MySQL Profiling 的使用

在本章第一节中我们还提到过通过 Query Profiler 来定位一条 Query 的性能瓶颈，这里我们再详细介绍一下 Profiling 的用途及使用方法。

要想优化一条 Query，我们就需要清楚的知道这条 Query 的性能瓶颈到底在哪里，是消耗的 CPU计算太多，还是需要的的 IO 操作太多？要想能够清楚的了解这些信息，在 MySQL 5.0 和 MySQL 5.1正式版中已经可以非常容易做到了，那就是通过 Query Profiler 功能。

MySQL 的 Query Profiler 是一个使用非常方便的 Query 诊断分析工具，通过该工具可以获取一条Query 在整个执行过程中多种资源的消耗情况，如 CPU，IO，IPC，SWAP 等，以及发生的 PAGE FAULTS，CONTEXT SWITCHE 等等，同时还能得到该 Query 执行过程中 MySQL 所调用的各个函数在源文件中的位置。

下面我们看看 Query Profiler 的具体用法。

1、 开启 profiling 参数

root@localhost : (none) 10:53:11> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

通过执行 “set profiling”命令，可以开启关闭 Query Profiler 功能。

2、 执行 Query

... ...
root@localhost : test 07:43:18> select status,count(*)
-> from test_profiling group by status;
+----------------+----------+
| status | count(*) |
+----------------+----------+
| st_xxx1 | 27 |
| st_xxx2 | 6666 |
| st_xxx3 | 292887 |
| st_xxx4 | 15 |
+----------------+----------+
5 rows in set (1.11 sec)
... ...

在开启 Query Profiler 功能之后，MySQL 就会自动记录所有执行的 Query 的 profile 信息了。

3、获取系统中保存的所有 Query 的 profile 概要信息

root@localhost : test 07:47:35> show profiles;
+----------+------------+------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query
|
+----------+------------+------------------------------------------------------------+
| 1 | 0.00183100 | show databases
|
| 2 | 0.00007000 | SELECT DATABASE()
|
| 3 | 0.00099300 | desc test
|
| 4 | 0.00048800 | show tables
|
| 5 | 0.00430400 | desc test_profiling
|
| 6 | 1.90115800 | select status,count(*) from test_profiling group by status |
+----------+------------+------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

通过执行 “SHOW PROFILE” 命令获取当前系统中保存的多个 Query 的 profile 的概要信息。

4、针对单个 Query 获取详细的 profile 信息。

在获取到概要信息之后，我们就可以根据概要信息中的 Query_ID 来获取某个 Query 在执行过程中

详细的 profile 信息了，具体操作如下：

上面的例子中是获取 CPU 和 Block IO 的消耗，非常清晰，对于定位性能瓶颈非常适用。希望得到取其他的信息，都可以通过执行 “SHOW PROFILE *** FOR QUERY n” 来获取，各位读者朋友可以自行测试熟悉。

对同一条语句的两次查询做性能分析

• 通过 sql 性能分析器，我们来对比一下 下列语句前后 2 次执行过程的差异，对我们了解 sql 的详细执行过程是非常有帮助的。

mysql> create table t_engines select * from t_engines1; 
Query OK, 57344 rows affected (0.10 sec) 
Records: 57344 Duplicates: 0 Warnings: 0 
mysql> select count(*) from t_engines; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
| 57344 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec) 
mysql> select count(*) from t_engines; 
+----------+ 
| count(*) | 
+----------+ 
| 57344 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec) 
mysql> SHOW PROFILES; 
+----------+------------+-------------------------------------------------+ 
| Query_ID | Duration | Query | 
+----------+------------+-------------------------------------------------+ 
| 26 | 0.10213775 | create table t_engines select * from t_engines1 | 
| 27 | 0.00032775 | select count(*) from t_engines | 
| 28 | 0.00003850 | select count(*) from t_engines | 
+----------+------------+-------------------------------------------------+ 
15 rows in set (0.01 sec)
mysql> SHOW PROFILE FOR QUERY 27; 
+--------------------------------+------------+ 
| Status | Duration | 
+--------------------------------+------------+ 
| (initialization) | 0.00000425 | 
| checking query cache for query | 0.00004050 | 
| checking permissions | 0.00001050 | 
| Opening tables | 0.00018250 | 
| System lock | 0.00000450 | 
| Table lock | 0.00001775 | 
| init | 0.00001075 | 
| optimizing | 0.00000550 | 
| executing | 0.00002775 | 
| end | 0.00000450 | 
| query end | 0.00000325 | 
| storing result in query cache | 0.00000400 | 
| freeing items | 0.00000400 | 
| closing tables | 0.00000500 | 
| logging slow query | 0.00000300 | 
+--------------------------------+------------+ 
15 rows in set (0.00 sec) 
mysql> SHOW PROFILE FOR QUERY 28; 
+-------------------------------------+------------+ 
| Status | Duration | 
+-------------------------------------+------------+ 
| (initialization) | 0.00000350 | 
| checking query cache for query | 0.00000750 | 
| checking privileges on cached query | 0.00000500 | 
| checking permissions | 0.00000525 | 
| sending cached result to client | 0.00001275 | 
| logging slow query | 0.00000450 | 
+-------------------------------------+------------+ 
6 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT sum( FORMAT(DURATION, 6)) AS DURATION FROM INFORMATION_SCHEMA.PROFILING WHERE QUERY_ID =27 ORDER BY SEQ; 
+----------+ 
| DURATION | 
+----------+ 
| 0.000326 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec) 
mysql> SELECT sum( FORMAT(DURATION, 6)) AS DURATION FROM INFORMATION_SCHEMA.PROFILING WHERE QUERY_ID =28 ORDER BY SEQ; 
+----------+ 
| DURATION | 
+----------+ 
| 0.000039 | 
+----------+ 
1 row in set (0.00 sec) 
mysql> 
从上面的例子中我们可以清晰的看出 2 次执行 count 语句的差别， SHOW PROFILE FOR QUERY 27 展现的是第一次 count 统计的执行过程，包含了 Opening tables 、 Table lock 等操作 。而 SHOW PROFILE FOR QUERY 28 展示了第二次 count 统计的执行过程 , 第二次 count 直接从查询缓存中返回 count 统计结果，通过对比 2 次统计的总执行时间发现，缓存读的速度接近物理读的 10 倍。通过使用 SQL 性能分析器可以帮助我们对一些比较难以确定性能问题的 SQL 进行诊断，找出问题根源。