MySQL怎么查性能 mysql性能查看

如何测试mysql的性能和稳定性

　有一些有用的工具可以测试MySQL 和基于MySQL 的系统的性能。这里将演示如何利用这些工具进行测试。

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mysqlslap

mysqlslap可以模拟服务器的负载，并输出计时信息。它包含在MySQL 5.1 的发行包中，应该在MySQL 4.1或者更新的版本中都可以使用。测试时可以执行并发连接数，并指定SQL 语句（可以在命令行上执行，也可以把SQL 语句写入到参数文件中）。如果没有指定SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询schema 的SELECT 语句。

MySQL Benchmark Suite （sql-bench）

在MySQL 的发行包中也提供了一款自己的基准测试套件，可以用于在不同数据库服务器上进行比较测试。它是单线程的，主要用于测试服务器执行查询的速度。结果会显示哪种类型的操作在服务器上执行得更快。

这个测试套件的主要好处是包含了大量预定义的测试，容易使用，所以可以很轻松地用于比较不同存储引擎或者不同配置的性能测试。其也可以用于高层次测试，比较两个服务器的总体性能。当然也可以只执行预定义测试的子集（例如只测试UPDATE 的性能）。这些测试大部分是CPU 密集型的，但也有些短时间的测试需要大量的磁盘I/O 操作。

这个套件的最大缺点主要有：它是单用户模式的，测试的数据集很小且用户无法使用指定的数据，并且同一个测试多次运行的结果可能会相差很大。因为是单线程且串行执行的，所以无法测试多CPU 的能力，只能用于比较单CPU 服务器的性能差别。使用这个套件测试数据库服务器还需要Perl 和BDB 的支持，相关文档请参考.

Super Smack

Super Smack是一款用于MySQL 和PostgreSQL的基准测试工具，可以提供压力测试和负载生成。这是一个复杂而强大的工具，可以模拟多用户访问，可以加载测试数据到数据库，并支持使用随机数据填充测试表。测试定义在"smack"文件中，smack 文件使用一种简单的语法定义测试的客户端、表、查询等测试要素。

Database Test Suite

Database Test Suite 是由开源软件开发实验室（OSDL,Open Source DevelopmentLabs）设计的，发布在SourceForge 网站上，这是一款类似某些工业标准测试的测试工具集，例如由事务处理性能委员会（TPC,Transaction Processing Performance Council）制定的各种标准。特别值得一提的是，其中的dbt2 就是一款免费的TPC-C OLTP 测试工具（未认证）。之前本书作者经常使用该工具，不过现在已经使用自己研发的专用于MySQL 的测试工具替代了。

Percona's TPCC-MySQL Tool

我们开发了一个类似TPC-C 的基准测试工具集，其中有部分是专门为MySQL 测试开发的。在评估大压力下MySQL 的一些行为时，我们经常会利用这个工具进行测试（简单的测试，一般会采用sysbench 替代），在源码库中有一个简单的文档说明。

sysbench

sysbench是一款多线程系统压测工具。它可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件I/O、操作系统调度器、内存分配和传输速度、POSIX 线程，以及数据库服务器等。sysbench 支持Lua 脚本语言，Lua 对于各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench 是我们非常喜欢的一种全能测试工具，支持MySQL、操作系统和硬件的硬件测试。（节选自《高性能MySQL》）

如何查看mysql数据库的性能

如何提高MySQL Limit查询的性能?

在MySQL数据库操作中，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。

如何查看mysql 脚本的性能

可以使用EXPLAIN语句查看SQL脚本性能：

EXPLAIN SELECT 语句；

例如学生表，其中电话字段建立了索引

学生表有6条记录

查询SQL语句的运行效率

explain select * from students where phone like '%34%'\G

下图rows为6，显示该查询扫描了6行记录，没有利用到索引

explain select * from students where phone like '45%'\G

下图rows为1，显示该查询扫描了1行记录，利用到了索引

两图比较like匹配查询

第一种写法 '%34%' 扫描了6行，索引未被利用；第二种写法 '45%' 扫描1行，索引发挥作用，效率更高。

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