如何查看mysql数据库的性能

如何提高MySQL Limit查询的性能?

在MySQL数据库 *** 作中，我们在做一些查询的时候总希望能避免数据库引擎做全表扫描，因为全表扫描时间长，而且其中大部分扫描对客户端而言是没有意义的。其实我们可以使用Limit关键字来避免全表扫描的情况，从而提高效率。

有个几千万条记录的表 on MySQL 5.0.x，现在要读出其中几十万万条左右的记录。常用方法，依次循环：

select * from mytable where index_col = xxx limit offset, limit

经验：如果没有blob/text字段，单行记录比较小，可以把 limit 设大点，会加快速度。

问题：头几万条读取很快，但是速度呈线性下降，同时 mysql server cpu 99% ，速度不可接受。

调用 explain select * from mytable where index_col = xxx limit offset, limit

显示 type = ALL

在 MySQL optimization 的文档写到"All"的解释

A full table scan is done for each combination of rows from the previous tables. This is normally not good if the table is the first table not marked const, and usually very bad in all other cases. Normally, you can avoid ALL by adding indexes that allow row retrieval from the table based on constant values or column values from earlier tables.

看样子对于 all, mysql 就使用比较笨的方法，那就改用 range 方式？ 因为 id 是递增的，也很好修改 sql 。

select * from mytable where id >offset and id <offset + limit and index_col = xxx

explain 显示 type = range，结果速度非常理想，返回结果快了几十倍。

Limit语法：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset

LIMIT子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。

如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)。

为了与 PostgreSQL 兼容，MySQL 也支持句法：LIMIT # OFFSET #。

mysql>SELECT * FROM table LIMIT 5,10//检索记录行6-15

//为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行，可以指定第二个参数为-1

mysql>SELECT * FROM table LIMIT 95,-1//检索记录行96-last

//如果只给定一个参数，它表示返回最大的记录行数目，换句话说，LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n

mysql>SELECT * FROM table LIMIT 5//检索前5个记录行

MySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。同样是取10条数据，下面两句就不是一个数量级别的。

select * from table limit 10000,10

select * from table limit 0,10

文中不是直接使用limit，而是首先获取到offset的id然后直接使用limit size来获取数据。根据他的数据，明显要好于直接使用limit。

这里我具体使用数据分两种情况进行测试。

1、offset比较小的时候：

select * from table limit 10,10

//多次运行，时间保持在0.0004-0.0005之间

Select * From table Where vid ＞=(Select vid From table Order By vid limit 10,1) limit 10

//多次运行，时间保持在0.0005-0.0006之间，主要是0.0006

结论：偏移offset较小的时候，直接使用limit较优。这个显然是子查询的原因。

2、offset大的时候：

select * from table limit 10000,10

//多次运行，时间保持在0.0187左右

Select * From table Where vid ＞=(Select vid From table Order By vid limit 10000,1) limit 10

//多次运行，时间保持在0.0061左右，只有前者的1/3。可以预计offset越大，后者越优。

我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法：

其实常用的一般：

选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL *** 作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：

SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。

SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author

UNION

SELECT Name, Supplier FROM product

4、事务

尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库 *** 作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的 *** 作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的 *** 作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都 *** 作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL *** 作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN

INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHERE item='book'

COMMIT

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的 *** 作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户

来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE

SELECT Quantity FROM inventory

WHEREItem='book'

...

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHEREItem='book'

UNLOCK TABLES

这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的 *** 作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo

(

CustomerID INT NOT NULL ,

PRIMARY KEY ( CustomerID )

) TYPE = INNODB

CREATE TABLE salesinfo

(

SalesID INT NOT NULL,

CustomerID INT NOT NULL,

PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),

FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo

(CustomerID) ON DELETECASCADE

) TYPE = INNODB

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL

从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的 *** 作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行 *** 作。

例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001

SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"

同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24

SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7

上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books

WHERE name like "MySQL%"

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books

WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"

最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

首先介绍下 pt-stalk，它是 Percona-Toolkit 工具包中的一个工具，说起 PT 工具包大家都不陌生，平时常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自于这个工具包，这里就不多介绍了。

pt-stalk 的主要功能是在出现问题时收集 OS 及 MySQL 的诊断信息，这其中包括：

1. OS 层面的 CPU、IO、内存、磁盘、网络等信息；

2. MySQL 层面的行锁等待、会话连接、主从复制，状态参数等信息。

而且 pt-stalk 是一个 Shell脚本，对于我这种看不懂 perl 的人来说比较友好，脚本里面的监控逻辑与监控命令也可以拿来参考，用于构建自己的监控体系。

三、使用

接着我们来看下如何使用这个工具。

pt-stalk 通常以后台服务形式监控 MySQL 并等待触发条件，当触发条件时收集相关诊断数据。

触发条件相关的参数有以下几个：

function：

∘ 默认为 status，代表监控 SHOW GLOBAL STATUS 的输出；

∘ 也可以设置为 processlist，代表监控 show processlist 的输出；

variable：

∘ 默认为 Threads_running，代表 监控参数，根据上述监控输出指定具体的监控项；

threshold：

∘ 默认为 25，代表 监控阈值，监控参数超过阈值，则满足触发条件；

∘ 监控参数的值非数字时，需要配合 match 参数一起使用，如 processlist 的 state 列；

cycles：

∘ 默认为 5，表示连续观察到五次满足触发条件时，才触发收集；

连接参数：host、password、port、socket。

其他一些重要参数：

iterations：该参数指定 pt-stalk 在触发收集几次后退出，默认会一直运行。

run-time：触发收集后，该参数指定收集多长时间的数据，默认 30 秒。

sleep：该参数指定在触发收集后，sleep 多久后继续监控，默认 300 秒。

interval：指定状态参数的检查频率，判断是否需要触发收集，默认 1 秒。

dest：监控数据存放路径，默认为 /var/lib/pt-stalk。

retention-time ：监控数据保留时长，默认 30 天。

daemonize：以后台服务运行，默认不开启。

log：后台运行日志，默认为 /var/log/pt-stalk.log。

collect：触发发生时收集诊断数据，默认开启。

∘ collect-gdb：收集 GDB 堆栈跟踪，需要 gdb 工具。

∘ collect-strace：收集跟踪数据，需要 strace 工具。

∘ collect-tcpdump：收集 tcpdump 数据，需要 tcpdump 工具。

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