一样了解自己管理的数据库，个人认为包含了两个方面的了解：1，在稳定性层面来说，更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡，灾备管理等等high level层面的措施（就好比要保证生活
一样了解自己管理的数据库，个人认为包含了两个方面的了解：
1，在稳定性层面来说，更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡，灾备管理等等high level层面的措施（就好比要保证生活的稳定性）
2，在实例级别的来说，需要关注内存、IO、网络，热点表，热点索引，top sql，死锁，阻塞，历史上执行异常的SQL（好比生活品质细节）
MySQL的performance_data库和sys库提供了非常丰富的系统日志数据，可以帮助我们更好地了解非常细节的，这里简单地列举出来了一些常用的数据。
sys库是以较为可读化的方式封装了performance_data中的某些表，因此这些个数据来源还是performance_data库中的数据。
这里粗略列举出个人常用的一些系统数据，可以在实例级别更加清楚地了解MySQL的运行过程中资源分配情况。
Status中的信息
MySQL的status变量只是给出了一个总的信息，从status变量上无法得知详细资源的消耗，比如IO或者内存的热点在哪里，库、表的热点在哪里，如果想要知道具体的明细信息就需要系统库中的数据。
前提要开启performance_schema，因为sys库的视图是基于performance_schema的库的。
内存使用：
内存/innodb_buffer_pool使用概要
innodb_buffer_pool的使用情况summary，已知当前实例262144*16/1024 = 4096MB buffer pool,已使用23260*16/1024 363MB
innodb_buffer_pool已占用内存的明细信息，可以按照库表的维度来统计
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED ;
SELECT
database_name,
SUM(compressed_size)/1024/1024 AS allocated_memory,
SUM(data_size)/1024/1024 AS data_memory,
SUM(is_hashed)*16/1024 AS is_hashed_memory,
SUM(is_old)*16/1024 AS is_old_memory
FROM
(
SELECT
case when INSTR(TABLE_NAME,'.')>0 then replace(SUBSTRING(TABLE_NAME,1,INSTR(TABLE_NAME,'.')-1),'`','')
else 'system_database' end as database_name,
case when INSTR(TABLE_NAME,'.')>0 then replace(SUBSTRING(TABLE_NAME,INSTR(TABLE_NAME,'.')+1),'`','')
ELSE 'system_obj' END AS table_name,
if(compressed_size = 0, 16384, compressed_size) AS compressed_size,
data_size,
if(is_hashed = 'YES',1,0) is_hashed,
if(is_old = 'YES',1,0) is_old
FROM information_schema.innodb_buffer_page
WHERE TABLE_NAME IS NOT NULL
) t
GROUP BY database_name
ORDER BY allocated_memory DESC
LIMIT 10;
缓存命中率统计及冷热数据变化
查询缓存命中率相关：information_schema.innodb_buffer_pool_stats中的数据行数是跟buffer_pool_instance一致的也就是每个一行数据来描述一个buffer_pool_instance，这里简单取和，缓存命中率取平局值的方式来统计需要注意的是1，modified_database_pages是实时的，就是内存中的脏页的数量，经checkpoint之后被刷新到磁盘，因此会时大时小。2，pages_made_young和pages_not_made_young是累积的增加的，不会减少，就是MySQL实例截止到目前位置，做了多少pages_not_made_young和pages_not_made_young。3，hit_rate在负载较低的情况下，没有参考意义，这一点很奇怪，低负载情况下，会发现很多buffer_pool的hit_rate是0。 突然意识到，hit_rate的计算，是不是以某个时间间隔为基准，统计这个时间段内请求的命中率，如果这一小段时间内没有请求，统计出来的hit_rate就是0。4，与其他视图不通，information_schema.innodb_buffer_pool_stats中的数据会在服务重启后清零。
SELECT
SUM(modified_database_pages) AS total_modified_database_pages,
SUM(pages_made_young) AS total_pages_made_young,
SUM(pages_not_made_young) AS total_pages_not_made_young,
SUM(hit_rate)/COUNT(hit_rate)*1000 AS hit_rate
FROM
(
SELECT
pool_id,
pool_size,
database_pages,
old_database_pages,
modified_database_pages,
pages_made_young,
pages_not_made_young,
hit_rate
FROM information_schema.innodb_buffer_pool_stats
)t；
参考https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/7276802.html这里对这pages_made_young和page_not_made_young，个人觉得解释的非常好。
这里低负载下的information_schema.innodb_buffer_pool_stats中的信息，hit_rate的值简直不可思议。这个���例是4GB的内存，基本上没有访问量，hit_rate竟然出来好多值为0的情况。
相反在对当前实例做压力测试的时候，这个数据看起来才是正常的，包括modified_database_pages，pages_made_young，pages_not_made_young，hit_rate
这里用mysqlslap 做混合读写的压力测试
./mysqlslap -uroot -proot -h127.0.0.1 -P8000 --concurrency=100 --iterations=10000 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-add-autoincrement --auto-generate-sql-load-type=mixed --engine=innodb --number-of-queries=10000
用Python定时打印innodb_buffer_pool_stats
import pymysql
import logging
import time
import decimal
def execute_query(conn_dict,sql):
conn = pymysql.connect(host=conn_dict['host'],
port=conn_dict['port'],
user=conn_dict['user'],
passwd=conn_dict['password'],
db=conn_dict['db'])
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
cursor.execute(sql)
list = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return list
def check_innodb_buffer_pool_stats(flag,conn_dict):
result = execute_query(conn_dict, '''SELECT
modified_database_pages,
pages_made_young,
pages_not_made_young,
hit_rate
FROM information_schema.innodb_buffer_pool_stats;''')
if result:
column = result[0].keys()
current_row = ''
if(flag<=0):
for key in column:
current_row += str(key) + " "
print(current_row)
for row in result:
current_row = ''
for key in row.values():
current_row += str(key) + " "
print(current_row)
if __name__ == '__main__':
conn = {'host': '127.0.0.1', 'port': my_port, 'user': 'root', 'password': '***', 'db': 'mysql', 'charset': 'utf8mb4'}
flag = 0
while 1>0:
check_innodb_buffer_pool_stats(flag,conn)
time.sleep(3)
flag = 1
这样子看下来，这个统计还是比较正常的。
突然意识到，hit_rate的计算，是不是以某个时间间隔为基准，统计这个时间段内请求的命中率，如果这一小段时间内没有请求，统计出来的hit_rate就是0。
库表的读写统计，逻辑层面的热点数据统计
目标表是performance_schema.table_io_waits_summary_by_table，某些文章上说是逻辑IO，其实这里跟逻辑IO并无关系，这个表中的字段含义是基于表，读写的到的行数的统计。
至于真正的逻辑IO层面的统计，笔者目前还有不知道有哪个可用的系统表来查询。
这个库可以很清楚地看到这个表中的统计结果是怎么计算出来的。
基于表的读写的行的次数统计，这是一个累计值，单纯的看这个值本身，个人觉得意义不大，需要定时收集计算差值，才具备参考意义。以下按照库级别统计表的读写情况。
库表的读写统计，物理IO层面的热点数据统计
按照物理IO的维度统计热点数据，哪些库表消耗了多少物理IO。
这里原始系统表中的数据是一个累计统计的值，最极端的情况就是一个表为0行，却存在大量的物理读写IO。
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED ;
SELECT
database_name,
IFNULL(cast(sum(total_read) as signed),0) AS total_read,
IFNULL(cast(sum(total_written) as signed),0) AS total_written,
IFNULL(cast(sum(total) AS SIGNED),0) AS total_read_written
FROM
(
SELECT
substring(REPLACE(file, '@@datadir/', ''),1,instr(REPLACE(file, '@@datadir/', ''),'/')-1) AS database_name,
count_read,
case
when instr(total_read,'KiB')>0 then replace(total_read,'KiB','')/1024
when instr(total_read,'MiB')>0 then replace(total_read,'MiB','')/1024
when instr(total_read,'GiB')>0 then replace(total_read,'GiB','')*1024
END AS total_read,
case
when instr(total_written,'KiB')>0 then replace(total_written,'KiB','')/1024
when instr(total_written,'MiB')>0 then replace(total_written,'MiB','')
when instr(total_written,'GiB')>0 then replace(total_written,'GiB','')*1024
END AS total_written,
case
when instr(total,'KiB')>0 then replace(total,'KiB','')/1024
when instr(total,'MiB')>0 then replace(total,'MiB','')
when instr(total,'GiB')>0 then replace(total,'GiB','')*1024
END AS total
from sys.io_global_by_file_by_bytes
WHERE FILE LIKE '%@@datadir%' AND instr(REPLACE(file, '@@datadir/', ''),'/')>0
)t
GROUP BY database_name
ORDER BY total_read_written DESC;
ps：个人不太喜欢MySQL自定义的format_***函数，这个函数的初衷是好的，把一些数据（时间，存储空间）等格式化成更加可读的模式。
但是却不支持单位的参数，更多的时候想以某个固定的单位来显示，比如格式化一个的时间，格式化后根据单位大小可能会显示微妙，或者是毫秒，或者是秒，或者分钟，或者天。
比如想把时间统一格式化成秒，对不起，不支持，某些个数据不仅仅是看一眼那么简单，甚至是要读出来存档分析的，因此这里不建议也不会使用那些个format函数
TOP SQL 统计
可以按照执行时间，阻塞时间，返回行数等等维度统计top sql。另外可以按照时间筛选last_seen，可以统计最近某一段时间出现过的top sql
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED ;
SELECT
schema_name,
digest_text,
count_star,
avg_timer_wait/1000000000000 AS avg_timer_wait,
max_timer_wait/1000000000000 AS max_timer_wait,
sum_lock_time/count_star/1000000000000 AS avg_lock_time ,
sum_rows_affected/count_star AS avg_rows_affected,
sum_rows_sent/count_star AS avg_rows_sent ,
sum_rows_examined/count_star AS avg_rows_examined,
sum_created_tmp_disk_tables/count_star AS avg_create_tmp_disk_tables,
sum_created_tmp_tables/count_star AS avg_create_tmp_tables,
sum_select_full_join/count_star AS avg_select_full_join,
sum_select_full_range_join/count_star AS avg_select_full_range_join,
sum_select_range/count_star AS avg_select_range,
sum_select_range_check/count_star AS avg_select_range,
first_seen,
last_seen
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE last_seen>date_add(NOW(), interval -1 HOUR)
ORDER BY
max_timer_wait
-- avg_timer_wait
-- sum_rows_affected/count_star
-- sum_lock_time/count_star
-- avg_lock_time
-- avg_rows_sent
DESC
limit 10;
需要注意的是，这个统计是按照MySQL执行一个事务消耗的资源做统计的，而不是一个语句，笔者一开始懵逼了一阵子，举个简单的例子。参考如下，这里是循环写个数据的一个存储过程，调用方式就是call create_test_data(N)，写入N条测试数据。比如call create_test_data(1000000)就是写入100W的测试数据，这个执行过程耗费了几分钟的时间，按照笔者的测试实例情况，avg_timer_wait的维度，绝对是一个TOP SQL。但是在查询的时候，始终没有发现这个存储过程的调用被列为TOP SQL，后面尝试在存储过程内部加了一个事物，然后就顺利地收集到了整个TOP SQL.因此说performance_schema.events_statements_summary_by_digest里面的统计，是基于事务的，而不是某一个批处理的执行时间的。
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `create_test_data`(
IN `loopcnt` INT
)
LANGUAGE SQL
NOT DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
SQL SECURITY DEFINER
COMMENT ''
BEGIN
-- START TRANSACTION;
while loopcnt>0 do
insert into test_mrr(rand_id,create_date) values (RAND()*100000000,now(6));
set loopcnt=loopcnt-1;
end while;
-- commit;
END
另外一点比较有意思的是，这个系统表是为数不多的支持truncate的，当然它在内部，也是在不断收集的一个过程。
执行失败的SQL 统计
一直以为系统不会记录执行失败的解析错误的SQL，比如想统计因为超时而执行失败的语句，后面才发现，这些信息，MySQL会完整地记录下来
这里会详细记录执行错误的语句，包括最终执行失败（超时之类的），语法错误，执行过程中产生了警告之类的语句。用sum_errors>0 or sum_warnings>0去performance_schema.events_statements_summary_by_digest筛选一下即可。
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED ;
select
schema_name,
digest_text,
count_star,
first_seen,
last_seen
from performance_schema.events_statements_summary_by_digest
where sum_errors>0 or sum_warnings>0
order by last_seen desc;
Index使用情况统计
基于performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage这个系统表，其统计的维度同样是“按照某个索引查询返回的行数的统计”。
可以按照哪些索引使用最多最少等情况进行统计。
不过这个统计有一个给人潜在一个误区：count_read,count_write,count_fetch,count_insert,count_update,count_delete统计了某个索引上使用到索引的情况下，受影响的行数，sum_timer_wait是累计在该索引上等待的时间。如果使用到了该索引，但是没有数据受影响（就是没有DML语句的条件没有命中数据），将count_***不会统计进来，但是sum_timer_wait会统计进来这就存在一个容易受到误导的地方，这个索引明明没有命中过很多次，但是却产生了大量的timer_wait，索引看到类似的信息，也不能贸然删除索引。
等待事件统计
MySQL数据库中的任何一个动作，都需要等待（一定的时间来完成），一共有超过1000个等待事件，分属不懂的类别，每个版本都不一样，且默认不是所有的等待事件都启用。
个人认为等待事件这个东西，仅做参考，不具备问题的诊断性，即便是再优化或者低负载的数据库，累计一段时间，某些事件仍旧会积累大量的等待事件。这些事件的等待事件，不一定都是负面性的，比如事物的锁等待，是在并发执行过程中必然会生成的，这个等待事件的统计结果，也是累计的，单纯的看一个直接的值，不具备任何参考意义。除非定期收集，做差值计算，根据实际情况，才具备参考意义。
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED ;
SELECT SUBSTRING_INDEX(NAME, '/', 1) as wait_type,COUNT(1)
FROM performance_schema.setup_instruments
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;
SELECT
event_name,
count_star,
sum_timer_wait
FROM performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name
WHERE event_name != 'idle'
order by sum_timer_wait desc
limit 100;
最后，需要注意的是，1，MySQL提供的诸多的系统表（视图）中的数据，单纯的看这个值本身，因为它是一个累计值，个人觉得意义不大，尤其是avg_***，需要结合多方面的综合因素，做参考使用。2，任何系统表的查询，都可能对系统性能的本身造成一定的影响，不要再对系统可能产生较大负面影响的情况下做数据的统计收集。
