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本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
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起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start,将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug:
重启一下实例,加上 debug 参数:
我们来做一两个实验,说明 DBUG 包的作用:
先设置一个简单的调试规则,我们设置了两个调试选项:
d:开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace:将调试结果输出到指定文件
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然后我们创建了一张表,来看一下调试的输出结果:
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可以看到 create table 的过程中,MySQL 的一些细节操作,比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观,我们增加一些信息:
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来看看效果:
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可以看到输出变成了调用树的形式,现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存,是为了解析 SQL 时用的(mysql_parse)
我们再增加一些有用的信息:
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可以看到结果中增加了文件名和行号:
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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息:
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可以看到 MySQL 在这里非常机智,直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql,可以找到其他类似的统计表,比如下面这些:
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本次实验中,我们借助了 MySQL 的 DBUG 包,来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少,比如 performance_schema,OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来,方便大家理解其中机制。
查询命令 show columns from 表名
红色框里的“6”代表的是行数
利用mysql提供的统计函数实现数量统计
如果要按照某一列统计写法如下
Select count(列名) from 表
如果不忽略null值,写法如下
Select count(*) from 表名