解析Mysql Profiling的使用

profiling是个很好用的mysql性能分析工具，今儿就来试验下profiling的功能。感谢 有爱玫瑰的博文：
mysql 的 sql 性能分析器主要用途是显示 sql 执行的整个过程中各项资源的使用情况。分析器可以更好的展示出不良 sql 的性能问题所在。
下面我们举例介绍一下mysql sql profiler的使用方法：
首先，开启 mysql sql profiler

mysql> select @@profiling;
    +-------------+
    | @@profiling |
    +-------------+
    | 0 |
    +-------------+
    1 row in set (0.00 sec)
    mysql> set profiling = 1;
    query ok, 0 rows affected (0.00 sec)
    mysql> select @@profiling;
    +-------------+
    | @@profiling |
    +-------------+
    | 1 |
    +-------------+

1 row in set (0.00 sec)默认情况下 profiling 的值为 0 表示 mysql sql profiler 处于 off 状态，开启 sql 性能分析器后 profiling 的值为 1.
通过 sql 性能分析器，我们来对比一下 下列语句前后 2 次执行过程的差异，对我们了解 sql 的详细执行过程是非常有帮助的。

mysql> create table t_engines select * from t_engines1;
    query ok, 57344 rows affected (0.10 sec)
    records: 57344 duplicates: 0 warnings: 0
    mysql> select count(*) from t_engines;
    +----------+
    | count(*) |
    +----------+
    | 57344 |
    +----------+
    1 row in set (0.00 sec)
    mysql> select count(*) from t_engines;
    +----------+
    | count(*) |
    +----------+
    | 57344 |
    +----------+
    1 row in set (0.00 sec)
    mysql> show profiles;
    +----------+------------+-------------------------------------------------+
    | query_id | duration | query |
    +----------+------------+-------------------------------------------------+
    | 26 | 0.10213775 | create table t_engines select * from t_engines1 |
    | 27 | 0.00032775 | select count(*) from t_engines |
    | 28 | 0.00003850 | select count(*) from t_engines |
    +----------+------------+-------------------------------------------------+
    15 rows in set (0.01 sec)
    mysql> show profile for query 27;
    +--------------------------------+------------+
    | status | duration |
    +--------------------------------+------------+
    | (initialization) | 0.00000425 |
    | checking query cache for query | 0.00004050 |
    | checking permissions | 0.00001050 |
    | opening tables | 0.00018250 |
    | system lock | 0.00000450 |
    | table lock | 0.00001775 |
    | init | 0.00001075 |
    | optimizing | 0.00000550 |
    | executing | 0.00002775 |
    | end | 0.00000450 |
    | query end | 0.00000325 |
    | storing result in query cache | 0.00000400 |
    | freeing items | 0.00000400 |
    | closing tables | 0.00000500 |
    | logging slow query | 0.00000300 |
    +--------------------------------+------------+
    15 rows in set (0.00 sec)
    mysql> show profile for query 28;
    +-------------------------------------+------------+
    | status | duration |
    +-------------------------------------+------------+
    | (initialization) | 0.00000350 |
    | checking query cache for query | 0.00000750 |
    | checking privileges on cached query | 0.00000500 |
    | checking permissions | 0.00000525 |
    | sending cached result to client | 0.00001275 |
    | logging slow query | 0.00000450 |
    +-------------------------------------+------------+
    6 rows in set (0.00 sec) mysql> select sum( format(duration, 6)) as duration from information_schema.profiling where query_id =27 order by seq;
    +----------+
    | duration |
    +----------+
    | 0.000326 |
    +----------+
    1 row in set (0.00 sec) mysql> select sum( format(duration, 6)) as duration from information_schema.profiling where query_id =28 order by seq;
    +----------+
    | duration |
    +----------+
    | 0.000039 |
    +----------+
    1 row in set (0.00 sec)

从上面的例子中我们可以清晰的看出 2 次执行 count 语句的差别， show profile for query 27 展现的是第一次 count 统计的执行过程，包含了 opening tables 、 table lock 等操作 。而 show profile for query 28 展示了第二次 count 统计的执行过程 , 第二次 count 直接从查询缓存中返回 count 统计结果，通过对比 2 次统计的总执行时间发现，缓存读的速度接近物理读的 10 倍。通过使用 sql 性能分析器可以帮助我们对一些比较难以确定性能问题的 sql 进行诊断，找出问题根源。