ,age ,classId ) VALUES
((START+i),rand_string(6),rand_num(10,100),rand_num(10,1000));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;

#调用刚刚写好的函数, 4000000条记录,从100001号开始
CALL insert_stu1(100001,4000000);

show status like 'slow_queries';

mysqldumpslow --help

#得到返回记录集最多的10个SQL
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log
#得到访问次数最多的10个SQL
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log
#得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/atguigu-slow.log
#另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则有可能出现爆屏情况
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log | more

mysql > show variables like 'profiling';

mysql > show profiles;

mysql > show profile;