MySQL SHOW语句与performance库的关联使用

MySQL SHOW语句基础介绍

MySQL中的SHOW语句是非常实用的一类命令，用于获取数据库、表、用户等各种数据库对象的信息。它可以在不深入数据库底层文件系统或者复杂元数据查询的情况下，快速为数据库管理员和开发人员提供直观的数据信息。

查看数据库列表：使用SHOW DATABASES;语句，能够列出MySQL实例中所有的数据库。例如：

SHOW DATABASES;

执行该语句后，MySQL会返回类似如下的结果：

+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
| test               |
+--------------------+

查看数据库创建语句：若想了解某个数据库的创建细节，比如字符集等设置，可以使用SHOW CREATE DATABASE语句。例如，查看test数据库的创建语句：

SHOW CREATE DATABASE test;

结果可能如下：

+----------+-------------------------------------------------------------------+
| Database | Create Database                                                   |
+----------+-------------------------------------------------------------------+
| test     | CREATE DATABASE `test` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 */ |
+----------+-------------------------------------------------------------------+

查看表相关信息：在一个数据库内，查看所有表的列表可使用SHOW TABLES语句。假设当前处于test数据库，执行：

USE test;
SHOW TABLES;

若该数据库中有users和products两张表，会得到如下结果：

+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| products       |
| users          |
+----------------+

要查看表的详细结构，使用SHOW COLUMNS FROM语句。例如查看users表的列信息：

SHOW COLUMNS FROM users;

结果可能类似：

+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | varchar(255) | YES  |     | NULL    |                |
| age   | int(11)      | YES  |     | NULL    |                |
+-------+--------------+------+-----+---------+----------------+

performance_schema库概述

performance_schema库是MySQL 5.5版本引入的一个用于性能分析的数据库。它提供了低级别、细粒度的性能数据收集功能，旨在帮助数据库管理员和开发人员深入了解MySQL服务器的内部运行机制和性能瓶颈。

架构与功能： performance_schema库中有众多的表，这些表可以分为几大类。其中，“setup”开头的表用于配置性能收集的参数。例如，setup_instruments表决定哪些性能指标会被收集，setup_consumers表决定哪些收集到的数据会被实际存储和展示。而以“events”开头的表则存储实际收集到的性能事件数据。比如，events_statements_summary_by_digest表按摘要统计语句执行的性能数据，events_transactions_summary_by_account_by_event_name表按账户和事务类型统计事务的性能数据。
数据收集原理： MySQL通过在服务器代码中植入大量的“探针（instrument）”来收集性能数据。当服务器执行某个操作时，对应的探针会被触发，记录相关的性能信息，如操作开始和结束的时间、涉及的资源等，并将这些信息写入到performance_schema库对应的表中。不过，这种细粒度的数据收集也会带来一定的性能开销，因此在生产环境中使用时需要谨慎配置。

SHOW语句与performance_schema库的关联

通过SHOW语句查看performance_schema库配置 可以使用SHOW VARIABLES语句查看与performance_schema相关的系统变量。例如，查看performance_schema是否启用：

SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';

结果可能如下：

+--------------------+-------+
| Variable_name      | Value |
+--------------------+-------+
| performance_schema | ON    |
+--------------------+-------+

若Value为ON，表示performance_schema库已启用。还可以查看performance_schema_max_table_instances变量，它决定了performance_schema库中可以创建的表实例的最大数量：

SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema_max_table_instances';

结果可能类似：

+----------------------------------+-------+
| Variable_name                    | Value |
+----------------------------------+-------+
| performance_schema_max_table_instances | 4000 |
+----------------------------------+-------+

结合SHOW语句和performance_schema库表获取性能信息 假设我们想了解当前MySQL实例中执行频率较高的SQL语句及其性能情况。我们可以结合SHOW STATUS语句和performance_schema.events_statements_summary_by_digest表来实现。首先，使用SHOW STATUS获取一些全局的状态信息，其中Queries表示服务器启动以来执行的查询总数：

SHOW STATUS LIKE 'Queries';

结果可能是：

+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Queries       | 12345 |
+---------------+-------+

然后，查询performance_schema.events_statements_summary_by_digest表，获取按摘要统计的语句执行信息。例如，获取执行次数最多的前10条语句及其执行次数、平均执行时间等信息：

SELECT DIGEST_TEXT, COUNT_STAR, SUM_TIMER_WAIT/1000000000 AS total_exec_time_seconds, AVG_TIMER_WAIT/1000000000 AS avg_exec_time_seconds
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY COUNT_STAR DESC
LIMIT 10;

结果可能如下：

+-----------------------------------------------------------------+------------+----------------------+---------------------+
| DIGEST_TEXT                                                     | COUNT_STAR | total_exec_time_seconds | avg_exec_time_seconds |
+-----------------------------------------------------------------+------------+----------------------+---------------------+
| SELECT * FROM users WHERE age > ?                               | 1000       | 5.0                  | 0.005               |
| INSERT INTO products (name, price) VALUES (?, ?)                | 800        | 3.0                  | 0.00375             |
| UPDATE users SET name = ? WHERE id = ?                          | 500        | 2.0                  | 0.004               |
+-----------------------------------------------------------------+------------+----------------------+---------------------+

深入探索SHOW语句与performance_schema库结合应用

分析特定用户的性能数据 在多用户的MySQL环境中，我们可能想了解某个特定用户执行的SQL语句的性能情况。假设我们有一个用户app_user，可以通过performance_schema.events_statements_summary_by_user_by_event_name表结合SHOW语句来实现。首先，使用SHOW GRANTS语句确认app_user用户的权限（这一步并非直接获取性能数据，但有助于了解用户环境）：

SHOW GRANTS FOR 'app_user'@'localhost';

结果可能类似：

+---------------------------------------------------------------------+
| Grants for app_user@localhost                                       |
+---------------------------------------------------------------------+
| GRANT SELECT, INSERT, UPDATE ON `app_db`.* TO 'app_user'@'localhost' |
+---------------------------------------------------------------------+

然后，查询performance_schema.events_statements_summary_by_user_by_event_name表获取app_user执行的语句的性能信息。例如，获取app_user执行的SELECT语句的执行次数和总执行时间：

SELECT EVENT_NAME, COUNT_STAR, SUM_TIMER_WAIT/1000000000 AS total_exec_time_seconds
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_user_by_event_name
WHERE USER = 'app_user' AND EVENT_NAME LIKE '%statement/select%';

结果可能如下：

+-----------------------------------+------------+----------------------+
| EVENT_NAME                        | COUNT_STAR | total_exec_time_seconds |
+-----------------------------------+------------+----------------------+
| statement/sql/select              | 500        | 2.5                  |
| statement/com/Select              | 450        | 2.2                  |
+-----------------------------------+------------+----------------------+

分析事务性能 performance_schema库对于事务性能分析也提供了很好的支持。我们可以通过SHOW ENGINE INNODB STATUS语句获取InnoDB引擎的状态信息，同时结合performance_schema.events_transactions_summary_by_account_by_event_name表来深入分析事务性能。 SHOW ENGINE INNODB STATUS语句会输出大量关于InnoDB引擎的运行状态信息，其中包括事务相关的信息。例如，查看最近一次死锁的信息（如果有）：

SHOW ENGINE INNODB STATUS\G

在输出结果中，可以找到类似如下的死锁信息（假设存在死锁）：

------------------------
LATEST DETECTED DEADLOCK
------------------------
170228 11:46:26
*** (1) TRANSACTION:
TRANSACTION 1999, ACTIVE 10 sec starting index read
mysql tables in use 1, locked 1
LOCK WAIT 2 lock struct(s), heap size 376, 1 row lock(s)
MySQL thread id 4, OS thread handle 0x7f998c13e700, query id 43 localhost root Sending data
SELECT * FROM users WHERE age > 30 FOR UPDATE
*** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 0 page no 3 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`users` trx id 1999 lock_mode X waiting
*** (2) TRANSACTION:
TRANSACTION 1998, ACTIVE 11 sec inserting
mysql tables in use 1, locked 1
4 lock struct(s), heap size 1248, 3 row lock(s), undo log entries 2
MySQL thread id 3, OS thread handle 0x7f998c13d700, query id 42 localhost root update
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('John', 35)
*** (2) HOLDS THE LOCK(S):
RECORD LOCKS space id 0 page no 3 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`users` trx id 1998 lock_mode X locks rec but not gap
*** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 0 page no 3 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`users` trx id 1998 lock_mode X locks rec but not gap waiting
*** WE ROLL BACK TRANSACTION (2)

同时，通过performance_schema.events_transactions_summary_by_account_by_event_name表可以获取事务按账户和类型统计的性能数据。例如，获取所有账户的事务执行次数和平均执行时间：

SELECT ACCOUNT_NAME, EVENT_NAME, COUNT_STAR, AVG_TIMER_WAIT/1000000000 AS avg_exec_time_seconds
FROM performance_schema.events_transactions_summary_by_account_by_event_name;

结果可能如下：

+----------------+----------------------+------------+---------------------+
| ACCOUNT_NAME   | EVENT_NAME           | COUNT_STAR | avg_exec_time_seconds |
+----------------+----------------------+------------+---------------------+
| root@localhost | transaction/innodb   | 100        | 0.05                |
| app_user@localhost | transaction/innodb | 50         | 0.03                |
+----------------+----------------------+------------+---------------------+

利用SHOW语句和performance_schema库优化数据库性能

发现慢查询 慢查询是数据库性能问题的常见来源。通过performance_schema库和SHOW语句的结合，我们可以更准确地定位慢查询。首先，确保慢查询日志功能开启（可以通过SHOW VARIABLES查看和配置）：

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';

如果Value为OFF，可以通过如下语句开启：

SET GLOBAL slow_query_log = ON;

同时，设置慢查询的时间阈值，比如设置为2秒（即执行时间超过2秒的查询会被记录到慢查询日志）：

SET GLOBAL long_query_time = 2;

然后，结合performance_schema.events_statements_summary_by_digest表来获取执行时间较长的查询。例如，获取平均执行时间超过1秒的查询：

SELECT DIGEST_TEXT, AVG_TIMER_WAIT/1000000000 AS avg_exec_time_seconds
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE AVG_TIMER_WAIT/1000000000 > 1
ORDER BY AVG_TIMER_WAIT DESC;

结果可能如下：

+-----------------------------------------------------------------+---------------------+
| DIGEST_TEXT                                                     | avg_exec_time_seconds |
+-----------------------------------------------------------------+---------------------+
| SELECT * FROM large_table JOIN another_table ON large_table.id = another_table.large_table_id | 2.5 |
| UPDATE complex_table SET status = ? WHERE condition = ?          | 1.8 |
+-----------------------------------------------------------------+---------------------+

对于这些慢查询，可以进一步分析其执行计划（使用EXPLAIN语句），以找出性能瓶颈并进行优化。例如，对上述第一个查询执行EXPLAIN：

EXPLAIN SELECT * FROM large_table JOIN another_table ON large_table.id = another_table.large_table_id;

结果会展示查询的执行计划，包括表的连接顺序、使用的索引等信息，帮助我们优化查询。

优化资源使用 performance_schema库还可以帮助我们分析MySQL服务器的资源使用情况，如CPU、内存和磁盘I/O等。通过performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name表可以获取各种等待事件的汇总信息，这些等待事件反映了资源争用情况。例如，获取磁盘I/O等待时间较长的事件：

SELECT EVENT_NAME, SUM_TIMER_WAIT/1000000000 AS total_wait_time_seconds
FROM performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name
WHERE EVENT_NAME LIKE '%io/file/%'
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC;

结果可能如下：

+-----------------------------------+----------------------+
| EVENT_NAME                        | total_wait_time_seconds |
+-----------------------------------+----------------------+
| wait/io/file/sql/FRM              | 10.5                 |
| wait/io/file/innodb/ibdata1       | 8.0                  |
+-----------------------------------+----------------------+

如果发现某个文件的I/O等待时间过长，可能需要考虑优化磁盘I/O，比如调整文件系统参数、更换更快的存储设备，或者优化涉及该文件的数据库操作（如减少对特定表的频繁读写）。

对于内存使用，可以通过performance_schema.memory_summary_global_by_event_name表查看内存分配情况。例如，获取分配内存较多的事件：

SELECT EVENT_NAME, SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC
FROM performance_schema.memory_summary_global_by_event_name
ORDER BY SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC DESC;

结果可能类似：

+-----------------------------------+--------------------------+
| EVENT_NAME                        | SUM_NUMBER_OF_BYTES_ALLOC |
+-----------------------------------+--------------------------+
| memory/sql/THD                    | 10485760                 |
| memory/innodb/buf_pool            | 8388608                  |
+-----------------------------------+--------------------------+

通过分析这些信息，可以了解哪些组件占用了大量内存，进而考虑是否需要调整相关配置参数，如innodb_buffer_pool_size等，以优化内存使用。

实践案例：优化电商数据库性能

假设我们有一个电商数据库，随着业务增长，出现了性能问题。我们将利用SHOW语句和performance_schema库来进行性能优化。

分析查询性能 首先，使用SHOW STATUS查看数据库的整体查询状态：

SHOW STATUS LIKE 'Queries';

发现Queries值增长迅速，说明查询量较大。然后，查询performance_schema.events_statements_summary_by_digest表，获取执行频率高且执行时间长的查询：

SELECT DIGEST_TEXT, COUNT_STAR, AVG_TIMER_WAIT/1000000000 AS avg_exec_time_seconds
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY COUNT_STAR * AVG_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

发现有一条查询商品列表并按销量排序的语句执行时间较长：

SELECT product_id, product_name, sales_count
FROM products
ORDER BY sales_count DESC;

对该查询执行EXPLAIN：

EXPLAIN SELECT product_id, product_name, sales_count
FROM products
ORDER BY sales_count DESC;

发现没有使用合适的索引，导致全表扫描。于是，为products表的sales_count列添加索引：

CREATE INDEX idx_sales_count ON products (sales_count);

再次执行查询，性能得到明显提升。

分析事务性能 通过SHOW ENGINE INNODB STATUS查看InnoDB引擎状态，发现有一些事务回滚的情况。同时，查询performance_schema.events_transactions_summary_by_account_by_event_name表，获取事务执行情况：

SELECT ACCOUNT_NAME, EVENT_NAME, COUNT_STAR, AVG_TIMER_WAIT/1000000000 AS avg_exec_time_seconds
FROM performance_schema.events_transactions_summary_by_account_by_event_name;

发现某些用户的事务执行时间较长，且回滚次数较多。进一步分析发现，这些事务涉及多个表的复杂操作，并且在事务中存在不合理的锁使用。例如，在更新商品库存和订单状态时，锁的范围过大，导致其他事务等待时间过长。优化方案是调整事务逻辑，尽量缩小锁的范围，并且对相关操作进行合理的排序，减少死锁的可能性。例如，将更新商品库存和订单状态的操作放在同一个事务中，并且按照相同的顺序执行，避免不同事务之间的锁争用。

优化资源使用 通过performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name表分析资源等待情况，发现磁盘I/O等待时间较长，特别是在innodb_data_file_path指定的文件上。查看SHOW VARIABLES中innodb_data_file_path的配置：

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_data_file_path';

发现数据文件配置在一个较慢的磁盘分区上。将数据文件迁移到更快的存储设备上，并调整innodb_data_file_path配置：

SET GLOBAL innodb_data_file_path = '/new_fast_disk/ibdata1:10M:autoextend';

同时，通过performance_schema.memory_summary_global_by_event_name表分析内存使用情况，发现innodb_buffer_pool占用内存较大，但命中率不高。适当调整innodb_buffer_pool_size：

SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 2G;

经过这些优化措施，电商数据库的性能得到了显著提升，响应时间缩短，系统稳定性增强。

注意事项与常见问题

性能开销 启用performance_schema库会带来一定的性能开销，因为它需要收集大量的细粒度性能数据。在生产环境中启用时，需要密切监控系统性能，确保其对业务的影响在可接受范围内。可以通过调整setup_instruments和setup_consumers表的配置，只收集关键的性能指标，以减少开销。例如，若只关心SQL语句的执行性能，可以禁用其他不必要的收集器：

UPDATE performance_schema.setup_instruments
SET ENABLED = 'NO'
WHERE NAME NOT LIKE '%statement/%';

数据准确性与时效性 performance_schema库中的数据是基于一定的时间间隔收集和更新的，因此可能存在一定的时效性问题。特别是在高并发、快速变化的数据库环境中，查询到的数据可能不能完全反映当前的实时状态。此外，数据收集过程中可能会因为各种原因（如系统故障、资源不足等）导致部分数据丢失或不准确。在分析性能数据时，需要综合考虑这些因素，并且可以结合其他工具（如SHOW STATUS等实时性较强的命令）来获取更全面准确的信息。
权限问题 在使用performance_schema库时，需要确保当前用户具有足够的权限。默认情况下，performance_schema库中的表是只读的，但某些操作（如修改setup表的配置）可能需要更高的权限。如果在查询或操作performance_schema库时遇到权限错误，需要使用具有适当权限的用户登录，或者通过GRANT语句为当前用户授予相应权限。例如，授予用户对performance_schema库所有表的查询权限：

GRANT SELECT ON performance_schema.* TO 'your_user'@'your_host';

版本兼容性 performance_schema库在不同的MySQL版本中可能存在一些差异，包括表结构、功能特性等方面。在使用特定的功能或表之前，需要查阅对应版本的MySQL官方文档，确保其兼容性。例如，某些性能指标在较新的版本中可能有更详细的统计方式，而在旧版本中可能无法获取。同时，在进行版本升级时，需要注意performance_schema库的变化对现有性能分析和优化工作的影响。

通过深入理解MySQL的SHOW语句与performance_schema库的关联使用，数据库管理员和开发人员能够更有效地监控、分析和优化数据库性能，确保MySQL数据库在各种场景下都能高效稳定地运行。无论是处理小型应用数据库还是大型企业级数据库，这些工具和技术都是提升数据库性能的有力武器。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据库环境，灵活运用这些知识，不断探索和实践，以达到最佳的性能优化效果。同时，持续关注MySQL的版本更新和新特性，及时将新的性能分析和优化手段应用到实际工作中，保持数据库性能的领先水平。