【MySQL高级篇笔记-性能分析工具的使用 (中) 】-Toy模板网

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此笔记为尚硅谷MySQL高级篇部分内容

一、数据库服务器的优化步骤

二、查看系统性能参数

三、统计SQL的查询成本：last_query_cost

四、定位执行慢的 SQL：慢查询日志

1、开启慢查询日志参数

2、查看慢查询数目

3、慢查询日志分析工具：mysqldumpslow

4、关闭慢查询日志

5、删除慢查询日志

五、查看 SQL 执行成本：SHOW PROFILE

六、分析查询语句：EXPLAIN

1、概述

2、基本语法

3、EXPLAIN各列作用

1. table

2. id

3.select_type

4.partitions (可略)

5. type ☆

6.possible_keys和key

7.key_len ☆

8.ref

9.rows ☆

10.filtered

11.Extra ☆

12.小结

七、EXPLAIN的进一步使用

1、EXPLAIN四种输出格式

1. 传统格式

2. JSON格式

3.TREE格式

4.可视化输出

2、SHOW WARNINGS的使用

八、分析优化器执行计划：trace

九、MySQL监控分析视图-sys schema

1、Sys schema视图摘要

2、Sys schema视图使用场景

一、数据库服务器的优化步骤

当我们遇到数据库调优问题的时候，该如何思考呢？这里把思考的流程整理成下面这张图。
整个流程划分成了观察（Show status）和行动（Action）两个部分。字母 S 的部分代表观察（会使用相应的分析工具），字母 A 代表的部分是行动（对应分析可以采取的行动）。

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小结：

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二、查看系统性能参数

在MySQL中，可以使用 SHOW STATUS 语句查询一些MySQL数据库服务器的性能参数、执行频率。

SHOW STATUS语句语法如下：

SHOW [GLOBAL|SESSION] STATUS LIKE '参数';

一些常用的性能参数如下：

Connections：连接MySQL服务器的次数。

Uptime：MySQL服务器的上线时间。

Slow_queries：慢查询的次数。

默认十秒以上

Innodb_rows_read：Select查询返回的行数

Innodb_rows_inserted：执行INSERT操作插入的行数

Innodb_rows_updated：执行UPDATE操作更新的行数

Innodb_rows_deleted：执行DELETE操作删除的行数

Com_select：查询操作的次数。

Com_insert：插入操作的次数。对于批量插入的 INSERT 操作，只累加一次。

Com_update：更新操作的次数。

Com_delete：删除操作的次数。

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三、统计SQL的查询成本：last_query_cost

一条SQL查询语句在执行前需要确定查询执行计划，如果存在多种执行计划的话，MySQL会计算每个执行计划所需要的成本，从中选择成本最小的一个作为最终执行的执行计划。

如果我们想要查看某条SQL语句的查询成本，可以在执行完这条SQL语句之后，通过查看当前会话中的 last_query_cost变量值来得到当前查询的成本。它通常也是我们评价一个查询的执行效率的一个常用指标。这个查询成本对应的是SQL语句所需要读取的页的数量。

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使用场景：它对于比较开销是非常有用的，特别是我们有好几种查询方式可选的时候。

四、定位执行慢的 SQL：慢查询日志

MySQL的慢查询日志，用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10秒以上(不含10秒)的语句，认为是超出了我们的最大忍耐时间值。

它的主要作用是，帮助我们发现那些执行时间特别长的SQL查询，并且有针对性地进行优化，从而提高系统的整体效率。当我们的数据库服务器发生阻塞、运行变慢的时候，检查一下慢查询日志，找到那些慢查询，对解决问题很有帮助。比如一条sq|执行超过5秒钟，我们就算慢SQL，希望能收集超过5秒的sql，结合explain进行全面分析。

默认情况下，MySQL数据库没有开启慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响

慢查询日志支持将日志记录写入文件。

1、开启慢查询日志参数

1.开启slow_query_log

mysql > set global slow_query_log='ON';

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2. 修改long_query_time阈值

接下来我们来看下慢查询的时间阈值设置，使用如下命令：

mysql > show variables like '%long_query_time%';

这里如果我们想把时间缩短，比如设置为 1 秒，可以这样设置：

#测试发现：设置global的方式对当前session的long_query_time失效。对新连接的客户端有效。所以可以一并
执行下述语句
mysql > set global long_query_time = 1;
mysql> show global variables like '%long_query_time%';
mysql> set long_query_time=1;
mysql> show variables like '%long_query_time%';

2、查看慢查询数目

查询当前系统中有多少条慢查询记录

SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%';

3、慢查询日志分析工具：mysqldumpslow

在生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活，MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow 。
查看mysqldumpslow的帮助信息

mysqldumpslow --help

mysqldumpslow 命令的具体参数如下：

-a: 不将数字抽象成N，字符串抽象成S

-s: 是表示按照何种方式排序：

c: 访问次数

l: 锁定时间

r: 返回记录

t: 查询时间

al:平均锁定时间

ar:平均返回记录数

at:平均查询时间（默认方式）

ac:平均查询次数

-t: 即为返回前面多少条的数据；

-g: 后边搭配一个正则匹配模式，大小写不敏感的

工作常用参考：

#得到返回记录集最多的10个SQL
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

#得到访问次数最多的10个SQL
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

#得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

#另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则有可能出现爆屏情况
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log | more

4、关闭慢查询日志

除了调优需要开，正常还是不要开了

MySQL服务器停止慢查询日志功能有两种方法：

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5、删除慢查询日志

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提示：慢查询日志都是使用mysqladmin flush-logs命令来删除重建的。使用时-定要注意，一旦执行了这个命令，慢查询日志都只存在新的日志文件中，如果需要旧的查询日志，就必须事先备份。

五、查看 SQL 执行成本：SHOW PROFILE

Show Profile是MySQL提供的可以用来分析当前会话中SQL都做了什么、执行的资源消耗情况的工具，可用于sql调优的测量。默认情况下处于关闭状态，并保存最近15次的运行结果。

show variables like 'profiling';

--通过设置 profiling='ON’ 来开启 show profile：
mysql > set profiling = 'ON';

--然后执行相关的查询语句。接着看下当前会话都有哪些 profiles，使用下面这条命令：
mysql > show profiles;

--你能看到当前会话一共有 2 个查询。如果我们想要查看最近一次查询的开销，可以使用：
mysql > show profile;

--我们也可以查看指定的Query lD的开销，比如`show profile for query 2`查询结果是一样的。在SHOWPROFILE中我们可以查看不同部分的开销，比如cpu、block.io等:
mysql> show profile cpu,block io for query 2;

show profile的常用查询参数：

① ALL：显示所有的开销信息。

② BLOCK IO：显示块IO开销。

③ CONTEXT SWITCHES：上下文切换开销。

④ CPU：显示CPU开销信息。

⑤ IPC：显示发送和接收开销信息。

⑥ MEMORY：显示内存开销信息。

⑦ PAGE FAULTS：显示页面错误开销信息。

⑧ SOURCE：显示和Source_function，Source_file，Source_line相关的开销信息。

⑨ SWAPS：显示交换次数开销信息。

六、分析查询语句：EXPLAIN

1、概述

官网介绍
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html

定位了查询慢的SQL之后，我们就可以使用EXPLAIN或DESCRIBE工具做针对性的分析查询语句。DESCRIBE语句的使用方法与EXPLAIN语句是一样的，并且分析结果也是一样的。

MySQL中有专门负责优化SELECT语句的优化器模块，主要功能: 通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的Query提供它认为最优的执行计划（他认为最优的数据检索方式，但不见得是DBA认为是最优的，这部分最耗费时间)。

这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。MySQL为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项，可以有针对性的提升我们查询语句的性能。

能做什么?

表的读取顺序
数据读取操作的操作类型。
哪些索引可以使用
哪些索引被实际使用
表之间的引用
每张表有多少行被优化器查询

2、基本语法

EXPLAIN 或 DESCRIBE语句的语法形式如下：

EXPLAIN SELECT select_options
--或者
DESCRIBE SELECT select_options

EXPLAIN 语句输出的各个列的作用如下：

列名	描述
id	在一个大的查询语句中每个SELECT关键字都对应一个唯一的id
select_type	SELECT关键字对应的那个查询的类型
table	表名
partitions	匹配的分区信息
type	针对单表的访问方法（重要）
possible_keys	可能用到的索引
key	实际上使用的索引
key_len	实际使用到的索引长度
ref	当使用索引列等值查询时，与索引列进行等值匹配的对象信息
rows	预估的需要读取的记录条数
filtered	某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比
Extra	一些额外的信息

3、EXPLAIN各列作用

具体使用例子可以查看上传的代码包

1. table

不论我们的查询语句有多复杂，里边儿包含了多少个表，到最后也是需要对每个表进行单表访问的，所以MySQL规定EXPLAIN语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法，该条记录的table列代表着该表的表名（有时不是真实的表名字，可能是简称）。

2. id

正常来说一个select 一个id ，也有例外的可能，查询优化器做了优化

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

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mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';

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查询优化器优化

 ######查询优化器可能对涉及子查询的查询语句进行重写,转变为多表查询的操作########
 EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key2 FROM s2 WHERE common_field = 'a');

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Union去重

原本想的1个select 一个 id , 预计两个。

--Union去重
EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;
--union all 不去重  所以不需要放在临时表里面
EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION ALL SELECT * FROM s2;

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小结:

id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行

在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

关注点：id号每个号码，表示一趟独立的查询, 一个sql的查询趟数越少越好

3.select_type

一条大的查询语句里边可以包含若干个SELECT关键字，每个SELECT关键字代表着一个小的查询语句，而每个SELECT关键字的FROM子句中都可以包含若干张表(这些表用来做连接查询)，每一张表都对应着执行计划输出中的一条记录，对于在同一个SELECT关键字中的表来说，它们的id值是相同的。

MySQL为每一个SELECT关键字代表的小查询都定义了一个称之为select_type的属性，意思是我们只要知道了某个小查询的select_type属性，就知道了这个小查询在整个大查询中扮演了一个什么角色，我们看一下 select_type都能取哪些值，请看官方文档:

名称	描述
SIMPLE	Simple SELECT (not using UNION or subqueries)
PRIMARY	Outermost SELECT
UNION	Second or later SELECT statement in a UNION
UNION RESULT	Result of a UNION
SUBQUERY	First SELECT in subquery
DEPENDENT SUBQUERY	First SELECT in subquery, dependent on outer query
DEPENDENT UNION	Second or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query
DERIVED	Derived table
MATERIALIZED	Materialized subquery
UNCACHEABLE SUBQUERY	A subquery for which the result cannot be cached and must be re-evaluated for each row of the outer query
UNCACHEABLE UNION	The second or later select in a UNION that belongs to an uncacheable subquery (see UNCACHEABLE SUBQUERY)

4.partitions (可略)

代表分区表中的命中情况，非分区表，该项为NULL。一般情况下我们的查询语句的执行计划的partitions列的值都是NULL。

5. type ☆

执行计划的一条记录就代表着MySQL对某个表的执行查询时的访问方法，又称"访问类型”，其中的type列就表明了这个访问方法是啥，是较为重要的一个指标。比如，看到type列的值是ref，表明MySQL即将使用ref访问方法来执行对s1表的查询。

完整的访问方法如下： system ， const ， eq_ref ， ref ， fulltext ， ref_or_null ，index_merge ， unique_subquery ， index_subquery ， range ， index ， ALL 。

--`system`  当表中`只有一条记录`并且该表使用的存储引擎的统计数据是精确的，比如MyISAM、Memory，那么对该表的访问方法就是`system`。

--const #当我们根据主键或者唯一二级索引列与常数进行等值匹配时，对单表的访问方法就是`const`

--eq_ref #在连接查询时，如果被驱动表是通过主键或者唯一二级索引列等值匹配的方式进行访问的（如果该主键或者唯一二级索引是联合索引的话，所有的索引列都必须进行等值比较），则对该被驱动表的访问方法就是`eq_ref`

--ref #当通过普通的二级索引列与常量进行等值匹配时来查询某个表，那么对该表的访问方法就可能是`ref`

--fulltext 全文索引

--ref_or_null #当对普通二级索引进行等值匹配查询，该索引列的值也可以是`NULL`值时，那么对该表的访问方法就可能是`ref_or_null`

--index_merge  #单表访问方法时在某些场景下可以使用`Intersection`、`Union`、`Sort-Union`这三种索引合并的方式来执行查询

--unique_subquery #`unique_subquery`是针对在一些包含`IN`子查询的查询语句中，如果查询优化器决定将`IN`子查询，转换为`EXISTS`子查询，而且子查询可以使用到主键进行等值匹配的话，那么该子查询执行计划的`type`，列的值就是`unique_subquery`

--`index_subquery`

--range  #如果使用索引获取某些`范围区间`的记录，那么就可能使用到`range`访问方法

--index #当我们可以使用索引覆盖，但需要扫描全部的索引记录时，该表的访问方法就是`index`

--ALL #一般来说，这些访问方法中除了`All`这个访问方法外，其余的访问方法都能用到索引，除了`index_merge`访问方法外，其余的访问方法都最多只能用到一个索引。

小结:

结果值从最好到最坏依次是：

system > const > eq_ref > ref >

fulltext > ref_or_null > index_merge >unique_subquery > index_subquery > range >

index > ALL

SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，最好是 consts级别。（阿里巴巴开发手册要求）

6.possible_keys和key

在EXPLAIN语句输出的执行计划中， possible_keys列表示在某个查询语句中，对某个表执行单表查询时可能用到的索引有哪些。一般查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用。key列表示实际用到的索引有哪些，如果为NULL，则没有使用索引。

7.key_len ☆

key_len：实际使用到的索引长度(即：字节数)

key_len越小索引效果越好这是前面学到的只是，短一点效率更高

但是在联合索引里面，命中一次key_len加一次长度。越长代表精度越高，效果越好

8.ref

当使用索引列等值查询时，与索引列进行等值匹配的对象信息。比如只是一个常数或者是某个列

9.rows ☆

rows：预估的需要读取的记录条数，`值越小越好`，通常与filtered 一起使用

rows 值越小，代表，数据越有可能在一个页里面，这样io就会更小。

10.filtered

越大越好 filtered 的值指返回结果的行占需要读到的行(rows 列的值)的百分比。

如果使用的是索引执行的单表扫描，那么计算时需要估计出满足除使用到对应索引的搜索条件外的其他搜索条件的记录有多少条。

对于单表查询来说，这个filtered列的值没什么意义，我们更关注在连接查询中驱动表对应的执行计划记录的filtered值，它决定了被驱动表要执行的次数(即：rows * filtered)

11.Extra ☆

顾名思义，Extra列是用来说明一些额外信息的，包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。我们可以通过这些额外信息来更准确的理解MySQL到底将如何执行给定的查询语句。

12.小结

EXPLAIN不考虑各种Cache
EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作
EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况
部分统计信息是估算的，并非精确值

七、EXPLAIN的进一步使用

1、EXPLAIN四种输出格式

这里谈谈EXPLAIN的输出格式。EXPLAIN可以输出四种格式：传统格式， JSON格式， TREE格式以及可视化输出。用户可以根据需要选择适用于自己的格式。

1. 传统格式

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2. JSON格式

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3.TREE格式

TREE格式是8.0.16版本之后引入的新格式，主要根据查询的各个部分之间的关系和各部分的执行顺序来描述如何查询

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4.可视化输出

可视化输出，可以通过MySQL Workbench可视化查看MySQL的执行计划。通过点击Workbench的放大镜图标，即可生成可视化的查询计划。

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上图按从左到右的连接顺序显示表。红色框表示全表扫描，而绿色框表示使用索引查找。对于每个表，显示使用的索引。还要注意的是，每个表格的框上方是每个表访问所发现的行数的估计值以及访问该表的成本。

2、SHOW WARNINGS的使用

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八、分析优化器执行计划：trace

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开启后，可分析如下语句：

SELECT

INSERT

REPLACE

UPDATE

DELETE

EXPLAIN

SET

DECLARE

CASE

IF

RETURN

CALL

测试：执行如下SQL语句

select * from student where id < 10;

最后，查询 information_schema.optimizer_trace 就可以知道MySQL是如何执行SQL的 :

select * from information_schema.optimizer_trace\G

mysql> select * from information_schema.optimizer_trace\G
*************************** 1. row ***************************
# //第1部分：查询语句
QUERY: select * from student where id < 10
//第2部分：QUERY字段对应语句的跟踪信息
TRACE: {
  "steps": [
    {
      "join_preparation": { /*预备工作*/
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "expanded_query": "/* select#1 */ select `student`.`id` AS `id`,`student`.`stuno` AS `stuno`,`student`.`name` AS `name`,`student`.`age` AS `age`,`student`.`classId` AS `classId` from `student` where (`student`.`id` < 10)"
          }
        ] /* steps */
      } /* join_preparation */
    },
    {
      "join_optimization": {/*进行优化*/
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "condition_processing": {/*条件处理*/
              "condition": "WHERE",
              "original_condition": "(`student`.`id` < 10)",
              "steps": [
                {
                  "transformation": "equality_propagation",
                  "resulting_condition": "(`student`.`id` < 10)"
                },
                {
                  "transformation": "constant_propagation",
                  "resulting_condition": "(`student`.`id` < 10)"
                },
                {
                  "transformation": "trivial_condition_removal",
                  "resulting_condition": "(`student`.`id` < 10)"
                }
              ] /* steps */
            } /* condition_processing */
          },
          {
            "substitute_generated_columns": {/*替换生成的列*/
            } /* substitute_generated_columns */
          },
          {
            "table_dependencies": [   /* 表的依赖关系*/
              {
                "table": "`student`",
                "row_may_be_null": false,
                "map_bit": 0,
                "depends_on_map_bits": [
                ] /* depends_on_map_bits */
              }
            ] /* table_dependencies */
          },
          {
            "ref_optimizer_key_uses": [ /* 使用键*/
            ] /* ref_optimizer_key_uses */
          },
          {
            "rows_estimation": [ /*行判断*/
              {
                "table": "`student`",
                "range_analysis": {
                  "table_scan": {
                    "rows": 3945207,
                    "cost": 404306
                  } /* table_scan */,/*表扫描*/
                  "potential_range_indexes": [
                    {
                      "index": "PRIMARY",
                      "usable": true,
                      "key_parts": [
                        "id"
                      ] /* key_parts */
                    }
                  ] /* potential_range_indexes */,
                  "setup_range_conditions": [ 
                  ] /* 设置条件范围 */,
                  "group_index_range": {
                    "chosen": false,
                    "cause": "not_group_by_or_distinct"
                  } /* group_index_range */,
                  "skip_scan_range": {
                    "potential_skip_scan_indexes": [
                      {
                        "index": "PRIMARY",
                        "usable": false,
                        "cause": "query_references_nonkey_column"
                      }
                    ] /* potential_skip_scan_indexes */
                  } /* skip_scan_range */,
                  "analyzing_range_alternatives": {/*分析范围选项*/
                    "range_scan_alternatives": [
                      {
                        "index": "PRIMARY",
                        "ranges": [
                          "id < 10"
                        ] /* ranges */,
                        "index_dives_for_eq_ranges": true,
                        "rowid_ordered": true,
                        "using_mrr": false,
                        "index_only": false,
                        "in_memory": 0.159895,
                        "rows": 9,
                        "cost": 1.79883,
                        "chosen": true
                      }
                    ] /* range_scan_alternatives */,
                    "analyzing_roworder_intersect": {
                      "usable": false,
                      "cause": "too_few_roworder_scans"
                    } /* analyzing_roworder_intersect */
                  } /* analyzing_range_alternatives */,
                  "chosen_range_access_summary": {/*选择范围访问摘要*/
                    "range_access_plan": {
                      "type": "range_scan",
                      "index": "PRIMARY",
                      "rows": 9,
                      "ranges": [
                        "id < 10"
                      ] /* ranges */
                    } /* range_access_plan */,
                    "rows_for_plan": 9,
                    "cost_for_plan": 1.79883,
                    "chosen": true
                  } /* chosen_range_access_summary */
                } /* range_analysis */
              }
            ] /* rows_estimation */
          },
          {
            "considered_execution_plans": [/*考虑执行计划*/
              {
                "plan_prefix": [
                ] /* plan_prefix */,
                "table": "`student`",
                "best_access_path": {/*最佳访问路径*/
                  "considered_access_paths": [
                    {
                      "rows_to_scan": 9,
                      "access_type": "range",
                      "range_details": {
                        "used_index": "PRIMARY"
                      } /* range_details */,
                      "resulting_rows": 9,
                      "cost": 2.69883,
                      "chosen": true
                    }
                  ] /* considered_access_paths */
                } /* best_access_path */,
                "condition_filtering_pct": 100, /*行过滤百分比*/
                "rows_for_plan": 9,
                "cost_for_plan": 2.69883,
                "chosen": true
              }
            ] /* considered_execution_plans */
          },
          {
            "attaching_conditions_to_tables": { /*将条件附加到表上*/
              "original_condition": "(`student`.`id` < 10)",
              "attached_conditions_computation": [
              ] /* attached_conditions_computation */,
              "attached_conditions_summary": [ /*附加条件概要*/
                {
                  "table": "`student`",
                  "attached": "(`student`.`id` < 10)"
                }
              ] /* attached_conditions_summary */
            } /* attaching_conditions_to_tables */
          },
          {
            "finalizing_table_conditions": [
              {
                "table": "`student`",
                "original_table_condition": "(`student`.`id` < 10)",
                "final_table_condition   ": "(`student`.`id` < 10)"
              }
            ] /* finalizing_table_conditions */
          },
          {
            "refine_plan": [ /*精简计划*/
              {
                "table": "`student`"
              }
            ] /* refine_plan */
          }
        ] /* steps */
      } /* join_optimization */
    },
    {
      "join_execution": {  /*执行*/
        "select#": 1,
        "steps": [
        ] /* steps */
      } /* join_execution */
    }
  ] /* steps */
}
/
/*第3部分：跟踪信息过长时，被截断的跟踪信息的字节数。*/
MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0 /*丢失的超出最大容量的字节*/
/*第4部分：执行跟踪语句的用户是否有查看对象的权限。当不具有权限时，该列信息为1且TRACE字段为空，一般在
调用带有SQL SECURITY DEFINER的视图或者是存储过程的情况下，会出现此问题。*/
INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0 /*缺失权限*/
1 row in set (0.01 sec)

九、MySQL监控分析视图-sys schema

1、Sys schema视图摘要

1. 主机相关：以host_summary开头，主要汇总了IO延迟的信息。

2. Innodb相关：以innodb开头，汇总了innodb buffer信息和事务等待innodb锁的信息。

3. I/o相关：以io开头，汇总了等待I/O、I/O使用量情况。

4.内存使用情况：以memory开头，从主机、线程、事件等角度展示内存的使用情况

5.连接与会话信息：processlist和session相关视图，总结了会话相关信息。

6. 表相关：以schema_table开头的视图，展示了表的统计信息。

7. 索引信息：统计了索引的使用情况，包含冗余索引和未使用的索引情况。

8.语句相关：以statement开头，包含执行全表扫描、使用临时表、排序等的语句信息。

9. 用户相关：以user开头的视图，统计了用户使用的文件I/O、执行语句统计信息。

10.等待事件相关信息：以wait开头，展示等待事件的延迟情况。