4.SQL 性能分析笔记
在 MySQL 中进行性能分析是数据库优化的重要一环。通过识别性能瓶颈，优化 SQL 查询和数据库配置，可以显著提高应用的响应速度和吞吐量。以下是 MySQL 性能分析的进阶笔记，涵盖了常见的性能分析方法和工具。
1. 查询缓存（Query Cache）
MySQL 提供了查询缓存（query_cache），缓存已经执行过的查询结果，以提高后续相同查询的执行速度。但它的使用效果在高并发的情况下可能会降低性能，从 MySQL 5.7.20 开始， 查询缓存已经被废弃。
启用查询缓存：
sql
SET GLOBAL query_cache_type = 1;
SET GLOBAL query_cache_size = 1048576; -- 1MB 缓存注意事项：
- 查询缓存对于
INSERT、UPDATE、DELETE等修改数据的操作没有太大作用，反而可能增加性能开销。 - 查询缓存适合读取频繁但变化较少的场景。
2. EXPLAIN 分析查询执行计划
EXPLAIN 是分析 SQL 查询执行计划的一个常用工具，它帮助我们了解 MySQL 如何执行查询，包括使用哪些索引、如何扫描数据等。其基本用法如下：
sql
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;EXPLAIN 输出解释：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| id | 查询的标识符，标识不同的查询步骤 |
| select_type | 查询类型，例如：SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（最外层查询）、SUBQUERY（子查询）等 |
| table | 表名，表示该步骤操作的表 |
| type | 连接类型，表示 MySQL 如何查找数据，性能由 type 的值决定，常见的有：ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（使用索引进行查找）、const（常数查询）等 |
| possible_keys | 可能使用的索引 |
| key | 实际使用的索引 |
| key_len | 使用的索引长度 |
| ref | 表示索引是如何与其他表的字段进行连接的 |
| rows | 扫描的行数估计值 |
| Extra | 额外信息，表示查询执行的附加信息，如 Using where、Using index 等 |
优化建议：
- 如果
type为ALL，意味着查询使用了全表扫描，可以考虑添加合适的索引来优化。 - 如果
rows数量很大，可能需要进一步检查查询条件和表结构。 - 关注
Extra字段，查看是否存在全表扫描、临时表等性能瓶颈。
3. 慢查询日志
MySQL 提供了慢查询日志（slow_query_log），记录所有执行时间超过指定阈值的查询。启用慢查询日志后，可以分析慢查询并优化。
启用慢查询日志：
sql
SET GLOBAL slow_query_log = 1;
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/path/to/slow-query.log';
SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 查询时间大于1秒的都会被记录分析慢查询日志：
通过 mysqldumpslow 或 pt-query-digest 等工具分析慢查询日志，找出哪些查询执行时间过长、哪些查询需要优化。
3. 查看 SQL 执行频次
通过执行 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com%' 命令，可以查看 MySQL 系统中所有执行过的 SQL 命令的频次统计。这些统计数据可以帮助我们了解哪些 SQL 操作在系统中最为频繁，并根据执行频次来判断是否需要优化某些查询或操作。
常见的 Com% 状态变量：
- Com_select ：执行
SELECT查询的次数 - Com_insert ：执行
INSERT查询的次数 - Com_update ：执行
UPDATE查询的次数 - Com_delete ：执行
DELETE查询的次数 - Com_create_table：创建表的次数
- Com_drop_table：删除表的次数
- Com_commit：事务提交的次数
- Com_rollback：事务回滚的次数
通过查看这些统计信息，您可以识别出哪些操作是系统中频繁执行的。例如，如果 Com_select 的值异常高，而其他如 Com_insert 或 Com_update 的值较低，这可能意味着查询操作频繁，而数据修改较少，您可以从查询优化方面入手。
示例：
sql
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com%';输出示例：
sql
+------------------------+---------+
| Variable_name | Value |
+------------------------+---------+
| Com_select | 150000 |
| Com_insert | 50000 |
| Com_update | 20000 |
| Com_delete | 10000 |
| Com_create_table | 5 |
| Com_drop_table | 3 |
+------------------------+---------+通过分析这些数据，您可以看到最频繁的操作类型，从而做针对性的优化。
4. 查询性能分析
SHOW PROFILES 命令用于查看 SQL 查询的执行性能，可以帮助开发人员查看查询执行的各个阶段耗时，进一步发现查询性能瓶颈。SHOW PROFILES 返回的是在当前会话中执行过的所有 SQL 查询的时间统计信息，包括每个查询的总执行时间、各个阶段的时间消耗等。
启用 profiling 功能：
在 MySQL 5.0 及以上版本中，profiling 默认是禁用的。如果需要使用该功能，您需要先通过以下命令启用它：
sql
SET profiling = 1;使用 SHOW PROFILES 查询执行时间：
执行完查询后，可以使用 SHOW PROFILES 来查看执行过的 SQL 语句以及各个阶段的执行时间。
sql
SHOW PROFILES;输出示例：
sql
+------+------------------------------------------+-----------+
| Query_ID | Query | Duration |
+---------+----------------------------------------+-----------+
| 1 | SELECT * FROM users WHERE age > 25 | 0.002300 |
| 2 | SELECT * FROM orders WHERE order_id=123| 0.001500 |
+---------+----------------------------------------+-----------+- Query_ID: 查询的唯一标识符
- Query: 执行的 SQL 查询
- Duration: 执行时间（秒）
查看查询执行的详细阶段：
通过 SHOW PROFILE FOR QUERY <query_id> 可以查看指定查询的详细执行阶段信息，如解析、优化、执行等各个阶段的耗时。
sql
SHOW PROFILE FOR QUERY 1;输出示例：
sql
+--------------------------+----------+
| Status | Duration |
+--------------------------+----------+
| starting | 0.000030 |
| reading from net | 0.000340 |
| preparing | 0.000020 |
| executing | 0.000250 |
| sending data | 0.000180 |
| end | 0.000010 |
| query end | 0.000080 |
| closing tables | 0.000060 |
| freeing items | 0.000020 |
| cleaning up | 0.000010 |
+--------------------------+----------+字段解释：
- Status : 查询的执行状态（例如
starting、executing、sending data等） - Duration: 每个阶段的执行时间，单位是秒
通过分析这些阶段的耗时，您可以找出查询中最耗时的部分，并做针对性的优化。例如，如果 reading from net 阶段耗时较长，可能是因为网络延迟或查询结果集过大；如果 sending data 阶段耗时较长，可能是因为 MySQL 在处理大量数据。
总结
MySQL 性能优化是一个不断调优的过程，从硬件配置到查询结构优化再到索引设计，都需要全面考虑。利用 EXPLAIN 分析执行计划、慢查询日志、索引优化、内存调优等手段，可以有效提升数据库的性能。在高并发、大数据量的场景下，分库分表、查询缓存、连接优化等技术也是不可或缺的工具。