mysql 显示SQL语句执行时间的代码
查看 MySQL 語法 詳細執行時間 與 CPU/記憶體使用量: MySQL Query Profiler
MySQL 的 SQL 語法調整主要都是使用 EXPLAIN , 但是這個並沒辦法知道詳細的 Ram(Memory)/CPU 等使用量.
於 MySQL 5.0.37 以上開始支援 MySQL Query Profiler, 可以查詢到此 SQL 會執行多少時間, 並看出 CPU/Memory 使用量, 執行過程中 System lock, Table lock 花多少時間等等.
MySQL Query Profile 詳細介紹可見: Using the New MySQL Query Profiler (2007.04.05 發表)
效能分析主要分下述三種(轉載自上篇):
Bottleneck analysis - focuses on answering the questions: What is my database server waiting on; what is a user connection waiting on; what is a piece of SQL code waiting on?
Workload analysis - examines the server and who is logged on to determine the resource usage and activity of each.
Ratio-based analysis - utilizes a number of rule-of-thumb ratios to gauge performance of a database, user connection, or piece of code.
MySQL Query Profile 使用方法
啟動
mysql> set profiling=1; # 此命令於 MySQL 會於 information_schema 的 database 建立一個 PROFILING 的 table 來紀錄.
SQL profiles show
mysql> show profiles; # 從啟動之後所有語法及使用時間, 含錯誤語法都會紀錄.
ex: () [test]> show profiles; # 注意 Query_ID, 下面執行時間統計等, 都是依 Query_ID 在紀錄
+----------+------------+---------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+---------------------------+
| 1 | 0.00090400 | show profile for query 1 |
| 2 | 0.00008700 | select * from users |
| 3 | 0.00183800 | show tables |
| 4 | 0.00027600 | mysql> show profiles |
+----------+------------+---------------------------+
查詢所有花費時間加總
mysql> select sum(duration) from information_schema.profiling where query_id=1; # Query ID = 1
+---------------+
| sum(duration) |
+---------------+
| 0.000447 |
+---------------+
查詢各執行階段花費多少時間
mysql> show profile for query 1; # Query ID = 1
+--------------------+------------+
| Status | Duration |
+--------------------+------------+
| (initialization) | 0.00006300 |
| Opening tables | 0.00001400 |
| System lock | 0.00000600 |
| Table lock | 0.00001000 |
| init | 0.00002200 |
| optimizing | 0.00001100 |
| statistics | 0.00009300 |
| preparing | 0.00001700 |
| executing | 0.00000700 |
| Sending data | 0.00016800 |
| end | 0.00000700 |
| query end | 0.00000500 |
| freeing items | 0.00001200 |
| closing tables | 0.00000800 |
| logging slow query | 0.00000400 |
+--------------------+------------+
查詢各執行階段花費的各種資源列表
mysql> show profile cpu for query 1; # Query ID = 1
+--------------------------------+----------+----------+------------+
| Status | Duration | CPU_user | CPU_system |
+--------------------------------+----------+----------+------------+
| (initialization) | 0.000007 | 0 | 0 |
| checking query cache for query | 0.000071 | 0 | 0 |
| Opening tables | 0.000024 | 0 | 0 |
| System lock | 0.000014 | 0 | 0 |
| Table lock | 0.000055 | 0.001 | 0 |
| init | 0.000036 | 0 | 0 |
| optimizing | 0.000013 | 0 | 0 |
| statistics | 0.000021 | 0 | 0 |
| preparing | 0.00002 | 0 | 0 |
| executing | 0.00001 | 0 | 0 |
| Sending data | 0.015072 | 0.011998 | 0 |
| end | 0.000021 | 0 | 0 |
| query end | 0.000011 | 0 | 0 |
| storing result in query cache | 0.00001 | 0 | 0 |
| freeing items | 0.000018 | 0 | 0 |
| closing tables | 0.000019 | 0 | 0 |
| logging slow query | 0.000009 | 0 | 0 |
+--------------------------------+----------+----------+------------+
mysql> show profile IPC for query 1;
+--------------------------------+----------+---------------+-------------------+
| Status | Duration | Messages_sent | Messages_received |
+--------------------------------+----------+---------------+-------------------+
| (initialization) | 0.000007 | 0 | 0 |
| checking query cache for query | 0.000071 | 0 | 0 |
| Opening tables | 0.000024 | 0 | 0 |
| System lock | 0.000014 | 0 | 0 |
| Table lock | 0.000055 | 0 | 0 |
| init | 0.000036 | 0 | 0 |
| optimizing | 0.000013 | 0 | 0 |
| statistics | 0.000021 | 0 | 0 |
| preparing | 0.00002 | 0 | 0 |
| executing | 0.00001 | 0 | 0 |
| Sending data | 0.015072 | 0 | 0 |
| end | 0.000021 | 0 | 0 |
| query end | 0.000011 | 0 | 0 |
| storing result in query cache | 0.00001 | 0 | 0 |
| freeing items | 0.000018 | 0 | 0 |
| closing tables | 0.000019 | 0 | 0 |
| logging slow query | 0.000009 | 0 | 0 |
+--------------------------------+----------+---------------+-------------------+
其它屬性列表
ALL - displays all information
BLOCK IO - displays counts for block input and output operations
CONTEXT SWITCHES - displays counts for voluntary and involuntary context switches
IPC - displays counts for messages sent and received
MEMORY - is not currently implemented
PAGE FAULTS - displays counts for major and minor page faults
SOURCE - displays the names of functions from the source code, together with the name and line number of the file in which the function occurs
SWAPS - displays swap counts
設定 Profiling 存的 Size
mysql> show variables where variable_name='profiling_history_size'; # 預設是 15筆
關閉
mysql> set profiling=0;

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Wenn MySQL -Modifys -Tabellenstruktur verwendet werden, werden normalerweise Metadatenverriegelungen verwendet, wodurch die Tabelle gesperrt wird. Um die Auswirkungen von Schlösser zu verringern, können die folgenden Maßnahmen ergriffen werden: 1. Halten Sie Tabellen mit Online -DDL verfügbar; 2. Führen Sie komplexe Modifikationen in Chargen durch; 3.. Arbeiten während kleiner oder absendlicher Perioden; 4. Verwenden Sie PT-OSC-Tools, um eine feinere Kontrolle zu erreichen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL kann nicht direkt auf Android ausgeführt werden, kann jedoch indirekt mit den folgenden Methoden implementiert werden: Die Verwendung der Leichtgewichtsdatenbank SQLite, die auf dem Android -System basiert, benötigt keinen separaten Server und verfügt über eine kleine Ressourcennutzung, die für Anwendungen für Mobilgeräte sehr geeignet ist. Stellen Sie sich remote eine Verbindung zum MySQL -Server her und stellen Sie über das Netzwerk zum Lesen und Schreiben von Daten über das Netzwerk eine Verbindung zur MySQL -Datenbank auf dem Remote -Server her. Es gibt jedoch Nachteile wie starke Netzwerkabhängigkeiten, Sicherheitsprobleme und Serverkosten.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.

Ausfüllen des MySQL -Benutzernamens und des Kennworts: 1. Bestimmen Sie den Benutzernamen und das Passwort; 2. Verbinden Sie eine Verbindung zur Datenbank; 3. Verwenden Sie den Benutzernamen und das Passwort, um Abfragen und Befehle auszuführen.

1. Verwenden Sie den richtigen Index, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen, indem die Menge der skanierten Datenmenge ausgewählt wird. Wenn Sie mehrmals eine Spalte einer Tabelle nachschlagen, erstellen Sie einen Index für diese Spalte. Wenn Sie oder Ihre App Daten aus mehreren Spalten gemäß den Kriterien benötigen, erstellen Sie einen zusammengesetzten Index 2. Vermeiden Sie aus. Auswählen * Nur die erforderlichen Spalten. Wenn Sie alle unerwünschten Spalten auswählen, konsumiert dies nur mehr Serverspeicher und veranlasst den Server bei hoher Last oder Frequenzzeiten, beispielsweise die Auswahl Ihrer Tabelle, wie beispielsweise die Spalten wie innovata und updated_at und Zeitsteuer und dann zu entfernen.
