罗小波·沃趣科技高级数据库技术专家,哪些表不

2019-11-25 19:51栏目:互联网
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原标题:事件统计 | performance_schema全方位介绍(四)

原标题:数据库对象事件与属性统计 | performance_schema全方位介绍(五)

这两天发现公司好几台阿里云ECS上的mysql生产服务器繁忙期间io等待高达百分之二三十(估计九成是没有write back),而且确定是mysql进程产生,由于跑的应用过多,开发和维护无法直接确定哪些表繁忙,哪些表不繁忙。。。

图片 1

图片 2

为了找到根源,我们需要知道哪些文件、表的io读写量最高,然后进行针对性的优化。

罗小波·沃趣科技高级数据库技术专家

上一篇 《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表,但这些统计数据粒度太粗,仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计,但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计,例如:某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章),本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~

percona server原本提供了一工具pt-ioprofile,可是这工具是采用strace实现的,有可能在系统繁忙时导致进程被kill或者hang。。。所以还是通过performance_schema入手。

出品:沃趣科技

友情提示:下文中的统计表中大部分字段含义与上一篇 《事件统计 | performance_schema全方位介绍》 中提到的统计表字段含义相同,下文中不再赘述。此外,由于部分统计表中的记录内容过长,限于篇幅会省略部分文本,如有需要请自行安装MySQL 5.7.11以上版本跟随本文进行同步操作查看。

file_summary_by_instance表中记录了针对每个文件的Io读写情况,如下所示:**

IT从业多年,历任运维工程师、高级运维工程师、运维经理、数据库工程师,曾参与版本发布系统、轻量级监控系统、运维管理平台、数据库管理平台的设计与编写,熟悉MySQL体系结构,Innodb存储引擎,喜好专研开源技术,追求完美。

01

mysql> select * from file_summary_by_instance order by SUM_TIMER_WAIT desc limit 5G;
*************************** 1. row ***************************
                FILE_NAME: /usr/local/mysql-5.6.19-linux-glibc2.5-x86_64/data/ioana/t1.ibd
               EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_data_file
    OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139999261742528
               COUNT_STAR: 11739
           SUM_TIMER_WAIT: 1617275634994
           MIN_TIMER_WAIT: 5797000
           AVG_TIMER_WAIT: 137769394
           MAX_TIMER_WAIT: 100739635708
               COUNT_READ: 1
           SUM_TIMER_READ: 34699788
           MIN_TIMER_READ: 34699788
           AVG_TIMER_READ: 34699788
           MAX_TIMER_READ: 34699788
 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ: 16384
              COUNT_WRITE: 11472
          SUM_TIMER_WRITE: 1184834714832
          MIN_TIMER_WRITE: 5797000
          AVG_TIMER_WRITE: 103280406
          MAX_TIMER_WRITE: 7278810168
SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE: 377339904
               COUNT_MISC: 266
           SUM_TIMER_MISC: 432406220374
           MIN_TIMER_MISC: 8252820
           AVG_TIMER_MISC: 1625586835
           MAX_TIMER_MISC: 100739635708
*************************** 2. row ***************************
                FILE_NAME: /usr/local/mysql-5.6.19-linux-glibc2.5-x86_64/data/ibdata1
               EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_data_file
    OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139999261496128
               COUNT_STAR: 1709
           SUM_TIMER_WAIT: 814764332152
           MIN_TIMER_WAIT: 3623652
           AVG_TIMER_WAIT: 476748969
           MAX_TIMER_WAIT: 33581165152
               COUNT_READ: 166
           SUM_TIMER_READ: 22098794292
           MIN_TIMER_READ: 3623652
           AVG_TIMER_READ: 133124943
           MAX_TIMER_READ: 10389786028
 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ: 4784128
              COUNT_WRITE: 1215
          SUM_TIMER_WRITE: 488756864260
          MIN_TIMER_WRITE: 5788568
          AVG_TIMER_WRITE: 402268586
          MAX_TIMER_WRITE: 6710965560
SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE: 364969984
               COUNT_MISC: 328
           SUM_TIMER_MISC: 303908673600
           MIN_TIMER_MISC: 7460212
           AVG_TIMER_MISC: 926550320
           MAX_TIMER_MISC: 33581165152
*************************** 3. row ***************************
                FILE_NAME: /usr/local/mysql-5.6.19-linux-glibc2.5-x86_64/data/ioana/t2.ibd
               EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_data_file
    OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139999261741120
               COUNT_STAR: 12011
           SUM_TIMER_WAIT: 678760914098
           MIN_TIMER_WAIT: 5073956
           AVG_TIMER_WAIT: 56511264
           MAX_TIMER_WAIT: 7126760128
               COUNT_READ: 6309
           SUM_TIMER_READ: 65882736360
           MIN_TIMER_READ: 5073956
           AVG_TIMER_READ: 10442505
           MAX_TIMER_READ: 68216988
 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ: 103366656
              COUNT_WRITE: 5510
          SUM_TIMER_WRITE: 434740598494
          MIN_TIMER_WRITE: 5778028
          AVG_TIMER_WRITE: 78899805
          MAX_TIMER_WRITE: 7126760128
SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE: 184696832
               COUNT_MISC: 192
           SUM_TIMER_MISC: 178137579244
           MIN_TIMER_MISC: 8811440
           AVG_TIMER_MISC: 927799837
           MAX_TIMER_MISC: 2063390504
*************************** 4. row ***************************
                FILE_NAME: /usr/local/mysql-5.6.19-linux-glibc2.5-x86_64/data/ib_logfile0
               EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_log_file
    OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139999261496832
               COUNT_STAR: 258
           SUM_TIMER_WAIT: 213773061014
           MIN_TIMER_WAIT: 594456
           AVG_TIMER_WAIT: 828577331
           MAX_TIMER_WAIT: 14386901848
               COUNT_READ: 6
           SUM_TIMER_READ: 54982964
           MIN_TIMER_READ: 594456
           AVG_TIMER_READ: 9163476
           MAX_TIMER_READ: 46464536
 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ: 69632
              COUNT_WRITE: 141
          SUM_TIMER_WRITE: 64075588012
          MIN_TIMER_WRITE: 10415628
          AVG_TIMER_WRITE: 454436316
          MAX_TIMER_WRITE: 2400912924
SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE: 149283328
               COUNT_MISC: 111
           SUM_TIMER_MISC: 149642490038
           MIN_TIMER_MISC: 1692724
           AVG_TIMER_MISC: 1348130294
           MAX_TIMER_MISC: 14386901848
*************************** 5. row ***************************
                FILE_NAME: /usr/local/mysql-5.6.19-linux-glibc2.5-x86_64/data/ib_logfile1
               EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_log_file
    OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139999261497536
               COUNT_STAR: 71
           SUM_TIMER_WAIT: 128004164104
           MIN_TIMER_WAIT: 1294312
           AVG_TIMER_WAIT: 1802875432
           MAX_TIMER_WAIT: 11708167172
               COUNT_READ: 0
           SUM_TIMER_READ: 0
           MIN_TIMER_READ: 0
           AVG_TIMER_READ: 0
           MAX_TIMER_READ: 0
 SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ: 0
              COUNT_WRITE: 48
          SUM_TIMER_WRITE: 60748006720
          MIN_TIMER_WRITE: 9237256
          AVG_TIMER_WRITE: 1265583122
          MAX_TIMER_WRITE: 2272031912
SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE: 135080448
               COUNT_MISC: 23
           SUM_TIMER_MISC: 67256157384
           MIN_TIMER_MISC: 1294312
           AVG_TIMER_MISC: 2924180710
           MAX_TIMER_MISC: 11708167172
5 rows in set (0.00 sec)

| 导语

数据库对象统计表

**在上面的查询中,我们可以看到,data/ioana/t1.ibd文件的写入是最多的。在我们的系统中,大部分情况下确实是写入的IO是瓶颈的情形比较多,主要是计算风险值实时写入所致。**

在上一篇《事件记录 | performance_schema全方位介绍"》中,我们详细介绍了performance_schema的事件记录表,恭喜大家在学习performance_schema的路上度过了两个最困难的时期。现在,相信大家已经比较清楚什么是事件了,但有时候我们不需要知道每时每刻产生的每一条事件记录信息, 例如:我们希望了解数据库运行以来一段时间的事件统计数据,这个时候就需要查看事件统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第四篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema中事件统计表。统计事件表分为5个类别,分别为等待事件、阶段事件、语句事件、事务事件、内存事件。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。

1.数据库表级别对象等待事件统计

**找到具体的文件后,就可以根据业务模式和架构进行针对性的优化。**

| 等待事件统计表

按照数据库对象名称(库级别对象和表级别对象,如:库名和表名)进行统计的等待事件。按照OBJECT_TYPE、OBJECT_SCHEMA、OBJECT_NAME列进行分组,按照COUNT_STAR、xxx_TIMER_WAIT字段进行统计。包含一张objects_summary_global_by_type表。

performance_schema把等待事件统计表按照不同的分组列(不同纬度)对等待事件相关的数据进行聚合(聚合统计数据列包括:事件发生次数,总等待时间,最小、最大、平均等待时间),注意:等待事件的采集功能有一部分默认是禁用的,需要的时候可以通过setup_instruments和setup_objects表动态开启,等待事件统计表包含如下几张表:

我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。

admin@localhost : performance_schema 06:17:11> show tables like '%events_waits_summary%';

admin@localhost : performance _schema 11:10:42> select * from objects_summary _global_by _type where SUM_TIMER_WAIT!=0G;

+-------------------------------------------------------+

*************************** 1. row ***************************

| Tables_in_performance_schema (%events_waits_summary%) |

OBJECT_TYPE: TABLE

+-------------------------------------------------------+

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

| events_waits_summary_by_account_by_event_name |

OBJECT_NAME: test

| events_waits_summary_by_host_by_event_name |

COUNT_STAR: 56

| events_waits_summary_by_instance |

SUM _TIMER_WAIT: 195829830101250

| events_waits_summary_by_thread_by_event_name |

MIN _TIMER_WAIT: 2971125

| events_waits_summary_by_user_by_event_name |

AVG _TIMER_WAIT: 3496961251500

| events_waits_summary_global_by_event_name |

MAX _TIMER_WAIT: 121025235946125

+-------------------------------------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

6rows inset ( 0. 00sec)

从表中的记录内容可以看到,按照库xiaoboluo下的表test进行分组,统计了表相关的等待事件调用次数,总计、最小、平均、最大延迟时间信息,利用这些信息,我们可以大致了解InnoDB中表的访问效率排行统计情况,一定程度上反应了对存储引擎接口调用的效率。

我们先来看看这些表中记录的统计信息是什么样子的。

2.表I/O等待和锁等待事件统计

# events_waits_summary_by_account_by_event_name表

与objects_summary_global_by_type 表统计信息类似,表I/O等待和锁等待事件统计信息更为精细,细分了每个表的增删改查的执行次数,总等待时间,最小、最大、平均等待时间,甚至精细到某个索引的增删改查的等待时间,表IO等待和锁等待事件instruments(wait/io/table/sql/handler和wait/lock/table/sql/handler )默认开启,在setup_consumers表中无具体的对应配置,默认表IO等待和锁等待事件统计表中就会统计相关事件信息。包含如下几张表:

root@localhost : performance _schema 11:07:09> select * from events_waits _summary_by _account_by _event_name limit 1G

admin@localhost : performance_schema 06:50:03> show tables like '%table%summary%';

*************************** 1. row ***************************

+------------------------------------------------+

USER: NULL

| Tables_in_performance_schema (%table%summary%) |

HOST: NULL

+------------------------------------------------+

EVENT _NAME: wait/synch/mutex/sql/TC_LOG _MMAP::LOCK_tc

| table_io_waits_summary_by_index_usage |# 按照每个索引进行统计的表I/O等待事件

COUNT_STAR: 0

| table_io_waits_summary_by_table |# 按照每个表进行统计的表I/O等待事件

SUM _TIMER_WAIT: 0

| table_lock_waits_summary_by_table |# 按照每个表进行统计的表锁等待事件

MIN _TIMER_WAIT: 0

+------------------------------------------------+

AVG _TIMER_WAIT: 0

3rows inset ( 0. 00sec)

MAX _TIMER_WAIT: 0

我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。

1 row in set (0.00 sec)

# table_io_waits_summary_by_index_usage表

# events_waits_summary_by_host_by_event_name表

admin@localhost : performance _schema 01:55:49> select * from table_io _waits_summary _by_index _usage where SUM_TIMER_WAIT!=0G;

root@localhost : performance _schema 11:07:14> select * from events_waits _summary_by _host_by _event_name limit 1G

*************************** 1. row ***************************

*************************** 1. row ***************************

OBJECT_TYPE: TABLE

HOST: NULL

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

EVENT _NAME: wait/synch/mutex/sql/TC_LOG _MMAP::LOCK_tc

OBJECT_NAME: test

COUNT_STAR: 0

INDEX_NAME: PRIMARY

SUM _TIMER_WAIT: 0

COUNT_STAR: 1

MIN _TIMER_WAIT: 0

SUM _TIMER_WAIT: 56688392

AVG _TIMER_WAIT: 0

MIN _TIMER_WAIT: 56688392

MAX _TIMER_WAIT: 0

AVG _TIMER_WAIT: 56688392

1 row in set (0.00 sec)

MAX _TIMER_WAIT: 56688392

# events_waits_summary_by_instance表

COUNT_READ: 1

root@localhost : performance _schema 11:08:05> select * from events_waits _summary_by_instance limit 1G

SUM _TIMER_READ: 56688392

*************************** 1. row ***************************

MIN _TIMER_READ: 56688392

EVENT_NAME: wait/synch/mutex/mysys/THR_LOCK_heap

AVG _TIMER_READ: 56688392

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 32492032

MAX _TIMER_READ: 56688392

COUNT_STAR: 0

......

SUM _TIMER_WAIT: 0

1 row in set (0.00 sec)

MIN _TIMER_WAIT: 0

# table_io_waits_summary_by_table表

AVG _TIMER_WAIT: 0

admin@localhost : performance _schema 01:56:16> select * from table_io _waits_summary _by_table where SUM _TIMER_WAIT!=0G;

MAX _TIMER_WAIT: 0

*************************** 1. row ***************************

1 row in set (0.00 sec)

OBJECT_TYPE: TABLE

# events_waits_summary_by_thread_by_event_name表

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

root@localhost : performance _schema 11:08:23> select * from events_waits _summary_by _thread_by _event_name limit 1G

OBJECT_NAME: test

*************************** 1. row ***************************

COUNT_STAR: 1

THREAD_ID: 1

............

EVENT _NAME: wait/synch/mutex/sql/TC_LOG _MMAP::LOCK_tc

1 row in set (0.00 sec)

COUNT_STAR: 0

# table_lock_waits_summary_by_table表

SUM _TIMER_WAIT: 0

admin@localhost : performance _schema 01:57:20> select * from table_lock _waits_summary _by_table where SUM _TIMER_WAIT!=0G;

MIN _TIMER_WAIT: 0

*************************** 1. row ***************************

AVG _TIMER_WAIT: 0

OBJECT_TYPE: TABLE

MAX _TIMER_WAIT: 0

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

1 row in set (0.00 sec)

OBJECT_NAME: test

# events_waits_summary_by_user_by_event_name表

............

root@localhost : performance _schema 11:08:36> select * from events_waits _summary_by _user_by _event_name limit 1G

COUNT_READ_NORMAL: 0

*************************** 1. row ***************************

SUM_TIMER_READ_NORMAL: 0

USER: NULL

MIN_TIMER_READ_NORMAL: 0

EVENT _NAME: wait/synch/mutex/sql/TC_LOG _MMAP::LOCK_tc

AVG_TIMER_READ_NORMAL: 0

COUNT_STAR: 0

MAX_TIMER_READ_NORMAL: 0

SUM _TIMER_WAIT: 0

COUNT _READ_WITH _SHARED_LOCKS: 0

MIN _TIMER_WAIT: 0

SUM _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

AVG _TIMER_WAIT: 0

MIN _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

MAX _TIMER_WAIT: 0

AVG _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

1 row in set (0.00 sec)

MAX _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

# events_waits_summary_global_by_event_name表

......

root@localhost : performance _schema 11:08:53> select * from events_waits _summary_global _by_event_name limit 1G

1 row in set (0.00 sec)

*************************** 1. row ***************************

从上面表中的记录信息我们可以看到,table_io_waits_summary_by_index_usage表和table_io_waits_summary_by_table有着类似的统计列,但table_io_waits_summary_by_table表是包含整个表的增删改查等待事件分类统计,table_io_waits_summary_by_index_usage区分了每个表的索引的增删改查等待事件分类统计,而table_lock_waits_summary_by_table表统计纬度类似,但它是用于统计增删改查对应的锁等待时间,而不是IO等待时间,这些表的分组和统计列含义请大家自行举一反三,这里不再赘述,下面针对这三张表做一些必要的说明:

EVENT _NAME: wait/synch/mutex/sql/TC_LOG _MMAP::LOCK_tc

table_io_waits_summary_by_table表:

COUNT_STAR: 0

该表允许使用TRUNCATE TABLE语句。只将统计列重置为零,而不是删除行。对该表执行truncate还会隐式truncate table_io_waits_summary_by_index_usage表

SUM _TIMER_WAIT: 0

table_io_waits_summary_by_index_usage表:

MIN _TIMER_WAIT: 0

按照与table_io_waits_summary_by_table的分组列+INDEX_NAME列进行分组,INDEX_NAME有如下几种 :

AVG _TIMER_WAIT: 0

·如果使用到了索引,则这里显示索引的名字,如果为PRIMARY,则表示表I/O使用到了主键索引

MAX _TIMER_WAIT: 0

·如果值为NULL,则表示表I/O没有使用到索引

1 row in set (0.00 sec)

·如果是插入操作,则无法使用到索引,此时的统计值是按照INDEX_NAME = NULL计算的

从上面表中的示例记录信息中,我们可以看到:

该表允许使用TRUNCATE TABLE语句。只将统计列重置为零,而不是删除行。该表执行truncate时也会隐式触发table_io_waits_summary_by_table表的truncate操作。另外使用DDL语句更改索引结构时,会导致该表的所有索引统计信息被重置

每个表都有各自的一个或多个分组列,以确定如何聚合事件信息(所有表都有EVENT_NAME列,列值与setup_instruments表中NAME列值对应),如下:

table_lock_waits_summary_by_table表:

events_waits_summary_by_account_by_event_name表:按照列EVENT_NAME、USER、HOST进行分组事件信息

该表的分组列与table_io_waits_summary_by_table表相同

events_waits_summary_by_host_by_event_name表:按照列EVENT_NAME、HOST进行分组事件信息

该表包含有关内部和外部锁的信息:

events_waits_summary_by_instance表:按照列EVENT_NAME、OBJECT_INSTANCE_BEGIN进行分组事件信息。如果一个instruments(event_name)创建有多个实例,则每个实例都具有唯一的OBJECT_INSTANCE_BEGIN值,因此每个实例会进行单独分组

·内部锁对应SQL层中的锁。是通过调用thr_lock()函数来实现的。(官方手册上说有一个OPERATION列来区分锁类型,该列有效值为:read normal、read with shared locks、read high priority、read no insert、write allow write、write concurrent insert、write delayed、write low priority、write normal。但在该表的定义上并没有看到该字段)

events_waits_summary_by_thread_by_event_name表:按照列THREAD_ID、EVENT_NAME进行分组事件信息

·外部锁对应存储引擎层中的锁。通过调用handler::external_lock()函数来实现。(官方手册上说有一个OPERATION列来区分锁类型,该列有效值为:read external、write external。但在该表的定义上并没有看到该字段)

events_waits_summary_by_user_by_event_name表:按照列EVENT_NAME、USER进行分组事件信息

该表允许使用TRUNCATE TABLE语句。只将统计列重置为零,而不是删除行。

events_waits_summary_global_by_event_name表:按照EVENT_NAME列进行分组事件信息

3.文件I/O事件统计

所有表的统计列(数值型)都为如下几个:

文件I/O事件统计表只记录等待事件中的IO事件(不包含table和socket子类别),文件I/O事件instruments默认开启,在setup_consumers表中无具体的对应配置。它包含如下两张表:

COUNT_STAR:事件被执行的数量。此值包括所有事件的执行次数,需要启用等待事件的instruments

admin@localhost : performance_schema 06:48:12> show tables like '%file_summary%';

SUM_TIMER_WAIT:统计给定计时事件的总等待时间。此值仅针对有计时功能的事件instruments或开启了计时功能事件的instruments,如果某事件的instruments不支持计时或者没有开启计时功能,则该字段为NULL。其他xxx_TIMER_WAIT字段值类似

+-----------------------------------------------+

MIN_TIMER_WAIT:给定计时事件的最小等待时间

| Tables_in_performance_schema (%file_summary%) |

AVG_TIMER_WAIT:给定计时事件的平均等待时间

+-----------------------------------------------+

MAX_TIMER_WAIT:给定计时事件的最大等待时间

| file_summary_by_event_name |

PS:等待事件统计表允许使用TRUNCATE TABLE语句。

| file_summary_by_instance |

执行该语句时有如下行为:

+-----------------------------------------------+

对于未按照帐户、主机、用户聚合的统计表,truncate语句会将统计列值重置为零,而不是删除行。

2rows inset ( 0. 00sec)

对于按照帐户、主机、用户聚合的统计表,truncate语句会删除已开端连接的帐户,主机或用户对应的行,并将其他有连接的行的统计列值重置为零(实测跟未按照帐号、主机、用户聚合的统计表一样,只会被重置不会被删除)。

两张表中记录的内容很相近:

此外,按照帐户、主机、用户、线程聚合的每个等待事件统计表或者events_waits_summary_global_by_event_name表,如果依赖的连接表(accounts、hosts、users表)执行truncate时,那么依赖的这些表中的统计数据也会同时被隐式truncate 。

·file_summary_by_event_name:按照每个事件名称进行统计的文件IO等待事件

注意:这些表只针对等待事件信息进行统计,即包含setup_instruments表中的wait/%开头的采集器+ idle空闲采集器,每个等待事件在每个表中的统计记录行数需要看如何分组(例如:按照用户分组统计的表中,有多少个活跃用户,表中就会有多少条相同采集器的记录),另外,统计计数器是否生效还需要看setup_instruments表中相应的等待事件采集器是否启用。

·file_summary_by_instance:按照每个文件实例(对应具体的每个磁盘文件,例如:表sbtest1的表空间文件sbtest1.ibd)进行统计的文件IO等待事件

| 阶段事件统计表

我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。

performance_schema把阶段事件统计表也按照与等待事件统计表类似的规则进行分类聚合,阶段事件也有一部分是默认禁用的,一部分是开启的,阶段事件统计表包含如下几张表:

# file_summary_by_event_name表

admin@localhost : performance_schema 06:23:02> show tables like '%events_stages_summary%';

admin@localhost : performance _schema 11:00:44> select * from file_summary _by_event _name where SUM_TIMER _WAIT !=0 and EVENT_NAME like '%innodb%' limit 1G;

+--------------------------------------------------------+

*************************** 1. row ***************************

| Tables_in_performance_schema (%events_stages_summary%) |

EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_data_file

+--------------------------------------------------------+

COUNT_STAR: 802

| events_stages_summary_by_account_by_event_name |

SUM_TIMER_WAIT: 412754363625

| events_stages_summary_by_host_by_event_name |

MIN_TIMER_WAIT: 0

| events_stages_summary_by_thread_by_event_name |

AVG_TIMER_WAIT: 514656000

| events_stages_summary_by_user_by_event_name |

MAX_TIMER_WAIT: 9498247500

| events_stages_summary_global_by_event_name |

COUNT_READ: 577

+--------------------------------------------------------+

SUM_TIMER_READ: 305970952875

5rows inset ( 0. 00sec)

MIN_TIMER_READ: 15213375

我们先来看看这些表中记录的统计信息是什么样子的。

AVG_TIMER_READ: 530278875

# events_stages_summary_by_account_by_event_name表

MAX_TIMER_READ: 9498247500

root@localhost : performance _schema 11:21:04> select * from events_stages _summary_by _account_by _event_name where USER is not null limit 1G

SUM _NUMBER_OF _BYTES_READ: 11567104

*************************** 1. row ***************************

......

USER: root

1 row in set (0.00 sec)

HOST: localhost

# file_summary_by_instance表

EVENT_NAME: stage/sql/After create

admin@localhost : performance _schema 11:01:23> select * from file_summary _by_instance where SUM _TIMER_WAIT!=0 and EVENT_NAME like '%innodb%' limit 1G;

COUNT_STAR: 0

*************************** 1. row ***************************

SUM _TIMER_WAIT: 0

FILE_NAME: /data/mysqldata1/innodb_ts/ibdata1

MIN _TIMER_WAIT: 0

EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_data_file

AVG _TIMER_WAIT: 0

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 139882156936704

MAX _TIMER_WAIT: 0

COUNT_STAR: 33

1 row in set (0.01 sec)

............

# events_stages_summary_by_host_by_event_name表

1 row in set (0.00 sec)

root@localhost : performance _schema 11:29:27> select * from events_stages _summary_by _host_by _event_name where HOST is not null limit 1G

从上面表中的记录信息我们可以看到:

*************************** 1. row ***************************

·每个文件I/O统计表都有一个或多个分组列,以表明如何统计这些事件信息。这些表中的事件名称来自setup_instruments表中的name字段:

HOST: localhost

* file_summary_by_event_name表:按照EVENT_NAME列进行分组 ;

EVENT_NAME: stage/sql/After create

* file_summary_by_instance表:有额外的FILE_NAME、OBJECT_INSTANCE_BEGIN列,按照FILE_NAME、EVENT_NAME列进行分组,与file_summary_by_event_name 表相比,file_summary_by_instance表多了FILE_NAME和OBJECT_INSTANCE_BEGIN字段,用于记录具体的磁盘文件相关信息。

COUNT_STAR: 0

·每个文件I/O事件统计表有如下统计字段:

SUM _TIMER_WAIT: 0

* COUNT_STAR,SUM_TIMER_WAIT,MIN_TIMER_WAIT,AVG_TIMER_WAIT,MAX_TIMER_WAIT:这些列统计所有I/O操作数量和操作时间 ;

MIN _TIMER_WAIT: 0

* COUNT_READ,SUM_TIMER_READ,MIN_TIMER_READ,AVG_TIMER_READ,MAX_TIMER_READ,SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ:这些列统计了所有文件读取操作,包括FGETS,FGETC,FREAD和READ系统调用,还包含了这些I/O操作的数据字节数 ;

AVG _TIMER_WAIT: 0

* COUNT_WRITE,SUM_TIMER_WRITE,MIN_TIMER_WRITE,AVG_TIMER_WRITE,MAX_TIMER_WRITE,SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE:这些列统计了所有文件写操作,包括FPUTS,FPUTC,FPRINTF,VFPRINTF,FWRITE和PWRITE系统调用,还包含了这些I/O操作的数据字节数 ;

MAX _TIMER_WAIT: 0

* COUNT_MISC,SUM_TIMER_MISC,MIN_TIMER_MISC,AVG_TIMER_MISC,MAX_TIMER_MISC:这些列统计了所有其他文件I/O操作,包括CREATE,DELETE,OPEN,CLOSE,STREAM_OPEN,STREAM_CLOSE,SEEK,TELL,FLUSH,STAT,FSTAT,CHSIZE,RENAME和SYNC系统调用。注意:这些文件I/O操作没有字节计数信息。

1 row in set (0.00 sec)

文件I/O事件统计表允许使用TRUNCATE TABLE语句。但只将统计列重置为零,而不是删除行。

# events_stages_summary_by_thread_by_event_name表

PS:MySQL server使用几种缓存技术通过缓存从文件中读取的信息来避免文件I/O操作。当然,如果内存不够时或者内存竞争比较大时可能导致查询效率低下,这个时候您可能需要通过刷新缓存或者重启server来让其数据通过文件I/O返回而不是通过缓存返回。

root@localhost : performance _schema 11:37:03> select * from events_stages _summary_by _thread_by _event_name where thread_id is not null limit 1G

4.套接字事件统计

*************************** 1. row ***************************

套接字事件统计了套接字的读写调用次数和发送接收字节计数信息,socket事件instruments默认关闭,在setup_consumers表中无具体的对应配置,包含如下两张表:

THREAD_ID: 1

·socket_summary_by_instance:针对每个socket实例的所有 socket I/O操作,这些socket操作相关的操作次数、时间和发送接收字节信息由wait/io/socket/* instruments产生。但当连接中断时,在该表中对应socket连接的信息行将被删除(这里的socket是指的当前活跃的连接创建的socket实例)

EVENT_NAME: stage/sql/After create

·socket_summary_by_event_name:针对每个socket I/O instruments,这些socket操作相关的操作次数、时间和发送接收字节信息由wait/io/socket/* instruments产生(这里的socket是指的当前活跃的连接创建的socket实例)

COUNT_STAR: 0

可通过如下语句查看:

SUM _TIMER_WAIT: 0

admin@localhost : performance_schema 06:53:42> show tables like '%socket%summary%';

MIN _TIMER_WAIT: 0

+-------------------------------------------------+

AVG _TIMER_WAIT: 0

| Tables_in_performance_schema (%socket%summary%) |

MAX _TIMER_WAIT: 0

+-------------------------------------------------+

1 row in set (0.01 sec)

| socket_summary_by_event_name |

# events_stages_summary_by_user_by_event_name表

| socket_summary_by_instance |

root@localhost : performance _schema 11:42:37> select * from events_stages _summary_by _user_by _event_name where user is not null limit 1G

+-------------------------------------------------+

*************************** 1. row ***************************

2rows inset ( 0. 00sec)

USER: root

我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。

EVENT_NAME: stage/sql/After create

# socket_summary_by_event_name表

COUNT_STAR: 0

root@localhost : performance _schema 04:44:00> select * from socket_summary _by_event_nameG;

SUM _TIMER_WAIT: 0

*************************** 1. row ***************************

MIN _TIMER_WAIT: 0

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_tcpip_socket

AVG _TIMER_WAIT: 0

COUNT_STAR: 2560

MAX _TIMER_WAIT: 0

SUM_TIMER_WAIT: 62379854922

1 row in set (0.00 sec)

MIN_TIMER_WAIT: 1905016

# events_stages_summary_global_by_event_name表

AVG_TIMER_WAIT: 24366870

root@localhost : performance _schema 11:43:03> select * from events_stages _summary_global _by_event_name limit 1G

MAX_TIMER_WAIT: 18446696808701862260

*************************** 1. row ***************************

COUNT_READ: 0

EVENT_NAME: stage/sql/After create

SUM_TIMER_READ: 0

COUNT_STAR: 0

MIN_TIMER_READ: 0

SUM _TIMER_WAIT: 0

AVG_TIMER_READ: 0

MIN _TIMER_WAIT: 0

MAX_TIMER_READ: 0

AVG _TIMER_WAIT: 0

SUM _NUMBER_OF _BYTES_READ: 0

MAX _TIMER_WAIT: 0

......

1 row in set (0.00 sec)

*************************** 2. row ***************************

从上面表中的示例记录信息中,我们可以看到,同样与等待事件类似,按照用户、主机、用户+主机、线程等纬度进行分组与统计的列,这些列的含义与等待事件类似,这里不再赘述。

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_unix_socket

注意:这些表只针对阶段事件信息进行统计,即包含setup_instruments表中的stage/%开头的采集器,每个阶段事件在每个表中的统计记录行数需要看如何分组(例如:按照用户分组统计的表中,有多少个活跃用户,表中就会有多少条相同采集器的记录),另外,统计计数器是否生效还需要看setup_instruments表中相应的阶段事件采集器是否启用。

COUNT_STAR: 24

PS:对这些表使用truncate语句,影响与等待事件类似。

......

| 事务事件统计表

*************************** 3. row ***************************

performance_schema把事务事件统计表也按照与等待事件统计表类似的规则进行分类统计,事务事件instruments只有一个transaction,默认禁用,事务事件统计表有如下几张表:

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/client_connection

admin@localhost : performance_schema 06:37:45> show tables like '%events_transactions_summary%';

COUNT_STAR: 213055844

+--------------------------------------------------------------+

......

| Tables_in_performance_schema (%events_transactions_summary%) |

3 rows in set (0.00 sec)

+--------------------------------------------------------------+

# socket_summary_by_instance表

| events_transactions_summary_by_account_by_event_name |

root@localhost : performance _schema 05:11:45> select * from socket_summary _by_instance where COUNT_STAR!=0G;

| events_transactions_summary_by_host_by_event_name |

*************************** 1. row ***************************

| events_transactions_summary_by_thread_by_event_name |

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_tcpip_socket

| events_transactions_summary_by_user_by_event_name |

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 2655350784

| events_transactions_summary_global_by_event_name |

......

+--------------------------------------------------------------+

*************************** 2. row ***************************

5rows inset ( 0. 00sec)

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_unix_socket

我们先来看看这些表中记录的统计信息是什么样子的(由于单行记录较长,这里只列出events_transactions_summary_by_account_by_event_name表中的示例数据,其余表的示例数据省略掉部分相同字段)。

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 2655351104

# events_transactions_summary_by_account_by_event_name表

......

root@localhost : performance _schema 01:19:07> select * from events_transactions _summary_by _account_by _event_name where COUNT_STAR!=0 limit 1G

*************************** 3. row ***************************

*************************** 1. row ***************************

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/client_connection

USER: root

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 2658003840

HOST: localhost

......

EVENT_NAME: transaction

*************************** 4. row ***************************

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