好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的程序猿老王！今天咱们不聊妹子，不聊八卦，来点硬核的，聊聊如何用 MySQL 的 Sys Schema 这把瑞士军刀，给你的数据库做个全身检查，揪出 CPU、内存、I/O 这三个“捣蛋鬼”，让你的数据库跑得飞起，就像加了特技一样！✨
开场白：数据库也需要“体检”！
各位都知道，人上了年纪，就要定期体检，看看血压血脂血糖，防患于未然。数据库也一样啊！随着业务的增长，数据量的膨胀，数据库难免会出现一些“小毛病”，比如：
- CPU 骤然飙升： 像得了“高血压”，服务器嗷嗷叫，用户体验直线下降。
- 内存持续告急： 就像得了“贫血”，干啥都慢吞吞，甚至直接宕机。
- I/O 压力山大： 就像得了“便秘”，数据读写慢如蜗牛，让人抓狂。
这些“小毛病”如果不及时发现并治疗，轻则影响用户体验，重则导致业务中断，损失惨重。所以，给数据库做个“体检”，及时发现并解决问题，是非常有必要的。而 MySQL 的 Sys Schema，就是我们进行数据库“体检”的利器！
Sys Schema：MySQL 的“健康检查报告”
Sys Schema 是 MySQL 5.7 之后引入的一个系统数据库，它提供了一系列视图和存储过程，可以帮助我们监控和分析 MySQL 实例的性能指标。你可以把它想象成一份详细的“健康检查报告”，里面包含了 CPU 使用情况、内存使用情况、I/O 性能等等关键信息。
为啥要用 Sys Schema？因为它够“骚”！
咳咳，严肃点，是因为它够强大！相比于直接查询 information_schema，Sys Schema 提供了更友好的视图和更易于理解的数据，大大降低了我们分析数据库性能的门槛。
- 封装性好： Sys Schema 隐藏了底层复杂的查询逻辑，我们只需要简单地查询视图，就可以获取我们需要的信息。
- 可读性强： Sys Schema 提供的视图和存储过程，命名清晰，数据格式友好，方便我们理解和分析。
- 功能强大： Sys Schema 涵盖了 CPU、内存、I/O、锁、连接等多个方面的性能指标，可以帮助我们全面了解数据库的运行状况。
准备工作：开启 Sys Schema 这扇“窗”
如果你的 MySQL 版本是 5.7 或更高，那么 Sys Schema 默认已经安装好了。如果没有，或者不确定，可以使用以下命令来安装：
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS sys;
SOURCE /usr/share/mysql/sys_schema.sql; -- 这里需要替换成你的 sys_schema.sql 文件的实际路径安装完成后，就可以使用 USE sys; 命令来切换到 Sys Schema 数据库了。
“体检”开始：揪出 CPU 这个“高血压”患者
CPU 使用率过高，是数据库性能问题中最常见的原因之一。我们需要找出哪些 SQL 语句占用了大量的 CPU 资源，然后进行优化。Sys Schema 提供了几个视图，可以帮助我们快速定位 CPU 热点：
sys.processlist： 类似于SHOW PROCESSLIST命令，但提供了更多的信息，例如 CPU 使用时间、内存使用量等等。sys.x$processlist：processlist的增强版，提供了更详细的性能指标。sys.statements_with_runtimes_in_95th_percentile： 列出了执行时间最长的 SQL 语句，通常这些语句也是 CPU 使用率较高的语句。sys.user_summary_by_statement_type： 按用户和语句类型汇总 CPU 使用情况。
案例分析：揪出“吃”CPU 的 SQL 语句
假设我们发现 CPU 使用率一直居高不下，我们可以使用以下 SQL 语句，找出执行时间最长的 SQL 语句：
SELECT
query,
exec_count,
avg_latency,
last_seen
FROM
sys.statements_with_runtimes_in_95th_percentile
ORDER BY
avg_latency DESC
LIMIT 10;这个 SQL 语句会列出执行时间最长的 10 条 SQL 语句，包括 SQL 语句的内容、执行次数、平均执行时间、最后一次执行时间等等。通过分析这些 SQL 语句，我们可以找出 CPU 使用率高的“罪魁祸首”，然后进行优化，例如：
- 优化 SQL 语句： 使用索引、避免全表扫描、减少数据传输等等。
- 调整数据库参数： 增加
innodb_buffer_pool_size、调整query_cache_size等等。 - 升级硬件： 如果优化 SQL 语句和调整参数都无效，那么可能需要升级 CPU 或增加 CPU 核心数。
“体检”继续：解决内存这个“贫血”问题
内存不足会导致数据库频繁进行磁盘 I/O，从而降低性能。我们需要监控数据库的内存使用情况，找出内存泄漏或过度消耗内存的原因，然后进行优化。Sys Schema 提供了几个视图，可以帮助我们分析内存使用情况：
sys.memory_global_by_current_bytes： 按全局维度显示当前内存使用情况。sys.memory_global_total： 显示全局总内存使用情况。sys.memory_summary_global_by_event_name： 按事件名称汇总内存使用情况。
案例分析：找出“吃”内存的罪魁祸首
假设我们发现数据库的内存使用率持续上升，我们可以使用以下 SQL 语句，找出占用内存最多的事件：
SELECT
event_name,
current_number_of_bytes,
high_number_of_bytes
FROM
sys.memory_summary_global_by_event_name
ORDER BY
current_number_of_bytes DESC
LIMIT 10;这个 SQL 语句会列出占用内存最多的 10 个事件，包括事件名称、当前使用的内存量、最大使用的内存量等等。通过分析这些事件，我们可以找出内存泄漏或过度消耗内存的原因，然后进行优化，例如：
- 优化 SQL 语句： 减少大数据量的查询、避免不必要的内存分配等等。
- 调整数据库参数： 增加
innodb_buffer_pool_size、调整sort_buffer_size等等。 - 排查内存泄漏： 使用内存分析工具，例如 Valgrind，找出内存泄漏的原因并修复。
“体检”深入：告别 I/O 这个“便秘”困扰
I/O 性能是数据库性能的关键因素之一。如果 I/O 压力过大，会导致数据读写速度变慢，从而影响整个数据库的性能。我们需要监控数据库的 I/O 性能，找出 I/O 热点，然后进行优化。Sys Schema 提供了几个视图，可以帮助我们分析 I/O 性能：
sys.io_global_by_file_by_bytes： 按文件显示 I/O 使用情况，包括读取的字节数、写入的字节数等等。sys.io_global_by_wait： 按等待事件显示 I/O 使用情况，包括等待时间、等待次数等等。sys.schema_table_statistics_io： 按表显示 I/O 使用情况，包括读取的行数、写入的行数等等。
案例分析：找出 I/O 热点
假设我们发现数据库的 I/O 压力很大，我们可以使用以下 SQL 语句，找出 I/O 使用最多的文件：
SELECT
file,
total_read,
total_written,
total
FROM
sys.io_global_by_file_by_bytes
ORDER BY
total DESC
LIMIT 10;这个 SQL 语句会列出 I/O 使用最多的 10 个文件，包括文件名、总读取量、总写入量、总 I/O 量等等。通过分析这些文件，我们可以找出 I/O 热点，然后进行优化，例如：
- 优化 SQL 语句： 使用索引、避免全表扫描、减少数据传输等等。
- 调整数据库参数： 调整
innodb_flush_log_at_trx_commit、增加innodb_buffer_pool_size等等。 - 升级硬件： 使用 SSD 磁盘、增加磁盘数量、使用 RAID 技术等等。
- 数据迁移： 将不常用的数据迁移到其他存储介质。
总结：Sys Schema，你值得拥有！
今天我们一起学习了如何使用 MySQL 的 Sys Schema 来进行系统性能分析，包括 CPU、内存、I/O 三个方面。通过 Sys Schema 提供的视图和存储过程，我们可以快速定位性能瓶颈，并采取相应的优化措施，让你的数据库跑得更快、更稳！🚀
记住，数据库性能优化是一个持续的过程，需要我们不断地监控、分析、优化。Sys Schema 是我们进行数据库性能分析的利器，希望大家能够熟练掌握，让你的数据库永远保持健康状态！💪
最后，送给大家一句话：
“代码虐我千百遍，我待代码如初恋！❤️”
希望大家在编程的道路上越走越远，早日成为代码界的“大佬”！😎
补充：一些小技巧
- 定期收集数据： 可以编写脚本，定期收集 Sys Schema 中的数据，并将其存储到历史表中，以便进行趋势分析。
- 使用监控工具： 可以将 Sys Schema 中的数据集成到监控工具中，例如 Grafana，以便实时监控数据库的性能指标。
- 结合 Explain 分析： 可以使用
EXPLAIN命令分析 SQL 语句的执行计划，找出 SQL 语句的性能瓶颈，并进行优化。
免责声明：
本文仅供学习交流使用，不保证内容的完全准确性。在实际应用中，请根据具体情况进行调整和优化。如有任何疑问，请参考 MySQL 官方文档。