MySQL Performance optimization combat

Chinese New Year due to online database often too much pressure caused by the response is very slow or even panic, bite the teeth under the big determination to solve the problem of inefficiency!

First of all, because the company adhering to the principle of rapid development, frequent on-line, resulting in the neglect of performance problems! Over time, so that the system is becoming more and more slow, so if your system query statements are optimized is very good may refer to a small significance!

Extract the slow query log file, which should be under your DataDir directory

Process slow query files by program, and import slow queries from file formats into the database:

1　mysql>　desc　slow_query;
2　+---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
3　|　Field　　　　　|　Type　　　　|　Null　|　Key　|　Default　|　Extra　|
4　+---------------+-------------+------+-----+---------+-------+
5　|　Date　　　　　|　varchar(32)　|　NO　　|　　　|　　　　　|　　　　|　查询发生的时间
6　|　user　　　　　|　varchar(64)　|　NO　　|　　　|　　　　　|　　　　|
7　|　host　　　　　|　varchar(64)　|　NO　　|　　　|　　　　　|　　　　|
8　|　content　　　　|　text　　　　|　NO　　|　　　|　　　　　|　　　　|　将Statement进行Mask后的语句，
便于Group　By
9　|　query_time　　|　int(11)　　　|　NO　　|　　　|　　　　　|　　　　|　查询所用时间，直接性能指标
10　|　lock_time　　　|　int(11)　　　|　YES　|　　　|　0　　　　|　　　　|　等待锁定的时间
11　|　rows_sent　　　|　int(11)　　　|　YES　|　　　|　0　　　　|　　　　|　返回的结果行数
12　|　rows_examined　|　int(11)　　　|　YES　|　　　|　0　　　　|　　　　|　扫描行数
13　|　statement　　　|　text　　　　|　YES　|　　　|　NULL　　|　　　　|　实际查询语句
14　+---------------+-------------+------+-----+---------+-------+

Then play your imagination in this table try to capture what you want to capture, that type of statement pressure maximum, scan the number of rows, the longest lock ...

Like what:

After optimization:

mysql>　select　sum(query_time)/count(*),count　
(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date)　from　slow　where　Date>'2008-02-20　22:50:52'
and　Date<'2008-02-21　17:34:35';
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
|　sum(query_time)/count(*)　|　count(*)　|　sum(query_time)　|　min(Date)　　　　　　|　Max(Date)　　　　　　|
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
|　　　　　　　　　　5.7233　|　　　2197　|　　　　　　12574　|　2008-02-20　22:51:16　|　2008-02-21　17:34:10　|
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1　row　in　set　(0.09　sec)

Before optimization:

mysql>　select　sum(query_time)/count(*),count(*),sum(query_time),min(Date),Max(Date)　from　slow　
where　Date>'2008-02-17　22:50:52'　and　Date<'2008-02-18　17:34:35';
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
|　sum(query_time)/count(*)　|　count(*)　|　sum(query_time)　|　min(Date)　　　　　　|　Max(Date)　　　　　　|
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
|　　　　　　　　　　2.5983　|　　16091　|　　　　　　41810　|　2008-02-17　22:50:58　|　2008-02-18　17:34:34　|
+--------------------------+----------+-----------------+---------------------+---------------------+
1　row　in　set　(0.15　sec)