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又是一年跳槽季！如何快速定位数据库消耗CPU语句？

Java编程世界 2023-03-28 原文

随着互联网应用的不断发展，数据的处理与存储成为一个非常重要的环节。数据库作为数据存储的核心，需要时刻保持高效的运行状态。然而，在一些高负载的应用场景下，我们会遇到一些数据库CPU消耗过高的问题。这时候，我们需要快速定位问题SQL语句并进行优化，才能保证应用的正常运行。本文将介绍如何通过一些简单的方法快速定位数据库消耗CPU的SQL语句。

监控数据库性能

在实际的工作中，为了快速定位问题SQL语句，我们需要先对数据库的性能进行监控。常见的数据库监控工具有：MySQL Workbench、Navicat、DBeaver、DataGrip等。这些工具可以监控数据库的CPU、内存、磁盘、网络等指标，通过这些指标我们可以了解数据库的整体运行状况。

查看CPU占用率高的进程

当我们发现数据库的CPU占用率过高时，需要查看当前占用CPU的进程。在Linux系统下，可以使用top命令查看系统的进程信息，并按照CPU占用率进行排序。在Windows系统下，可以使用任务管理器查看当前进程的CPU占用率。

查看慢查询日志

数据库的慢查询日志可以记录执行时间超过一定阈值的SQL语句，可以通过查看慢查询日志来定位数据库性能问题。在MySQL中，可以通过修改my.cnf文件中的slow_query_log参数来开启慢查询日志。慢查询日志的输出路径和日志格式可以通过slow_query_log_file和log_slow_verbosity参数进行配置。查看慢查询日志可以使用工具如：MySQL Workbench、pt-query-digest等。

使用Explain命令查看SQL语句执行计划

在定位SQL语句性能问题时，我们需要了解SQL语句的执行计划。在MySQL中，可以使用Explain命令查看SQL语句的执行计划。Explain命令会输出SQL语句的执行计划、索引使用情况、数据访问方式等信息，可以通过这些信息来定位性能问题。

Explain命令的语法如下：

Explain [SQL语句]

分析SQL语句

在了解了SQL语句的执行计划之后，我们需要进一步分析SQL语句，找出性能问题所在。在分析SQL语句时，我们需要关注以下几个方面：

  • 是否存在全表扫描
  • 是否使用了不合适的索引
  • 是否存在子查询
  • 是否存在多表关联查询
通过对这些方面的分析，可以找出SQL语句性能问题的所在，并进行相应优化。

使用监控工具定位问题

以上提到的方法虽然可以帮助我们找到最耗费 CPU 的 SQL 语句，但有些情况下仍然不够。比如当数据库服务器同时处理多个连接时，使用以上方法定位的语句可能不是最耗费 CPU 的语句，因为在高并发的情况下，数据库的 CPU 使用情况可能会发生瞬间的变化。

因此，在实际场景中，使用监控工具是定位问题最为有效的方式之一。常用的数据库监控工具包括：MySQL 自带的 Performance Schema、pt-query-digest 等。这里以 Performance Schema 为例，简单介绍一下如何使用它定位数据库消耗 CPU 的 SQL 语句。

Performance Schema 是 MySQL 5.5 版本以后引入的性能监控工具，它可以捕获数据库执行的各种操作，包括 SQL 语句执行的时间、锁等待的时间、索引使用情况等。我们可以使用 Performance Schema 捕获数据库执行的语句，然后根据执行时间、执行次数等指标来判断 SQL 语句的消耗情况。

以下是使用 Performance Schema 定位数据库消耗 CPU 的 SQL 语句的步骤：

  1. 确认 Performance Schema 已经开启。
在 MySQL 5.6 版本以后，默认情况下 Performance Schema 已经是开启状态。可以使用以下命令来确认是否开启：

SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';
如果结果为 ON，则表示 Performance Schema 已经开启。如果结果为 OFF，则需要手动开启。

2、配置 Performance Schema。

Performance Schema 需要配置一些参数，以便可以捕获执行的 SQL 语句。以下是常用的配置参数：

performance_schema=ON
performance_schema_events_statements_history_size=10000
performance_schema_events_statements_history_long_size=10000
performance_schema_events_waits_history_size=10000
其中，performance_schema=ON 表示开启 Performance Schema；
performance_schema_events_statements_history_size 和 performance_schema_events_statements_history_long_size 分别表示保存 SQL 语句执行历史的大小，可以根据需要进行调整；performance_schema_events_waits_history_size 表示保存等待事件的大小，可以不进行配置。

3、捕获 SQL 语句执行历史。

在 Performance Schema 开启的情况下，可以使用以下命令来捕获 SQL 语句执行历史：

SELECT * FROM performance_schema.events_statements_history_long WHERE digest_text LIKE '%SELECT%';
以上命令可以捕获执行过的 SELECT 语句。根据需要可以修改 WHERE 子句的条件。

  1. 使用SQL Profiler 进行性能分析
SQL Profiler 是 SQL Server 自带的一个性能分析工具，可以帮助我们捕获 SQL Server 实例中的事件，如 SQL 执行、事务、错务等，同时提供了多种分析选项。

可以通过以下步骤开启 SQL Profiler 分析：

  1. 在 SQL Server Management Studio 中，连接到需要分析的 SQL Server 实例；
  2. 在 “工具” 菜单中选择 “SQL Server Profiler”；
  3. 在弹出的 “Connect to Server” 窗口中输入登录信息，连接到 SQL Server 实例；
  4. 在 “Trace Properties” 窗口中配置需要捕获的事件，包括：事件类别、数据列和筛选条件；
  5. 点击 “Run” 开始捕获事件；
  6. 在 “Trace” 菜单中选择 “Stop” 停止捕获事件。
通过 SQL Profiler 可以捕获到执行耗时较长的 SQL 语句，并进行性能分析。

2、使用性能监视器（Performance Monitor）进行性能分析

性能监视器是 Windows 系统自带的一个性能分析工具，可以监控系统资源的使用情况，包括 CPU 使用率、内存使用情况、磁盘 I/O 等。

可以通过以下步骤开启性能监视器分析：

  1. 在 Windows 操作系统中，按下 “Win + R” 组合键，打开 “运行” 对话框；
  2. 输入 “perfmon”，回车打开性能监视器；
  3. 在左侧导航栏中选择 “性能监视器”；
  4. 在右侧窗口中选择 “添加计数器”；
  5. 在 “添加计数器” 窗口中选择需要监控的计数器，如 “%Processor Time”、“Avg. Disk Sec/Read” 等；
  6. 点击 “添加” 完成计数器的选择；
  7. 点击 “开始” 开始监控；
  8. 运行需要分析的 SQL 语句，观察监视器中的数据变化。
通过性能监视器，可以监控到 SQL Server 实例的各项性能指标，找到资源瓶颈，进一步优化 SQL Server 实例的性能。

总结

以上就是快速定位数据库消耗 CPU 的 SQL 语句的几种方法，每一种方法都有其优点和适用场景，可以根据具体情况选择合适的方法进行分析。

在进行性能分析时，需要注意以下几点：

  1. 确保在生产环境中进行分析之前，先在测试环境中进行测试，避免对生产环境造成影响。
  2. 在分析 SQL 语句时，需要考虑实际业务场景和数据规模，避免对 SQL 语句进行无意义的优化。
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