本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
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起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start,将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug:
重启一下实例,加上 debug 参数:
我们来做一两个实验,说明 DBUG 包的作用:
先设置一个简单的调试规则,我们设置了两个调试选项:
d:开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace:将调试结果输出到指定文件
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然后我们创建了一张表,来看一下调试的输出结果:
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可以看到 create table 的过程中,MySQL 的一些细节操作,比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观,我们增加一些信息:
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来看看效果:
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可以看到输出变成了调用树的形式,现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存,是为了解析 SQL 时用的(mysql_parse)
我们再增加一些有用的信息:
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可以看到结果中增加了文件名和行号:
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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息:
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可以看到 MySQL 在这里非常机智,直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql,可以找到其他类似的统计表,比如下面这些:
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本次实验中,我们借助了 MySQL 的 DBUG 包,来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少,比如 performance_schema,OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来,方便大家理解其中机制。
表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息;统计信息不准确,优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。对统计信息的计算分为非持久化统计信息(实时计算)与持久化统计信息。
非持久化统计信息
统计信息没有保存在磁盘上,而是频繁的实时计算统计信息;
每次对表的访问都会重新计算其统计信息;
假设针对一张大表的频繁查询,那么每次都要重新计算统计信息,很耗费资源。
持久化统计信息
把一张表在某一时刻的统计信息值保存在磁盘上;
避免每次查询时重新计算;
如果表更新不是很频繁,或者没有达到 MySQL 必须重新计算统计信息的临界值,可直接从磁盘上获取;
即使 MySQL 服务重启,也可以快速的获取统计信息值;
统计信息的持久化可以针对全局设置也可以针对单表设置。
接下来,详细说 MySQL 统计信息如何计算,何时计算,效果评估等问题。在 MySQL Server 层来控制是否自动计算统计信息的分布,并且来决策是持久化还是非持久化。
select browser,device,COUNT(device) sl from 表名 group by browser,device order by browser
1、UNION
2、若是innodb分表,则可以用merge处理。
直接搞一张专门针对统计数据用的汇总表
如果可能的话,不要采用分表的设计,采用表分区,这样就对于查询就不需要特殊处理了。规划好索引,性能应该不会有问题。
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