MySQL Performance Schema：构建基于SQL执行时间的实时性能排行榜
大家好！今天我们来探讨如何利用MySQL的Performance Schema构建一个基于SQL执行时间的实时性能排行榜。Performance Schema是MySQL 5.5及以上版本引入的一个强大的性能监控工具，它提供了细粒度的性能数据，使我们能够深入了解数据库内部的运行状况，并进行优化。
1. Performance Schema简介
Performance Schema并不是默认启用的，因为它会带来一定的性能开销。但是，对于性能分析和优化来说，这些开销通常是可以接受的。Performance Schema通过instrumentation来收集数据，这些instrumentation可以针对不同的事件进行配置。
- Instrumentation: Performance Schema使用instrumentation来跟踪各种事件，例如SQL语句的执行、锁的获取和释放、内存分配等。
- Consumers: 收集到的事件数据被存储在内存中的表中，这些表被称为consumers。我们可以通过查询这些表来获取性能数据。
- Configuration: 我们可以通过配置instrumentation和consumers来控制Performance Schema收集哪些数据，以及如何存储这些数据。
2. 启用和配置Performance Schema
首先，我们需要确保Performance Schema已启用。可以通过以下SQL语句检查：
SELECT @@performance_schema;如果返回值为 0，则需要启用它。可以通过修改MySQL配置文件 (my.cnf 或 my.ini) 来启用Performance Schema。在 [mysqld] 部分添加或修改以下配置项：
performance_schema=ON重启MySQL服务器后，Performance Schema将启用。
接下来，我们需要配置Performance Schema来收集SQL执行时间的数据。我们需要启用以下instrumentation：
statement/sql/statementwait/synch/mutex/sql/statement_lockwait/synch/cond/sql/statement_cond
可以通过以下SQL语句来启用这些instrumentation：
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'statement/sql/statement';
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'wait/synch/mutex/sql/statement_lock';
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'wait/synch/cond/sql/statement_cond';此外，我们还需要启用相应的consumers，以便将收集到的数据存储到Performance Schema的表中。我们需要启用以下consumers：
events_statements_currentevents_statements_historyevents_statements_history_long
可以通过以下SQL语句来启用这些consumers：
UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%statements%';3. 查询Performance Schema获取SQL执行时间数据
启用和配置Performance Schema后，我们可以通过查询Performance Schema的表来获取SQL执行时间数据。最常用的表是 events_statements_summary_global_by_event_name 和 events_statements_history_long。
events_statements_summary_global_by_event_name: 这个表提供了全局的SQL语句执行时间汇总信息。它可以用来了解哪些类型的SQL语句执行时间最长。events_statements_history_long: 这个表包含了最近执行的SQL语句的详细信息，包括执行时间、执行次数、锁定等待时间等。
以下是一个查询 events_statements_summary_global_by_event_name 表的例子：
SELECT
EVENT_NAME,
COUNT_STAR,
SUM_TIMER_WAIT,
AVG_TIMER_WAIT
FROM
performance_schema.events_statements_summary_global_by_event_name
WHERE
EVENT_NAME LIKE 'statement/sql/%'
ORDER BY
SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;这个查询会返回执行时间最长的10种SQL语句类型，包括执行次数、总执行时间和平均执行时间。
以下是一个查询 events_statements_history_long 表的例子：
SELECT
DIGEST_TEXT,
COUNT_STAR,
SUM_TIMER_WAIT,
AVG_TIMER_WAIT,
LAST_SEEN
FROM
performance_schema.events_statements_history_long
ORDER BY
SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;这个查询会返回执行时间最长的10条SQL语句，包括SQL语句的文本、执行次数、总执行时间、平均执行时间和最后一次执行时间。注意DIGEST_TEXT是SQL语句的规范化版本，它将参数值替换为?，以便将相似的SQL语句归为一类。
4. 构建实时性能排行榜
有了SQL执行时间数据，我们可以构建一个实时性能排行榜。我们可以使用以下步骤：
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创建存储排行榜数据的表: 我们需要创建一个表来存储排行榜数据。这个表应该包含以下字段：
sql_digest: SQL语句的规范化版本。execution_count: SQL语句的执行次数。total_execution_time: SQL语句的总执行时间。average_execution_time: SQL语句的平均执行时间。last_seen: SQL语句的最后一次执行时间。timestamp: 更新时间戳。
CREATE TABLE performance_ranking ( sql_digest VARCHAR(255) NOT NULL PRIMARY KEY, execution_count BIGINT UNSIGNED NOT NULL, total_execution_time BIGINT UNSIGNED NOT NULL, average_execution_time BIGINT UNSIGNED NOT NULL, last_seen TIMESTAMP NOT NULL, timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ); -
编写SQL查询语句获取数据: 我们需要编写SQL查询语句从
events_statements_history_long表中获取SQL执行时间数据。SELECT DIGEST, DIGEST_TEXT, COUNT_STAR, SUM_TIMER_WAIT, AVG_TIMER_WAIT, MAX(LAST_SEEN) FROM performance_schema.events_statements_history_long GROUP BY DIGEST, DIGEST_TEXT ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 100;这个查询会返回执行时间最长的100条SQL语句，并按照总执行时间排序。
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编写脚本定期更新排行榜数据: 我们需要编写一个脚本，定期执行SQL查询语句，并将结果更新到排行榜表中。我们可以使用Python、PHP或其他编程语言来编写这个脚本。以下是一个Python脚本的例子：
import mysql.connector import time # 数据库连接信息 db_config = { 'user': 'your_user', 'password': 'your_password', 'host': 'your_host', 'database': 'performance_schema' } # 排行榜表名 ranking_table = 'your_database.performance_ranking' # SQL查询语句 sql_query = """ SELECT DIGEST, DIGEST_TEXT, COUNT_STAR, SUM_TIMER_WAIT, AVG_TIMER_WAIT, MAX(LAST_SEEN) FROM performance_schema.events_statements_history_long GROUP BY DIGEST, DIGEST_TEXT ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 100; """ def update_ranking(): try: cnx = mysql.connector.connect(**db_config) cursor = cnx.cursor() cursor.execute(sql_query) results = cursor.fetchall() # 更新或插入数据到排行榜表 for row in results: digest = row[0] digest_text = row[1] count = row[2] total_time = row[3] avg_time = row[4] last_seen = row[5] # 检查是否存在 check_sql = f"SELECT COUNT(*) FROM {ranking_table} WHERE sql_digest = %s" cursor.execute(check_sql, (digest,)) exists = cursor.fetchone()[0] > 0 if exists: update_sql = f""" UPDATE {ranking_table} SET execution_count = %s, total_execution_time = %s, average_execution_time = %s, last_seen = %s WHERE sql_digest = %s """ cursor.execute(update_sql, (count, total_time, avg_time, last_seen, digest)) else: insert_sql = f""" INSERT INTO {ranking_table} (sql_digest, execution_count, total_execution_time, average_execution_time, last_seen) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s) """ cursor.execute(insert_sql, (digest, count, total_time, avg_time, last_seen)) cnx.commit() print(f"Ranking updated successfully at {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") except mysql.connector.Error as err: print(f"Error updating ranking: {err}") finally: if cnx: cursor.close() cnx.close() # 定期更新排行榜数据 while True: update_ranking() time.sleep(60) # 每隔60秒更新一次这个脚本会每隔60秒执行一次SQL查询语句，并将结果更新到排行榜表中。
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创建Web页面展示排行榜数据: 我们需要创建一个Web页面来展示排行榜数据。我们可以使用HTML、CSS和JavaScript来创建这个Web页面。以下是一个简单的HTML页面的例子：
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Performance Ranking</title> <style> table { border-collapse: collapse; width: 100%; } th, td { border: 1px solid black; padding: 8px; text-align: left; } </style> </head> <body> <h1>Performance Ranking</h1> <table id="rankingTable"> <thead> <tr> <th>SQL Digest</th> <th>Execution Count</th> <th>Total Execution Time (μs)</th> <th>Average Execution Time (μs)</th> <th>Last Seen</th> </tr> </thead> <tbody> </tbody> </table> <script> function loadRanking() { fetch('get_ranking.php') // PHP script to fetch data from the database .then(response => response.json()) .then(data => { const tableBody = document.querySelector('#rankingTable tbody'); tableBody.innerHTML = ''; // Clear existing data data.forEach(row => { const tr = document.createElement('tr'); tr.innerHTML = ` <td>${row.sql_digest}</td> <td>${row.execution_count}</td> <td>${row.total_execution_time}</td> <td>${row.average_execution_time}</td> <td>${row.last_seen}</td> `; tableBody.appendChild(tr); }); }); } // Load ranking data every 10 seconds setInterval(loadRanking, 10000); // 10 seconds loadRanking(); // Load initially </script> </body> </html>这个HTML页面会定期从
get_ranking.php文件中获取排行榜数据，并将数据展示在表格中。以下是一个简单的
get_ranking.php文件的例子：<?php $servername = "your_host"; $username = "your_user"; $password = "your_password"; $dbname = "your_database"; // Create connection $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); // Check connection if ($conn->connect_error) { die("Connection failed: " . $conn->connect_error); } $sql = "SELECT sql_digest, execution_count, total_execution_time, average_execution_time, last_seen FROM performance_ranking ORDER BY total_execution_time DESC LIMIT 20"; $result = $conn->query($sql); $data = array(); if ($result->num_rows > 0) { // Fetch all rows in an associative array while($row = $result->fetch_assoc()) { $data[] = $row; } } $conn->close(); header('Content-Type: application/json'); echo json_encode($data); ?>这个PHP文件会从排行榜表中查询数据，并将数据以JSON格式返回。
5. 注意事项
- 性能开销: 启用Performance Schema会带来一定的性能开销。因此，在生产环境中需要谨慎评估。
- 数据清理:
events_statements_history_long表的大小是有限的。当表满了之后，新的数据会覆盖旧的数据。因此，我们需要定期清理数据，以防止数据丢失。可以使用TRUNCATE TABLE performance_schema.events_statements_history_long;清理。 - 权限: 要查询Performance Schema的表，需要具有
PROCESS权限。
6. 更多优化方向
- SQL语句规范化: 确保SQL语句的规范化能够正确识别相似的语句，避免将它们视为不同的语句。
- 历史数据分析: 可以将历史排行榜数据存储到其他表中，以便进行更深入的分析。
- 告警系统: 可以根据排行榜数据设置告警，当某些SQL语句的执行时间超过阈值时，自动发送告警。
- 用户界面增强: 在Web页面中添加更多的功能，例如搜索、过滤和排序。
代码示例总结
通过上述步骤，我们就可以构建一个基于SQL执行时间的实时性能排行榜。Performance Schema提供了强大的性能监控功能，可以帮助我们深入了解数据库的运行状况，并进行优化。 记住，在生产环境中使用 Performance Schema 需要权衡其带来的性能开销和监控收益。
希望今天的分享对大家有所帮助！
总结：关键步骤与注意事项回顾
- 启用和配置Performance Schema: 通过配置文件和SQL语句启用所需的instrumentation和consumers。
- 查询Performance Schema: 利用
events_statements_history_long表获取SQL执行时间数据。 - 构建实时排行榜: 创建排行榜表，编写脚本定期更新数据，并创建Web页面展示数据。
- 注意性能开销和数据清理: 谨慎评估Performance Schema的性能开销，并定期清理历史数据。