独一无二的「MySQL调优金字塔」相信也许你拥有了它，就再也不用为数据库性能发愁

Posted 洛神灬殇

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了独一无二的「MySQL调优金字塔」相信也许你拥有了它，就再也不用为数据库性能发愁相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

开发俏皮话

【让我996不算啥，我只怕测试也996给我提bug！】

笔者瞩望

你好，无论我们在现实生活中是否相识，在CSDN的世界里终会快乐相遇，在此提前预祝国庆节快乐，并且在属于我们的“1024”那天不在加班，早点回家陪陪老婆和孩子啊。

技术金字塔

本篇文章会按照自上而下以及自下而上的两种方向去“游览”【mysql技术金字塔】，两个方向分别是从成本出发的（潜台词就是便宜越好，照顾公司成本哦！），本章内容，可能有点多，希望大家慢慢消化，实在不行来片“吗丁啉”，哈哈，开玩笑了！

技术梗概

主要技术分布为6大部分，如下图金子图所示：

研发成本角度

从软件的【研发成本】的角度而言：伴随着优化的方向，从金字塔顶部像金字塔底部的方向进行过度，伴随着高度越来越低，成本会越来越低，这个方向其实是非常考验技术人员与项目管理者的能力的，但是它确实，老板对象看到的，哈哈。

技术可行性和效果角度

从软件的【技术可行性和效果】的角度而言：伴随着优化的方向，从金字塔低部像金字塔顶部的方向进行过度，伴随着高度越来越高，成本会越来越高，耗费的财力和人力也会相对的有所降低，但是如果多花钱，老板肯定不愿意，比如，请一些行业大牛或者一些牛掰的服务器等，可以看出来正好与上面的方向相反。

总结一下，以上这两点的方针，遵循着研发成本的越来越低+效果方案越来越高，那么我们就划分出一个公式，作为系统服务调优方法论，我们就按照金字塔层面，进行自下而上进行调优！我们接下来就来按照这个方向进行分析。

调优白皮书

业务需求和业务架构

产品中单要支援，需求出装要全面。——王者荣耀之产品篇

调整一下合适的需求，其实是一个很不错的方案，所以如果可以从根本上去出发，进行调整需求是一个很有效果的方案哦！并且对一些不合理的需求说不！在做架构设计的时候，应该充分考虑业务实际场景，考虑好数据库的选项和引入一些其他的方案是非常重要的，例如NoSQL或者NewSQL等。所以，调整好一个一个系统架构是一个非常不错的方案。

  • 尽量将请求拦截在系统上游传统业务系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小。
  • 读多写少的常用多使用缓存这是一个典型的读多写少的应用场景，非常适合使用缓存。

SQL技术调优

根据业务需求，不单纯的写好SQL语句，还要对SQL语句进行调优，使得其性能变得最佳化。

调优的思路

调优主要有三个部分组成：发现问题、分析问题和解决问题。

发现问题（慢SQL的优化和分析）

发现慢SQL以及查询日志

查询慢SQL的日志是MySQL内置的一个功能，可以记录执行时间超过我们配置阈值的SQL语句。

参数与默认值：

使用方式-修改MySQL服务配置

一般我们就设置“老三样”即可！

  1. 修改我们安装后的配置文件my.cnf，在[mysqld]段落中加入以上参数配置：
[mysqld]
log_output='FILE,TABLE';
slow_query_log=ON // 代表开启慢sql参数进行开启
long_query_time=0.001 //查询时间（秒）
  1. 之后进行重启服务
service mysqld restart
使用方式-修改全局服务配置
set global log_output='TABLE,FILE';
set global slow_query_log = 'NO';
set long_query_time = 0.001;

这种方式，不需要重启就可以生效，但是当服务器重启的时候，又会重新丢失配置。

以上的配置可以将慢查询SQL记录到mysql数据库中的slow_log表中以及对应的slow_sql的文件中去。

分析慢SQ的查询日志

查询slow_log表，当根据上面的设置，当log_output设置为TABLE的时候，就会将mysql的慢查询日志记录到mysql.slow_log表中去，我们可以采用select * from mysql.slow_log去进行查询，可以根据此方面进行分析和统计sql的执行性能。

分析慢SQL日志文件

当log_output设置为FILE的时候，因为文件过大，不方便查看，所以可以采用专门的工具进行分析，这里主要介绍原生的mysqldumpslow工具进行分析，如下图所示：

mysqldumpslow --help：

使用案例：
  1. 如果要查询出返回结果行数最多的20条SQL：
mysqldumpslow -s  r -t 20 /path/show.log
  1. 根据查询时间进行排序，并且带有left join的20条SQL：
mysqldumpslow -s  t  -t  -g "left join"  /path/show.log

当然还有其他相关的MySQL慢查询分析日志工具，例如mysql profiles或者pt-query-digest也可以专门进行分析。有兴趣的小伙伴可以搜搜看。

执行计划分析慢SQL

explain关键字进行执行慢SQL语句，进行指标分析：

案例分析

最简单的案例就是：

explain sql语句

id字段

它表示代表着语句SQL中每一个部分原子查询（维护）操作的标识单位，如果explain中的有多个id对应的数据项，那么切记一定要按照：倒叙进行执行，也就是说：

  • 数字越大的，越先执行分析
  • 数字编号相同，从上到下进行分析

select_type字段

查询类型，如下几组值：

table字段

它表示当前这一行正在访问哪张表，如果SQL定义了别名，则展示表的别名

partitions字段

当前查询匹配记录的分区。对于未分区的表，返回null。

type字段

连接类型，有如下几种取值，性能从好到坏排序 如下:

system：

该表只有一行(相当于系统表)，system是const类型的特例。

const:

针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可。

eq_ref：

当使用了索引的全部组成部分，并且索引是PRIMARY KEY或UNIQUE NOT NULL 才会使用该类型，性能 仅次于system及const。

多表关联查询，单行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column=other_table.column;
多表关联查询，联合索引，多行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;

ref

当满足索引的最左前缀规则，或者索引不是主键也不是唯一索引时才会发生。如果使用的索引只会匹配到少量的行，性能也是不错的。

根据索引(非主键，非唯一索引)，匹配到多行
SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;
多表关联查询，单个索引，多行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column=other_table.column;
多表关联查询，联合索引，多行匹配
SELECT * FROM ref_table,other_table
WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;
TIPS

最左前缀原则，指的是索引按照最左优先的方式匹配索引。比如创建了一个组合索引(column1, column2, column3)，那么，如果查询条件是:

  • WHERE column1 = 1、WHERE column1= 1 AND column2 = 2、WHERE column1= 1 AND column2 = 2 AND column3 = 3 都可以使用该索引;
  • WHERE column2 = 2、WHERE column2 = 1 AND column3 = 3就无法匹配该索引。

fulltext：全文索引

ref_or_null

该类型类似于ref，但是MySQL会额外搜索哪些行包含了NULL。这种类型常⻅于解析子查询。

SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;

index_merge

此类型表示使用了索引合并优化，表示一个查询里面用到了多个索引。

unique_subquery

该类型和eq_ref类似，但是使用了IN查询，且子查询是主键或者唯一索引。例如:

 value in ( select primary_key from single_table where some_condition)

index_subquery

 value in ( select key_column  from single_table where some_condition)

和unique_subquery类似，只是子查询使用的是非唯一索引

range

范围扫描，表示检索了指定范围的行，主要用于有限制的索引扫描。比较常⻅的范围扫描是带有 BETWEEN子句或WHERE子句里有>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN、LIKE、IN()等操作符。

SELECT * FROM tbl_name
WHERE key_column BETWEEN 10 and 20;
SELECT * FROM tbl_name
WHERE key_column IN (10,20,30);

index

全索引扫描，和ALL类似，只不过index是全盘扫描了索引的数据。当查询仅使用索引中的一部分列时，可使用此类型。有两种场景会触发:

  • 如果索引是查询的覆盖索引，并且索引查询的数据就可以满足查询中所需的所有数据，则只扫描索引树。此 时，explain的Extra 列的结果是Using index。index通常比ALL快，因为索引的大小通常小于表数据。

  • 按索引的顺序来查找数据行，执行了全表扫描。此时，explain的Extra列的结果不会出现Uses index。

ALL

全表扫描，性能最差。

possible_keys

展示当前查询可以使用哪些索引，这一列的数据是在优化过程的早期创建的，因此有些索引可能对于后续优化过程是没用的。

key

表示MySQL实际选择的索引

key_len

索引使用的字节数。由于存储格式，当字段允许为NULL时，key_len比不允许为空时大1字节。

key_len计算公式

可以参考博客： https://www.cnblogs.com/gomysql/p/4004244.html

ref

表示将哪个字段或常量和key列所使用的字段进行比较。 如果ref是一个函数，则使用的值是函数的结果。要想查看是哪个函数，可在EXPLAIN语句之后紧跟一个SHOW WARNING语句。

rows

MySQL估算SQL执行后会扫描的行数，数值越小越好。

filtered

符合查询条件的数据百分比，最大100。用rows × filtered可获得和下一张表连接的行数。例如rows = 1000， filtered = 50%，则和下一张表连接的行数是500。

TIPS

在MySQL 5.7之前，想要显示此字段需使用explain extended命令; MySQL.5.7及更高版本，explain默认就会展示filtered

Extra(重点分析)

展示有关本次查询的附加信息，取值如下:

  • Child of ‘table’ pushed join@1

此值只会在NDB Cluster下出现。

  • const row not found

查询语句SELECT … FROM tbl_name，而表是空的

  • Deleting all rows

对于DELETE语句，某些引擎(例如MyISAM)支持以一种简单而快速的方式删除所有的数据，如果使用了这种优化，则显示此值.

  • Distinct

查找distinct值，当找到第一个匹配的行后，将停止为当前行组合搜索更多行
FirstMatch(tbl_name)当前使用了半连接FirstMatch策略.

  • Full scan on NULL key

子查询中的一种优化方式，在无法通过索引访问null值的时候使用

  • Impossible HAVING

HAVING子句始终为false，不会命中任何行

  • Impossible WHERE

WHERE子句始终为false，不会命中任何行

  • Impossible WHERE noticed after reading const tables

MySQL已经读取了所有const(或system)表，并发现WHERE子句始终为false
LooseScan(m…n)当前使用了半连接LooseScan策略，

  • No matching min/max row

没有任何能满足例如 SELECT MIN(…) FROM … WHERE condition 中的condition的行
160

  • no matching row in const table

对于关联查询，存在一个空表，或者没有行能够满足唯一索引条件

  • No matching rows after partition pruning

对于DELETE或UPDATE语句，优化器在partition pruning(分区修剪)之后，找不到要delete或update的内容

  • No tables used

当此查询没有FROM子句或拥有FROM DUAL子句时出现。例如:explain select 1

  • Not exists

MySQL能对LEFT JOIN优化，在找到符合LEFT JOIN的行后，不会为上一行组合中检查此表中的更多行。例如:

 SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id=t2.id WHERE t2.id IS NULL;

MySQL8以前的版本会这么分析：

例如，t2.id定义成了 NOT NULL ，此时，MySQL会扫描t1，并使用t1.id的值查找t2中的行。 如果MySQL在t2中找到一 个匹配的行，它会知道t2.id永远不会为NULL，并且不会扫描t2中具有相同id值的其余行。也就是说，对于t1中的每 一行，MySQL只需要在t2中只执行一次查找，而不考虑在t2中实际匹配的行数。

MySQL 8.0.17及更高版本中：

  • 如果出现此提示，还可表示形如 NOT IN (subquery) 或 NOT EXISTS (subquery) 的WHERE条件已经在内部转换为反连接。

  • 这将删除子查询并将其表放入最顶层的查询计划中，从而改进查询的开销。通过合并半连接和反联接，优化器可以更加自由地对执行计划中的表重新排序，在某些情况下，可让查询提速。

可以通过在EXPLAIN语句后紧跟一个SHOW WARNING语句，并分析结果中Message列，从而查看何时 对该查询执行了反联接转换。

反连接：两表关联只返回主表的数据，并且只返回主表与子表没关联上的数据，这种的连接方式。

  • Plan isn’t ready yet

使用了EXPLAIN FOR CONNECTION，当优化器尚未完成为在指定连接中为执行的语句创建执行计划时， 就会出现此值。

  • Range checked for each record (index map: N)

    • MySQL没有找到合适的索引去使用，但是去检查是否可以使用range或index_merge来检索行时，会出现此提示。

    • index map N索引的编号从1开始，按照与表的SHOW INDEX所示相同的顺序。 索引映射值N是指示哪些索引是候 选的位掩码值。 例如0x19(二进制11001)的值意味着将考虑索引1、4和5。

好了看到这里你是否会觉得已经眼花缭乱了？现在开始重头戏，上面的可以作为知识扩展和了解，但下面的内容建议你一定要理解哦，会对性能优化有很大的帮助哦！

  • unique row not found

对于形如 SELECT … FROM tbl_name 的查询，但没有行能够满足唯一索引或主键查询的条件。

  • Using filesort（重点）

    • 出现的原因：当SQL查询中包含 ORDER BY子句的操作后，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择 相应的排序算法来实现。
    • 数据较少时从内存排序，当超过Memory_Sort的阈值的时候就会从磁盘排序，性能超级低哦！
    • 并且，Explain命令并不会显示的告诉MySQL数据库客户端用哪种排序。

官方解释：MySQL需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。

  1. 通过根据联接类型浏览所有行，并为所有匹配WHERE子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。
  2. 然后关键字被排序，并按排序顺序检索行。

  • Using index（重点）

    • (俗称：单覆盖索引哦！)，仅使用索引树中的信息从表中检索列信息，而不必进行其他查找以读取实际行。
    • 当查询仅使用属于单个索引的列时，可以使用此策略。例如:
     select id from table

  • Using index condition（重点）

    • (俗称：覆盖下推哦！)，表示先按条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行。通过这种方式，除非有必要，否则索引信息将可以延迟“下推”读取整个行的数据。例如:
    SELECT * FROM people where id > 10 and age = 10 or address > 100000 ;

可以通过开关进行调整开或者关闭索引条件下推

 SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';
 SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on';

多说一句，MySQL分成了Server层和Engine层，下推指的是将请求交给引擎层处理，相比较而言性能差异有不同的引擎决定。

  • Using index for group-by（次重点）

数据访问和 Using index 一样，所需数据只须要读取索引，当Query 中使用GROUP BY或DISTINCT 子句时，如果分组字段也在索引中，Extra中的信息就会是 Using index for group-by，例如：

explain SELECT name FROM t1 group by name
  • Using index for skip scan（不是特别重要，记住它算是SQL索引其效果了）

表示使用了Skip Scan。底层采用了“Skip Scan Range Access Method算法机制”，意思说是提前做出了索引查询定位，并且减少了很多的扫描，其实和using Index区别不大！

  • Using join buffer (Block Nested Loop)，不是特别重要，表示采用了嵌套子查询的缓存批次处理技术！

Using join buffer 使用Block Nested Loop或Batched Key Access算法提高join的性能，此部分属于采用了Batched Key Access（批次关键字进行检索），意思是不会再进行一行一行对比，而是进行一批一批的方式进行比较，并且他们的内存行类似相邻的位置，所以采用buffer缓存快的机制缓存这一批次对比检索的数据，大大提高了效率！

具体有兴趣的小伙伴可以推荐参考： https://www.cnblogs.com/chenpingzhao/p/6720531.html

  • Using MRR

使用了Multi-Range Read优化策略。详⻅ “Multi-Range Read Optimization”
Using sort_union(…), Using union(…), Using intersect(…)，这些指示索引扫描如何合并为index_merge连接类型。详⻅参考官方的“Index Merge Optimization” 。

  • Using temporary（非常重要）

上面说了当出现排序或者分组的时候数据需要进行进一步的计算，此时无法利用索引那天然的数据模型来解决的时候该咋办!为了解决该查询，MySQL需要创建一个临时表来保存结果。如果查询包含不同列的GROUP BY和 ORDER BY子 句，通常会发生这种情况。

  • name字段有索引

    • explain SELECT name FROM t1 group by name

  • name无索引

    • explain SELECT name FROM t1 group by name。

  • Using where（比较重要）

如果我们不是读取表的所有数据，或者不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现using where信息。阈值相对应的就是“覆盖索引哦”！

SELECT * FROM t1 where id = 1
  • Zero limit

该查询有一个limit 0子句，不能选择任何行。

explain SELECT name FROM resource_template limit 0

Explain的命令讲解

EXPLAIN可产生额外的扩展信息，可通过在EXPLAIN语句后紧跟一条SHOW WARNING语句查看扩展信息。

  • 在MySQL 8.0.12及更高版本，扩展信息可用于SELECT、DELETE、INSERT、REPLACE、UPDATE语句;
  • 在MySQL 8.0.12之前，扩展信息仅适用于SELECT语句;
  • 在MySQL 5.6及更低版本，需使用EXPLAIN EXTENDED xxx语句;而从MySQL 5.7开始，无需添加 EXTENDED关键词。

SHOW WARNING的结果并不一定是一个有效SQL，也不一定能够执行(因为里面包含了很多特殊标记)

特殊取值含义介绍

  • <auto_key>：自动生成的临时表key。

  • (expr)：表达式(例如标量子查询)执行了一次，并且将值保存在了内存中以备以后使用。对于包括多个值的结果，可能会 创建临时表，你将会看到 的字样。

  • (query fragment)：子查询被转换为 EXISTS，性能会变得更加好。

  • <in_optimizer>(query fragment)：这是一个内部优化器对象，对用户没有任何意义

  • <index_lookup>(query fragment)：使用索引查找来处理查询片段，从而找到合格的行

  • (condition, expr1, expr2)：如果条件是true，则取expr1，否则取expr2

  • <is_not_null_test>(expr)：验证表达式不为NULL的测试

  • (query fragment)：使用子查询实现

  • materialized-subquery.col_name，在内部物化临时表中对col_name的引用，以保存子查询的结果

  • <primary_index_lookup>(query fragment)： 使用主键来处理查询片段，从而找到合格的行

  • <ref_null_helper>(expr)：这是一个内部优化器对象，对用户没有任何意义

  • /* select#N */ select_stmt：SELECT与非扩展的EXPLAIN输出中id=N的那行关联

  • outer_tables semi join (inner_tables)：半连接操作。

  • ：表示创建了内部临时表而缓存中间结果

估计查询性能

多数情况下，你可以通过计算磁盘的搜索次数来估算查询性能。对于比较小的表，通常可以在一次磁盘搜索中找到行 (因为索引可能已经被缓存了)，而对于更大的表，你可以使用B-tree索引进行估算:你需要进行多少次查找才能找到 行: log(row_count) / log(index_block_length / 3 * 2 / (index_length + data_pointer_length)) + 1
在MySQL中，index_block_length通常是1024字节，数据指针一般是4字节。比方说，有一个500,000的表，key是3字 节，那么根据计算公式 log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1 = 4 次搜索。
该索引将需要500,000 7 3/2 = 5.2MB的存储空间(假设典型的索引缓存的填充率是2/3)，因此你可以在内存中存放更 多索引，可能只要一到两个调用就可以找到想要的行了。
但是，对于写操作，你需要四个搜索请求来查找在何处放置新的索引值，然后通常需要2次搜索来更新索引并写入行。
前面的讨论并不意味着你的应用性能会因为log N而缓慢下降。只要内容被OS或MySQL服务器缓存，随着表的变大，只 会稍微变慢。在数据量变得太大而无法缓存后，将会变慢很多，直到你的应用程序受到磁盘搜索约束(按照log N增 ⻓)。为了避免这种情况，可以根据数据的增⻓而增加key的。对于MyISAM表，key的缓存大小由名为key_buffer_size 的系统变量控制，详⻅ Section 5.1.1, “Configuring the Server”

SQL性能分析

SQL性能分析的手段我们主要介绍一下三种：

  • SHOW PROFILE
  • INFORMATION_SCHEMA.PROFILING
  • PERFORMANCE_SCHEMA

SHOW PROFILE（旧版本的MySQL服务可使用,新版本已废弃）

SHOW PROFILE是MySQL的一个性能分析命令，可以跟踪SQL各种资源消耗。使用格式如下:

SHOW PROFILE [type [, type] ... ] [FOR QUERY n]
[LIMIT row_count [OFFSET offset]]
  • type的选值范围：
    • ALL：显示所有信息
    • BLOCK IO：显示阻塞的输入输出次数
    • CONTEXT SWITCHES：显示自愿及非自愿的上下文切换次数
    • CPU：显示用户与系统CPU使用时间
    • IPC：显示消息发送与接收的次数
    • MEMORY：显示内存相关的开销，目前未实现此功能
    • PAGE FAULTS：显示⻚错误相关开销信息
    • SOURCE：列出相应操作对应的函数名及其在源码中的位置(行)
    • SWAPS：显示swap交换次数

默认情况下，SHOW PROFILE只展示Status和Duration两列，如果想展示更多信息，可指定type，使用步骤如下:

  • 查看是否支持SHOW PROFILE功能，yes标志支持。从MySQL 5.0.37开始，MySQL支持SHOW PROFILE。
select @@have_profiling;
  • 查看当前是否启用了SHOW PROFILE，0表示未启用，1表示已启用
select @@profiling;
  • 设置为当前会话开启或关闭性能分析，设成1表示开启，0表示关闭
set profiling=1

  • 为最近发送的SQL语句做一个概要的性能分析。展示的条目数目由 profiling_history_size会话变量控制，该变量的默认值为15。最大值为100。将值设置为0具有禁用分析的实际效果。

  • Show profiles 命令

-- 默认展示15条 
show profiles
-- 使用profiling_history_size调整展示的条目数
set profiling_history_size = 100;

首先使用show profiles分析指定查询:

使用show profile进行分析，默认情况下，只展示Status和Duration两列，如果想展示更多信息，可指定type。

使用SHOW PROFILE FOR QUERY 1;，1代表的query_id(show profiles)

展示CPU相关的开销

分析完成后，记得关闭掉SHOW PROFILE功能:

set profiling = 1

NFORMATION_SCHEMA.PROFILING

INFORMATION_SCHEMA.PROFILING用来做性能分析，它的内容对应SHOW PROFILE和SHOW PROFILES 语句产生的信息。除非设置了 set profiling = 1; ，否则该表不会有任何数据。

该表包括以下字段:

  • QUERY_ID:语句的唯一标识
  • SEQ:一个序号，展示具有相同QUERY_ID值的行的显示顺序
  • STATE:分析状态
  • DURATION:在这个状态下持续了多久(秒)
  • CPU_USER，CPU_SYSTEM:用户和系统CPU使用情况(秒)
  • CONTEXT_VOLUNTARY，CONTEXT_INVOLUNTARY:发生了多少自愿和非自愿的上下文转换
  • BLOCK_OPS_IN，BLOCK_OPS_OUT:块输入和输出操作的数量
  • MESSAGES_SENT，MESSAGES_RECEIVED:发送和接收的消息数 PAGE_FAULTS_MAJOR，PAGE_FAULTS_MINOR:主要和次要的⻚错误信息
  • SWAPS:发生了多少SWAP SOURCE_FUNCTION，SOURCE_FILE，SOURCE_LINE:当前状态是在源码的哪里执行的

SHOW PROFILE本质上使用的也是INFORMATION_SCHEMA.PROFILING表;

INFORMATION_SCHEMA.PROFILING表已被废弃，在未来可能会被删除。未来将可使用Performance Schema替代，

采用show profile方式进行查询
SHOW PROFILE FOR QUERY 2;
INFORMATION_SCHEMA.PROFILING的查询方式
SELECT STATE, FORMAT(DURATION, 6) AS DURATION FROM INFORMATION_SCHEMA.PROFILING
WHERE QUERY_ID = 2 ORDER BY SEQ;

PERFORMANCE_SCHEMA(未来的继承者)

PERFORMANCE_SCHEMA是MySQL建议的性能分析方式，未来SHOW PROFILE/PROFILES、 INFORMATION_SCHEMA.PROFILING都会废弃。

PERFORMANCE_SCHEMA在MySQL 5.6引入，因此，在MySQL 5.6及更高版本才能使用。可使用 SHOW VARIABLES LIKE ‘performance_schema’;

 SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';

下面来用PERFORMANCE_SCHEMA去实现SHOW PROFILE类似的效果: 查看是否开启性能监控

查看启用情况，MySQL 5.7开始默认启用。

你也可以执行类似如下的SQL语句，只监控指定用户执行的SQL:

这样，就只会监控localhost机器上test_user用户发送过来的SQL。其他主机、其他用户发过来的SQL统统不监控，执行如下SQL语句，开启相关监控项:

使用开启监控的用户，执行SQL语句，比如:

执行如下SQL，获得语句的EVENT_ID。

这一步类似于 SHOW PROFILES。 执行如下SQL语句做性能分析，这样就可以知道这条语句各种阶段的信息了。

MySQL官方文档声明SHOW PROFILE已被废弃，并建议使用Performance Schema作为替代品。

三种方式对比与选择

  • SHOW PROFILE:简单、方便，已废弃
  • INFORMATION_SCHEMA.PROFILING，它和SHOW PROFILE本质一样
  • PERFORMANCE_SCHEMA:未来之光，但目前来说使用不够方便

因此:目前可以继续用SHOW PROFILE了解PERFORMANCE_SCHEMA，为未来做好准备

OPTIMIZER_TRACE相关参数

  • optimizer_trace总开关，默认值: enabled=off,one_line=off enabled:是否开启optimizer_trace;on表示开启，off表示关闭。
  • one_line:是否开启单行存储。on表示开启;off表示关闭，将会用标准的JSON格式化存储。设置成on将会有 良好的格式，设置成off可节省一些空间。
  • optimizer_trace_features：控制optimizer_trace跟踪的内容，默认
    值:greedy_search=on,range_optimizer=on,dynamic_range=on,repeated_subselect=on greedy_search:是否跟踪贪心搜索。
  • range_optimizer:是否跟踪范围优化器 dynamic_range:是否跟踪动态范围优化，表示开启所有跟踪项。
  • repeated_subselect:是否跟踪子查询，如果设置成off，只跟踪第一条Item_subselect的执行。
  • optimizer_trace_limit:控制optimizer_trace展示多少条结果，默认1
  • optimizer_trace_max_mem_size:optimizer_trace堆栈信息允许的最大内存，默认1048576
  • optimizer_trace_offset:第一个要展示的optimizer trace的偏移量，默认-1。
  • end_markers_in_json:如果JSON结构很大，则很难将右括号和左括号配对。为了帮助读者阅读，可将其设置成 on，这样会在右括号附近加上注释，默认off。

总结分析

具体的分析性能介绍后续会在【举世无双的「MySQL调优金字塔」相信也许你拥有了它，你就很可能拥有了全世界。】进行深入介绍，此外还会伴有对索引原理的深入理解和分析。

以上是关于独一无二的「MySQL调优金字塔」相信也许你拥有了它，就再也不用为数据库性能发愁的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

MySQL 数据库规范--调优篇(终结篇)

MySQL 数据库规范--调优篇(终结篇)

MySQL性能调优 – 你必须了解的15个重要变量

MySQL性能调优 – 你必须了解的15个重要变量

看完上面的jvm调优，我们接着看mysql调优

MYSQL监控调优