MySQL中使用show status語(yǔ)句查詢(xún)MySQL的性能參數(shù)
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語(yǔ)法：
show status like [statement];
常用statement說(shuō)明：
# 查詢(xún)連接MySQL服務(wù)器的次數(shù)
# 查詢(xún)MySQL服務(wù)器上線(xiàn)的時(shí)間
# 查詢(xún)慢查詢(xún)的次數(shù)
# 查詢(xún) 查詢(xún)操作的次數(shù)
查看MySQL服務(wù)器配置信息 ：
查看MySQL服務(wù)器運(yùn)行的各種狀態(tài)值 ：
慢查詢(xún)：
連接數(shù)：
key_buffer_size 是對(duì)MyISAM表性能影響最大的一個(gè)參數(shù)
臨時(shí)表：
查看open table ：
進(jìn)程使用情況：
查詢(xún)緩存(query cache) ：
文件打開(kāi)數(shù)(open_files) ：
表鎖情況 ：
表掃描情況 ：
查詢(xún)吞吐量：
連接情況：
分析查詢(xún)語(yǔ)句
mysql提供了explain語(yǔ)句和describe語(yǔ)句，進(jìn)行分析查詢(xún)語(yǔ)句
EXPLAIN的語(yǔ)法：
說(shuō)明：
示例：
DESCRIBE語(yǔ)句
使用方法與EXPLAIN語(yǔ)句是一樣的，并且分析結(jié)果也是一樣的。
語(yǔ)法：
mysql中提高性能的最有效的方式：
1, 對(duì)數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)合理的索引。索引提供了高效訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的方法，并且加快了查詢(xún)的速度。
使用索引查詢(xún)幾種特殊情況：
一，獲取mysql用戶(hù)下的進(jìn)程總數(shù)
ps -ef | awk '{print $1}' | grep "mysql" | grep -v "grep" | wc-1
二，主機(jī)性能狀態(tài)
# uptime
[root@ ~]# uptime
13:05:52 up 53 days, 52 min, 1 user, load average: 0.00, 0.00, 0.00
三，CPU使用率
# top
或
# vmstat
四，磁盤(pán)IO量
# vmstat 或 # iostat
五，swap進(jìn)出量[內(nèi)存]
# free
測(cè)試何種指標(biāo)
在開(kāi)始執(zhí)行甚至是在設(shè)計(jì)基準(zhǔn)測(cè)試之前 需要先明確測(cè)試的目標(biāo) 測(cè)試目標(biāo)決定了選擇什么樣的測(cè)試工具和技術(shù) 以獲得精確而有意義的測(cè)試結(jié)果 可以將測(cè)試目標(biāo)細(xì)化為一系列的問(wèn)題 比如 這種CPU 是否比另外一種要快？ 或 新索引是否比當(dāng)前索引性能更好？
有時(shí)候需要用不同的方法測(cè)試不同的指標(biāo) 比如 針對(duì)延遲（latency）和吞吐量（throughput）就需要采用不同的測(cè)試方法
請(qǐng)考慮以下指標(biāo) 看看如何滿(mǎn)足測(cè)試的需求
吞吐量
吞吐量指的是單位時(shí)間內(nèi)的事務(wù)處理數(shù) 這一直是經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用測(cè)試指標(biāo) 一些標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)測(cè)試被廣泛地引用 如TPC C（參考// tpc ） 而且很多數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商都努力爭(zhēng)取在這些測(cè)試中取得好成績(jī) 這類(lèi)基準(zhǔn)測(cè)試主要針對(duì)在線(xiàn)事務(wù)處理（OLTP）的吞吐量 非常適用于多用戶(hù)的交互式應(yīng)用 常用的測(cè)試單位是每秒事務(wù)數(shù)（TPS） 有些也采用每分鐘事務(wù)數(shù)（TPM）
響應(yīng)時(shí)間或者延遲
這個(gè)指標(biāo)用于測(cè)試任務(wù)所需的整體時(shí)間 根據(jù)具體的應(yīng)用 測(cè)試的時(shí)間單位可能是微秒 毫秒 秒或者分鐘 根據(jù)不同的時(shí)間單位可以計(jì)算出平均響應(yīng)時(shí)間 最小響應(yīng)時(shí)間 最大響應(yīng)時(shí)間和所占百分比 最大響應(yīng)時(shí)間通常意義不大 因?yàn)闇y(cè)試時(shí)間越長(zhǎng) 最大響應(yīng)時(shí)間也可能越大 而且其結(jié)果通常不可重復(fù) 每次測(cè)試都可能得到不同的最大響應(yīng)時(shí)間 因此 通?？梢允褂冒俜直软憫?yīng)時(shí)間（percentile responsetime）來(lái)替代最大響應(yīng)時(shí)間 例如 如果 % 的響應(yīng)時(shí)間都是 毫秒 則表示任務(wù)在 % 的時(shí)間段內(nèi)都可以在 毫秒之內(nèi)完成
使用圖表有助于理解測(cè)試結(jié)果 可以將測(cè)試結(jié)果繪制成折線(xiàn)圖（比如平均值折線(xiàn)或者 % 百分比折線(xiàn)）或者散點(diǎn)圖 直觀(guān)地表現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)果集的分布情況 通過(guò)這些圖可以發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間測(cè)試的趨勢(shì) 本章后面將更詳細(xì)地討論這一點(diǎn)
并發(fā)性
并發(fā)性是一個(gè)非常重要又經(jīng)常被誤解和誤用的指標(biāo) 例如 它經(jīng)常被表示成多少用戶(hù)在同一時(shí)間瀏覽一個(gè)Web 站點(diǎn) 經(jīng)常使用的指標(biāo)是有多少個(gè)會(huì)話(huà)注 然而 HTTP協(xié)議是無(wú)狀態(tài)的 大多數(shù)用戶(hù)只是簡(jiǎn)單地讀取瀏覽器上顯示的信息 這并不等同于Web 服務(wù)器的并發(fā)性 而且 Web 服務(wù)器的并發(fā)性也不等同于數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)性 而僅僅只表示會(huì)話(huà)存儲(chǔ)機(jī)制可以處理多少數(shù)據(jù)的能力 Web 服務(wù)器的并發(fā)性更準(zhǔn)確的度量指標(biāo) 應(yīng)該是在任意時(shí)間有多少同時(shí)發(fā)生的并發(fā)請(qǐng)求
在應(yīng)用的不同環(huán)節(jié)都可以測(cè)量相應(yīng)的并發(fā)性 Web 服務(wù)器的高并發(fā) 一般也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)的高并發(fā) 但服務(wù)器采用的語(yǔ)言和工具集對(duì)此都會(huì)有影響 注意不要將創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)連接和并發(fā)性搞混淆 一個(gè)設(shè)計(jì)良好的應(yīng)用 同時(shí)可以打開(kāi)成百上千個(gè)MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器連接 但可能同時(shí)只有少數(shù)連接在執(zhí)行查詢(xún) 所以說(shuō) 一個(gè)Web 站點(diǎn) 同時(shí)有 個(gè)用戶(hù) 訪(fǎng)問(wèn) 卻可能只有 ～ 個(gè)并發(fā)請(qǐng)求到MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)
換句話(huà)說(shuō) 并發(fā)性基準(zhǔn)測(cè)試需要關(guān)注的是正在工作中的并發(fā)操作 或者是同時(shí)工作中的線(xiàn)程數(shù)或者連接數(shù) 當(dāng)并發(fā)性增加時(shí) 需要測(cè)量吞吐量是否下降 響應(yīng)時(shí)間是否變長(zhǎng) 如果是這樣 應(yīng)用可能就無(wú)法處理峰值壓力
并發(fā)性的測(cè)量完全不同于響應(yīng)時(shí)間和吞吐量 它不像是一個(gè)結(jié)果 而更像是設(shè)置基準(zhǔn)測(cè)試的一種屬性 并發(fā)性測(cè)試通常不是為了測(cè)試應(yīng)用能達(dá)到的并發(fā)度 而是為了測(cè)試應(yīng)用在不同并發(fā)下的性能 當(dāng)然 數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)性還是需要測(cè)量的 可以通過(guò)sy *** ench 指定 或者 個(gè)線(xiàn)程的測(cè)試 然后在測(cè)試期間記錄MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的Threads_running 狀態(tài)值 在第 章將討論這個(gè)指標(biāo)對(duì)容量規(guī)劃的影響
可擴(kuò)展性
在系統(tǒng)的業(yè)務(wù)壓力可能發(fā)生變化的情況下 測(cè)試可擴(kuò)展性就非常必要了 第 章將更進(jìn)一步討論可擴(kuò)展性的話(huà)題 簡(jiǎn)單地說(shuō) 可擴(kuò)展性指的是 給系統(tǒng)增加一倍的工作 在理想情況下就能獲得兩倍的結(jié)果（即吞吐量增加一倍） 或者說(shuō) 給系統(tǒng)增加一倍的資源（比如兩倍的CPU 數(shù)） 就可以獲得兩倍的吞吐量 當(dāng)然 同時(shí)性能（響應(yīng)時(shí)間）也必須在可以接受的范圍內(nèi) 大多數(shù)系統(tǒng)是無(wú)法做到如此理想的線(xiàn)性擴(kuò)展的 隨著壓力的變化 吞吐量和性能都可能越來(lái)越差
可擴(kuò)展性指標(biāo)對(duì)于容量規(guī)范非常有用 它可以提供其他測(cè)試無(wú)法提供的信息 來(lái)幫助發(fā)現(xiàn)應(yīng)用的瓶頸 比如 如果系統(tǒng)是基于單個(gè)用戶(hù)的響應(yīng)時(shí)間測(cè)試（這是一個(gè)很糟糕的測(cè)試策略）設(shè)計(jì)的 雖然測(cè)試的結(jié)果很好 但當(dāng)并發(fā)度增加時(shí) 系統(tǒng)的性能有可能變得非常糟糕 而一個(gè)基于不斷增加用戶(hù)連接的情況下的響應(yīng)時(shí)間測(cè)試則可以發(fā)現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題
一些任務(wù) 比如從細(xì)粒度數(shù)據(jù)創(chuàng)建匯總表的批量工作 需要的是周期性的快速響應(yīng)時(shí)間 當(dāng)然也可以測(cè)試這些任務(wù)純粹的響應(yīng)時(shí)間 但要注意考慮這些任務(wù)之間的相互影響 批量工作可能導(dǎo)致相互之間有影響的查詢(xún)性能變差 反之亦然
歸根結(jié)底 應(yīng)該測(cè)試那些對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)最重要的指標(biāo) 因此應(yīng)該盡可能地去收集一些需求 比如 什么樣的響應(yīng)時(shí)間是可以接受的 期待多少的并發(fā)性 等等 然后基于這些需求來(lái)設(shè)計(jì)基準(zhǔn)測(cè)試 避免目光短淺地只關(guān)注部分指標(biāo) 而忽略其他指標(biāo)
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