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MySQL数据,查询QPS,TPS数据方式

2025-02-27 09:29:38 作者：会飞的土拨鼠呀

文章详细介绍了查询MySQL数据库QPS和TPS的方法和工具,包括直接通过命令行、PerformanceSchema、mysqladmin、Prometheus、自动化脚本等,同时,还提供了优化建议,如索引优化、SQL调优、事务控制和配置调优

以下是针对 MySQL 数据库 QPS（Queries Per Second）和 TPS（Transactions Per Second）数据 的详细查询方法和工具推荐，包含具体命令和示例：

一、直接通过 MySQL 命令行查询

1. 查询 QPS

-- 获取当前总查询次数（所有类型）
SHOW STATUS LIKE 'Queries';

-- 计算过去 N 秒的 QPS（例如 N=5）
SELECT 
    (NOW() - INTERVAL 5 SECOND) AS 时间差,  
    (SHOW STATUS LIKE 'Queries') - prev_queries AS 当前查询总数,
    ROUND((当前查询总数 / 时间差.total_seconds), 2) AS QPS
FROM 
    (SELECT SHOW STATUS LIKE 'Queries' AS prev_queries) AS subquery,
    (SELECT NOW() - INTERVAL 5 SECOND AS time_diff) AS time_diff;

2. 查询 TPS

-- 获取当前事务提交次数
SHOW STATUS LIKE 'Com_commit';

-- 计算过去 N 秒的 TPS（例如 N=5）
SELECT 
    (NOW() - INTERVAL 5 SECOND) AS 时间差,  
    (SHOW STATUS LIKE 'Com_commit') - prev_commits AS 当前提交总数,
    ROUND((当前提交总数 / 时间差.total_seconds), 2) AS TPS
FROM 
    (SELECT SHOW STATUS LIKE 'Com_commit' AS prev_commits) AS subquery,
    (SELECT NOW() - INTERVAL 5 SECOND AS time_diff) AS time_diff;

二、使用 Performance Schema（推荐）

1. 启用 Performance Schema

-- 检查是否已启用
SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';

-- 若未启用，在 `my.cnf` 中添加：
[mysqld]
performance_schema = ON

2. 查询 QPS（按语句类型统计）

SELECT 
    event_name       AS 查询类型,  
    COUNT_STAR        AS 总执行次数,  
    AVG_TIMER_WAIT    AS 平均延迟（微秒）,  
    SUM_TIMER_WAIT    AS 总延迟（微秒）
FROM 
    performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE 
    event_name IN ('SELECT', 'INSERT', 'UPDATE', 'DELETE')
ORDER BY 
    COUNT_STAR DESC;

3. 查询 TPS（按事务提交统计）

SELECT 
    event_name       AS 事务类型,  
    COUNT_STAR        AS 提交次数,  
    AVG_TIMER_WAIT    AS 平均延迟（微秒）
FROM 
    performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE 
    event_name = 'COMMIT';

三、使用 mysqladmin 工具

1. 查看实时状态

# 查看所有关键状态变量（包含 QPS 和 TPS）
mysqladmin -u root -p status

# 仅查看 QPS、TPS 和连接数
mysqladmin -u root -p extended-status | grep -E 'Queries|Com_commit|Threads_connected'

四、使用 Prometheus + mysql_exporter

1. 部署 mysql_exporter

# 下载并运行 mysql_exporter
wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v1.16.0/mysqld_exporter-1.16.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz mysqld_exporter-*.tar.gz
cd mysqld_exporter-*/
./mysqld_exporter

# Prometheus 配置（`prometheus.yml`）
scrape_configs:
  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9104']

2. 查询 QPS 和 TPS

# QPS：所有查询速率（每秒执行次数）
rate(mysql_statements_total{statement_type=~"SELECT|INSERT|UPDATE|DELETE"}[5m])

# TPS：事务提交速率（每秒提交次数）
rate(mysql_statements_total{statement_type="COMMIT"}[5m])

3. 可视化仪表盘

在 Grafana 中添加 MySQL 监控面板，展示实时 QPS、TPS、慢查询等指标。

五、自动化脚本（Python 示例）

import mysql.connector
import time

def get_mysql_stats(host, user, password, db):
    conn = mysql.connector.connect(
        host=host,
        user=user,
        password=password,
        database=db
    )
    cursor = conn.cursor()
    
    # 查询 QPS
    cursor.execute("SHOW STATUS LIKE 'Queries'")
    queries_total = int(cursor.fetchone()[1])
    
    # 查询 TPS
    cursor.execute("SHOW STATUS LIKE 'Com_commit'")
    commits_total = int(cursor.fetchone()[1])
    
    cursor.close()
    conn.close()
    return queries_total, commits_total

if __name__ == "__main__":
    host = 'localhost'
    user = 'root'
    password = 'password'
    db = 'test'
    
    prev_queries, prev_commits = get_mysql_stats(host, user, password, db)
    
    while True:
        time.sleep(5)
        current_queries, current_commits = get_mysql_stats(host, user, password, db)
        
        qps = (current_queries - prev_queries) / 5
        tps = (current_commits - prev_commits) / 5
        
        print(f"[{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] QPS={qps:.2f}, TPS={tps:.2f}")
        
        prev_queries, prev_commits = current_queries, current_commits

六、其他工具

1. Percona Toolkit 的 pt-query-digest

# 分析慢查询日志并统计 QPS/TPS
pt-query-digest --slow-log=/var/log/mysql/slow.log --output=report

2. MySQL Workbench 的监控面板

打开 Server Status 选项卡，直接查看 Queries per second 和 Transactions per second。

七、优化建议

索引优化：缺失索引会导致全表扫描，显著降低 QPS。
SQL 调优：避免复杂子查询，使用 EXPLAIN 分析执行计划。
事务控制：减少长事务占用锁资源，适当调整隔离级别。
配置调优：修改 innodb_buffer_pool_size、query_cache_size 等参数。

总结

轻量级监控：直接使用 SHOW STATUS 或 mysqladmin。
精细化分析：启用 Performance Schema 或集成 Prometheus。
长期优化：结合慢查询日志和索引分析工具（如 EXPLAIN）提升性能。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。