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

原标题:事件统计 | performance_schema全方位介绍(四)

MySQL Performance-Schema(二) 理论篇,performanceschema

     MySQL
Performance-Schema中总共包含52个表,主要分为几类:Setup表,Instance表,Wait
Event表,Stage Event表Statement
Event表,Connection表和Summary表。上一篇文章已经着重讲了Setup表,这篇文章将会分别就每种类型的表做详细的描述。

Instance表
   
 instance中主要包含了5张表:cond_instances,file_instances,mutex_instances,rwlock_instances和socket_instances。
(1)cond_instances:条件等待对象实例
表中记录了系统中使用的条件变量的对象,OBJECT_INSTANCE_BEGIN为对象的内存地址。比如线程池的timer_cond实例的name为:wait/synch/cond/threadpool/timer_cond

(2)file_instances:文件实例
表中记录了系统中打开了文件的对象,包括ibdata文件,redo文件,binlog文件,用户的表文件等,比如redo日志文件:/u01/my3306/data/ib_logfile0。open_count显示当前文件打开的数目,如果重来没有打开过,不会出现在表中。

(3)mutex_instances:互斥同步对象实例
表中记录了系统中使用互斥量对象的所有记录,其中name为:wait/synch/mutex/*。比如打开文件的互斥量:wait/synch/mutex/mysys/THR_LOCK_open。LOCKED_BY_THREAD_ID显示哪个线程正持有mutex,若没有线程持有,则为NULL。

(4)rwlock_instances: 读写锁同步对象实例
表中记录了系统中使用读写锁对象的所有记录,其中name为
wait/synch/rwlock/*。WRITE_LOCKED_BY_THREAD_ID为正在持有该对象的thread_id,若没有线程持有,则为NULL,READ_LOCKED_BY_COUNT为记录了同时有多少个读者持有读锁。通过
events_waits_current
表可以知道,哪个线程在等待锁;通过rwlock_instances知道哪个线程持有锁。rwlock_instances的缺陷是,只能记录持有写锁的线程,对于读锁则无能为力。

(5)socket_instances:活跃会话对象实例
表中记录了thread_id,socket_id,ip和port,其它表可以通过thread_id与socket_instance进行关联,获取IP-PORT信息,能够与应用对接起来。
event_name主要包含3类:
wait/io/socket/sql/server_unix_socket,服务端unix监听socket
wait/io/socket/sql/server_tcpip_socket,服务端tcp监听socket
wait/io/socket/sql/client_connection,客户端socket

Wait Event表
     
Wait表主要包含3个表,events_waits_current,events_waits_history和events_waits_history_long,通过thread_id+event_id可以唯一确定一条记录。current表记录了当前线程等待的事件,history表记录了每个线程最近等待的10个事件,而history_long表则记录了最近所有线程产生的10000个事件,这里的10和10000都是可以配置的。这三个表表结构相同,history和history_long表数据都来源于current表。current表和history表中可能会有重复事件,并且history表中的事件都是完成了的,没有结束的事件不会加入到history表中。
THREAD_ID:线程ID
EVENT_ID:当前线程的事件ID,和THREAD_ID组成一个Primary Key。
END_EVENT_ID:当事件开始时,这一列被设置为NULL。当事件结束时,再更新为当前的事件ID。
SOURCE:该事件产生时的源码文件
TIMER_START, TIMER_END,
TIMER_WAIT:事件开始/结束和等待的时间,单位为皮秒(picoseconds)

OBJECT_SCHEMA, OBJECT_NAME, OBJECT_TYPE视情况而定
对于同步对象(cond, mutex, rwlock),这个3个值均为NULL
对于文件IO对象,OBJECT_SCHEMA为NULL,OBJECT_NAME为文件名,OBJECT_TYPE为FILE
对于SOCKET对象,OBJECT_NAME为该socket的IP:SOCK值
对于表I/O对象,OBJECT_SCHEMA是表的SCHEMA名,OBJECT_NAME是表名,OBJECT_TYPE为TABLE或者TEMPORARY
TABLE
NESTING_EVENT_ID:该事件对应的父事件ID
NESTING_EVENT_TYPE:父事件类型(STATEMENT, STAGE, WAIT)
OPERATION:操作类型(lock, read, write)

Stage Event表 

     
 Stage表主要包含3个表,events_stages_current,events_stages_history和events_stages_history_long,通过thread_id+event_id可以唯一确定一条记录。表中记录了当前线程所处的执行阶段,由于可以知道每个阶段的执行时间,因此通过stage表可以得到SQL在每个阶段消耗的时间。

THREAD_ID:线程ID
EVENT_ID:事件ID
END_EVENT_ID:刚结束的事件ID
SOURCE:源码位置
TIMER_START, TIMER_END,
TIMER_WAIT:事件开始/结束和等待的时间,单位为皮秒(picoseconds)
NESTING_EVENT_ID:该事件对应的父事件ID
NESTING_EVENT_TYPE:父事件类型(STATEMENT, STAGE, WAIT)

Statement Event表
     
Statement表主要包含3个表,events_statements_current,events_statements_history和events_statements_history_long。通过thread_id+event_id可以唯一确定一条记录。Statments表只记录最顶层的请求,SQL语句或是COMMAND,每条语句一行,对于嵌套的子查询或者存储过程不会单独列出。event_name形式为statement/sql/*,或statement/com/*
SQL_TEXT:记录SQL语句
DIGEST:对SQL_TEXT做MD5产生的32位字符串。如果为consumer表中没有打开statement_digest选项,则为NULL。
DIGEST_TEXT:将语句中值部分用问号代替,用于SQL语句归类。如果为consumer表中没有打开statement_digest选项,则为NULL。
CURRENT_SCHEMA:默认的数据库名
OBJECT_SCHEMA,OBJECT_NAME,OBJECT_TYPE:保留字段,全部为NULL
ROWS_AFFECTED:影响的数目
ROWS_SENT:返回的记录数
ROWS_EXAMINED:读取的记录数目
CREATED_TMP_DISK_TABLES:创建物理临时表数目
CREATED_TMP_TABLES:创建临时表数目
SELECT_FULL_JOIN:join时,第一个表为全表扫描的数目
SELECT_FULL_RANGE_JOIN:join时,引用表采用range方式扫描的数目
SELECT_RANGE:join时,第一个表采用range方式扫描的数目
SELECT_SCAN:join时,第一个表位全表扫描的数目
SORT_ROWS:排序的记录数目
NESTING_EVENT_ID,NESTING_EVENT_TYPE,保留字段,为NULL。

Connection表
   
 Connection表记录了客户端的信息,主要包括3张表:users,hosts和account表,accounts包含hosts和users的信息。
USER:用户名
HOST:用户的IP

Summary表
   
Summary表聚集了各个维度的统计信息包括表维度,索引维度,会话维度,语句维度和锁维度的统计信息。
(1).wait-summary表
events_waits_summary_global_by_event_name
场景:按等待事件类型聚合,每个事件一条记录。
events_waits_summary_by_instance
场景:按等待事件对象聚合,同一种等待事件,可能有多个实例,每个实例有不同的内存地址,因此
event_name+object_instance_begin唯一确定一条记录。
events_waits_summary_by_thread_by_event_name
场景:按每个线程和事件来统计,thread_id+event_name唯一确定一条记录。
COUNT_STAR:事件计数
SUM_TIMER_WAIT:总的等待时间
MIN_TIMER_WAIT:最小等待时间
MAX_TIMER_WAIT:最大等待时间
AVG_TIMER_WAIT:平均等待时间

(2).stage-summary表
events_stages_summary_by_thread_by_event_name
events_stages_summary_global_by_event_name
与前面类似

(3).statements-summary表
events_statements_summary_by_thread_by_event_name表和events_statements_summary_global_by_event_name表与前面类似。对于events_statements_summary_by_digest表,
FIRST_SEEN_TIMESTAMP:第一个语句执行的时间
LAST_SEEN_TIMESTAMP:最后一个语句执行的时间
场景:用于统计某一段时间内top SQL

(4).file I/O summary表
file_summary_by_event_name [按事件类型统计]
file_summary_by_instance [按具体文件统计]
场景:物理IO维度
FILE_NAME:具体文件名,比如:/u01/my3306/data/tcbuyer_0168/tc_biz_order_2695.ibd
EVENT_NAME:事件名,比如:wait/io/file/innodb/innodb_data_file
COUNT_STAR,SUM_TIMER_WAIT,MIN_TIMER_WAIT,AVG_TIMER_WAIT,MAX_TIMER_WAIT
统计IO操作
COUNT_READ,SUM_TIMER_READ,MIN_TIMER_READ,AVG_TIMER_READ,MAX_TIMER_READ,
SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ
统计读
COUNT_WRITE,SUM_TIMER_WRITE,MIN_TIMER_WRITE,AVG_TIMER_WRITE,MAX_TIMER_WRITE,
SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE
统计写
COUNT_MISC,SUM_TIMER_MISC,MIN_TIMER_MISC,AVG_TIMER_MISC,MAX_TIMER_MISC
统计其他IO事件,比如create,delete,open,close等

(5).Table I/O and Lock Wait Summaries-表
table_io_waits_summary_by_table
根据wait/io/table/sql/handler,聚合每个表的I/O操作,[逻辑IO]
COUNT_STAR,SUM_TIMER_WAIT,MIN_TIMER_WAIT,AVG_TIMER_WAIT,MAX_TIMER_WAIT
统计IO操作
COUNT_STAR,SUM_TIMER_WAIT,MIN_TIMER_WAIT,AVG_TIMER_WAIT,MAX_TIMER_WAIT
统计读
COUNT_WRITE,SUM_TIMER_WRITE,MIN_TIMER_WRITE,AVG_TIMER_WRITE,
MAX_TIMER_WRITE
统计写
COUNT_FETCH,SUM_TIMER_FETCH,MIN_TIMER_FETCH,AVG_TIMER_FETCH,
MAX_TIMER_FETCH
与读相同
COUNT_INSERT,SUM_TIMER_INSERT,MIN_TIMER_INSERT,AVG_TIMER_INSERT,MAX_TIMER_INSERT
INSERT统计,相应的还有DELETE和UPDATE统计。

(6).table_io_waits_summary_by_index_usage
与table_io_waits_summary_by_table类似,按索引维度统计

(7).table_lock_waits_summary_by_table
聚合了表锁等待事件,包括internal lock 和 external lock。
internal lock通过SQL层函数thr_lock调用,OPERATION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

external lock则通过接口函数handler::external_lock调用存储引擎层,
OPERATION列的值为:
read external
write external

(8).Connection Summaries表
events_waits_summary_by_account_by_event_name
events_waits_summary_by_user_by_event_name
events_waits_summary_by_host_by_event_name
events_stages_summary_by_account_by_event_name
events_stages_summary_by_user_by_event_name
events_stages_summary_by_host_by_event_name
events_statements_summary_by_account_by_event_name
events_statements_summary_by_user_by_event_name
events_statements_summary_by_host_by_event_name

(9).socket-summaries表
socket_summary_by_instance
socket_summary_by_event_name

其它表
performance_timers: 系统支持的统计时间单位
金沙澳门官网58588,threads: 监视服务端的当前运行的线程

Performance-Schema(二)
理论篇,performanceschema MySQL
Performance-Schema中总共包含52个表,主要分为几类:Setup表,Instance表,Wait
Event表,Stage Ev…

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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~

罗小波·沃趣科技高级数据库技术专家

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。

出品:沃趣科技

01

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。

数据库对象统计表

| 导语

1.数据库表级别对象等待事件统计

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。

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。

| 等待事件统计表

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:

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

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

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

+——————————————————-+

OBJECT_TYPE: TABLE

| Tables_in_performance_schema (%events_waits_summary%) |

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

+——————————————————-+

OBJECT_NAME: test

| events_waits_summary_by_account_by_event_name |

COUNT_STAR: 56

| events_waits_summary_by_host_by_event_name |

SUM _TIMER_WAIT: 195829830101250

| events_waits_summary_by_instance |

MIN _TIMER_WAIT: 2971125

| events_waits_summary_by_thread_by_event_name |

AVG _TIMER_WAIT: 3496961251500

| events_waits_summary_by_user_by_event_name |

MAX _TIMER_WAIT: 121025235946125

| events_waits_summary_global_by_event_name |

1 row in set (0.00 sec)

+——————————————————-+

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。

6rows inset ( 0. 00sec)

2.表I/O等待和锁等待事件统计

我们先来看看这些表中记录的统计信息是什么样子的。

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:

# events_waits_summary_by_account_by_event_name表

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

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

+————————————————+

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

| Tables_in_performance_schema (%table%summary%) |

USER: NULL

+————————————————+

HOST: NULL

| 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

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

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

COUNT_STAR: 0

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

SUM _TIMER_WAIT: 0

+————————————————+

MIN _TIMER_WAIT: 0

3rows inset ( 0. 00sec)

AVG _TIMER_WAIT: 0

我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。

MAX _TIMER_WAIT: 0

# table_io_waits_summary_by_index_usage表

1 row in set (0.00 sec)

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

# events_waits_summary_by_host_by_event_name表

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

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

OBJECT_TYPE: TABLE

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

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

HOST: NULL

OBJECT_NAME: test

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

INDEX_NAME: PRIMARY

COUNT_STAR: 0

COUNT_STAR: 1

SUM _TIMER_WAIT: 0

SUM _TIMER_WAIT: 56688392

MIN _TIMER_WAIT: 0

MIN _TIMER_WAIT: 56688392

AVG _TIMER_WAIT: 0

AVG _TIMER_WAIT: 56688392

MAX _TIMER_WAIT: 0

MAX _TIMER_WAIT: 56688392

1 row in set (0.00 sec)

COUNT_READ: 1

# events_waits_summary_by_instance表

SUM _TIMER_READ: 56688392

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

MIN _TIMER_READ: 56688392

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

AVG _TIMER_READ: 56688392

EVENT_NAME: wait/synch/mutex/mysys/THR_LOCK_heap

MAX _TIMER_READ: 56688392

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 32492032

……

COUNT_STAR: 0

1 row in set (0.00 sec)

SUM _TIMER_WAIT: 0

# table_io_waits_summary_by_table表

MIN _TIMER_WAIT: 0

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

AVG _TIMER_WAIT: 0

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

MAX _TIMER_WAIT: 0

OBJECT_TYPE: TABLE

1 row in set (0.00 sec)

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

# events_waits_summary_by_thread_by_event_name表

OBJECT_NAME: test

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

COUNT_STAR: 1

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

…………

THREAD_ID: 1

1 row in set (0.00 sec)

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

# table_lock_waits_summary_by_table表

COUNT_STAR: 0

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

SUM _TIMER_WAIT: 0

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

MIN _TIMER_WAIT: 0

OBJECT_TYPE: TABLE

AVG _TIMER_WAIT: 0

OBJECT_SCHEMA: xiaoboluo

MAX _TIMER_WAIT: 0

OBJECT_NAME: test

1 row in set (0.00 sec)

…………

# events_waits_summary_by_user_by_event_name表

COUNT_READ_NORMAL: 0

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

SUM_TIMER_READ_NORMAL: 0

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

MIN_TIMER_READ_NORMAL: 0

USER: NULL

AVG_TIMER_READ_NORMAL: 0

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

MAX_TIMER_READ_NORMAL: 0

COUNT_STAR: 0

COUNT _READ_WITH _SHARED_LOCKS: 0

SUM _TIMER_WAIT: 0

SUM _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

MIN _TIMER_WAIT: 0

MIN _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

AVG _TIMER_WAIT: 0

AVG _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

MAX _TIMER_WAIT: 0

MAX _TIMER_READ _WITH_SHARED_LOCKS: 0

1 row in set (0.00 sec)

……

# events_waits_summary_global_by_event_name表

1 row in set (0.00 sec)

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

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:

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

table_io_waits_summary_by_table表:

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

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

COUNT_STAR: 0

table_io_waits_summary_by_index_usage表:

SUM _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

MIN _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

AVG _TIMER_WAIT: 0

·如果值为NULL,则表示表I/O没有使用到索引

MAX _TIMER_WAIT: 0

·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

1 row in set (0.00 sec)

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

从上面表中的示例记录信息中,我们可以看到:

table_lock_waits_summary_by_table表:

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:

该表的分组列与table_io_waits_summary_by_table表相同

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

该表包含有关内部和外部锁的信息:

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

·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_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

·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_thread_by_event_name表:按照列THREAD_ID、EVENT_NAME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_by_user_by_event_name表:按照列EVENT_NAME、USER进行分组事件信息

3.文件I/O事件统计

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

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:

所有表的统计列(数值型)都为如下几个:

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

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

+———————————————–+

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

| Tables_in_performance_schema (%file_summary%) |

MIN_TIMER_WAIT:给定计时事件的最小等待时间

+———————————————–+

AVG_TIMER_WAIT:给定计时事件的平均等待时间

| file_summary_by_event_name |

MAX_TIMER_WAIT:给定计时事件的最大等待时间

| file_summary_by_instance |

PS:等待事件统计表允许使用TRUNCATE
TABLE语句。

+———————————————–+

执行该语句时有如下行为:

2rows inset ( 0. 00sec)

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。

两张表中记录的内容很相近:

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)。

·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

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_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

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。

我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。

| 阶段事件统计表

# file_summary_by_event_name表

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:

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;

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

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

+——————————————————–+

EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_data_file

| Tables_in_performance_schema (%events_stages_summary%) |

COUNT_STAR: 802

+——————————————————–+

SUM_TIMER_WAIT: 412754363625

| events_stages_summary_by_account_by_event_name |

MIN_TIMER_WAIT: 0

| events_stages_summary_by_host_by_event_name |

AVG_TIMER_WAIT: 514656000

| events_stages_summary_by_thread_by_event_name |

MAX_TIMER_WAIT: 9498247500

| events_stages_summary_by_user_by_event_name |

COUNT_READ: 577

| events_stages_summary_global_by_event_name |

SUM_TIMER_READ: 305970952875

+——————————————————–+

MIN_TIMER_READ: 15213375

5rows inset ( 0. 00sec)

AVG_TIMER_READ: 530278875

我们先来看看这些表中记录的统计信息是什么样子的。

MAX_TIMER_READ: 9498247500

# events_stages_summary_by_account_by_event_name表

SUM _NUMBER_OF _BYTES_READ: 11567104

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

……

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

1 row in set (0.00 sec)

USER: root

# file_summary_by_instance表

HOST: localhost

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;

EVENT_NAME: stage/sql/After create

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

COUNT_STAR: 0

FILE_NAME: /data/mysqldata1/innodb_ts/ibdata1

SUM _TIMER_WAIT: 0

EVENT_NAME: wait/io/file/innodb/innodb_data_file

MIN _TIMER_WAIT: 0

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 139882156936704

AVG _TIMER_WAIT: 0

COUNT_STAR: 33

MAX _TIMER_WAIT: 0

…………

1 row in set (0.01 sec)

1 row in set (0.00 sec)

# events_stages_summary_by_host_by_event_name表

从上面表中的记录信息我们可以看到:

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

·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:

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

* file_summary_by_event_name表:按照EVENT_NAME列进行分组 ;

HOST: localhost

*
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。

EVENT_NAME: stage/sql/After create

·每个文件I/O事件统计表有如下统计字段:

COUNT_STAR: 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

SUM _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

MIN _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

AVG _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。

MAX _TIMER_WAIT: 0

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。

1 row in set (0.00 sec)

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。

# events_stages_summary_by_thread_by_event_name表

4.套接字事件统计

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

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:

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

·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)

THREAD_ID: 1

·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)

EVENT_NAME: stage/sql/After create

可通过如下语句查看:

COUNT_STAR: 0

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

SUM _TIMER_WAIT: 0

+————————————————-+

MIN _TIMER_WAIT: 0

| Tables_in_performance_schema (%socket%summary%) |

AVG _TIMER_WAIT: 0

+————————————————-+

MAX _TIMER_WAIT: 0

| socket_summary_by_event_name |

1 row in set (0.01 sec)

| socket_summary_by_instance |

# events_stages_summary_by_user_by_event_name表

+————————————————-+

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

2rows inset ( 0. 00sec)

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

我们先来看看表中记录的统计信息是什么样子的。

USER: root

# socket_summary_by_event_name表

EVENT_NAME: stage/sql/After create

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

COUNT_STAR: 0

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

SUM _TIMER_WAIT: 0

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_tcpip_socket

MIN _TIMER_WAIT: 0

COUNT_STAR: 2560

AVG _TIMER_WAIT: 0

SUM_TIMER_WAIT: 62379854922

MAX _TIMER_WAIT: 0

MIN_TIMER_WAIT: 1905016

1 row in set (0.00 sec)

AVG_TIMER_WAIT: 24366870

# events_stages_summary_global_by_event_name表

MAX_TIMER_WAIT: 18446696808701862260

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

COUNT_READ: 0

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

SUM_TIMER_READ: 0

EVENT_NAME: stage/sql/After create

MIN_TIMER_READ: 0

COUNT_STAR: 0

AVG_TIMER_READ: 0

SUM _TIMER_WAIT: 0

MAX_TIMER_READ: 0

MIN _TIMER_WAIT: 0

SUM _NUMBER_OF _BYTES_READ: 0

AVG _TIMER_WAIT: 0

……

MAX _TIMER_WAIT: 0

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

1 row in set (0.00 sec)

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_unix_socket

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。

COUNT_STAR: 24

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。

……

PS:对这些表使用truncate语句,影响与等待事件类似。

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

| 事务事件统计表

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/client_connection

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:

COUNT_STAR: 213055844

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

……

+————————————————————–+

3 rows in set (0.00 sec)

| Tables_in_performance_schema (%events_transactions_summary%) |

# socket_summary_by_instance表

+————————————————————–+

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

| events_transactions_summary_by_account_by_event_name |

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

| events_transactions_summary_by_host_by_event_name |

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_tcpip_socket

| events_transactions_summary_by_thread_by_event_name |

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 2655350784

| events_transactions_summary_by_user_by_event_name |

……

| events_transactions_summary_global_by_event_name |

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

+————————————————————–+

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/server_unix_socket

5rows inset ( 0. 00sec)

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 2655351104

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)。

……

# events_transactions_summary_by_account_by_event_name表

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

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

EVENT_NAME: wait/io/socket/sql/client_connection

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

OBJECT _INSTANCE_BEGIN: 2658003840

USER: root

……

HOST: localhost

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

EVENT_NAME: transaction