使用MYSQL Report分析数据库性能（下）

顾翔

发布于 2025-08-11 11:23:57

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关于my.ini设置

在my.ini设置过程中有几点需要注意

由于没有注明是MySQL还是MariaDB，所以Deep Seek在上面给出的命令由于MySQL还是MariaDB不同而不同，即使是MySQL还是MariaDB，命令也不同。我是按照最后的实践做的设置，最后如下：

[mysqld]
…
#
我的设置
thread_handling = pool-of-threads
thread_pool_size = 32
thread_pool_max_threads = 1000
read_only = ON
wait_timeout = 300
table_open_cache = 2048
tmp_table_size = 64M
performance_schema = ON
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = C:\xampp\mysql\slow.log
long_query_time = 2
join_buffer_size = 1M
innodb_flush_neighbors = 0
innodb_adaptive_hash_index = OFFI
sort_buffer_size = 4M
max_sort_length = 1024
optimizer_trace = enabled=ON
query_cache_type =0
query_cache_size = 0
table_definition_cache = 400
table_open_cache_instances = 16
performance-schema-instrument = 'wait/lock/table/%=ON'
interactive_timeout = 60
skip_name_resolve = ON
max_heap_table_size = 64M
max_connections=600
thread_cache_size=256
connect_timeout = 15
default_authentication_plugin = mysql_native_password
skip_name_resolve = ON
max_connect_errors = 1000000
innodb_buffer_pool_chunk_size = 1M
innodb_lru_scan_depth = 256
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown = ON
innodb_buffer_pool_load_at_startup = ON
innodb_buffer_pool_instances=8
transaction_isolation = READ-COMMITTED
innodb_lock_wait_timeout = 30
innodb_deadlock_detect = ON
innodb_print_all_deadlocks = ON
innodb_lock_wait_timeout = 10
innodb_status_output = ON
innodb_status_output_locks = ON
innodb_read_ahead_threshold = 64
innodb_random_read_ahead = ON
read_buffer_size = 4M
innodb_buffer_pool_size = 150M
innodb_buffer_pool_dump_now = ON
innodb_buffer_pool_load_now = ON
innodb_monitor_enable = all
back_log = 200

关于Deep Seek需要注意

由于LLM仍旧处于初级看阶段，Deep Seek给出的配置信息不一定正确（有时间真的是一本正经的胡说八道），所以我都经过实际验证后做出的配置，必要的时候需要多次向Deep Seek发问。一般来说，有些类似：

Set GLOBAL var=value

出现var是个只读变量的时候，可以在my.ini中设置

var=value

第二次运行

运行同样的压测程序，重新运行MYSQL Report，获得下面数据

MySQL 10.4.32-MariaDB-l  uptime 0 0:56:33       Tue Aug  5 17:32:00 2025
__ Key _________________________________________________________________
Buffer used         0 of   4.00M  %Used:   0.00
Current     755.00k            %Usage:  18.43
Write hit       0.00%
Read hit        0.00%
__ Questions ___________________________________________________________
Total           2.04M   601.7/s
  Com_          1.17M   343.8/s  %Total:  57.14
  DMS         874.99k   257.9/s           42.86
  COM_QUIT    291.67k    86.0/s           14.29
  -Unknown    291.67k    86.0/s           14.29
Slow 2 s            0       0/s            0.00  %DMS:   0.00  Log:
DMS           874.99k   257.9/s           42.86
  SELECT      874.99k   257.9/s           42.86        100.00
  UPDATE            0       0/s            0.00          0.00
  DELETE            0       0/s            0.00          0.00
  REPLACE           0       0/s            0.00          0.00
  INSERT            0       0/s            0.00          0.00
Com_            1.17M   343.8/s           57.14
  set_option  874.99k   257.9/s           42.86
  admin_comma 291.66k    86.0/s           14.29
  show_variab       1     0.0/s            0.00
__ SELECT and Sort _____________________________________________________
Scan          291.66k    86.0/s %SELECT:  33.33
Range               0       0/s            0.00
Full join           0       0/s            0.00
Range check         0       0/s            0.00
Full rng join       0       0/s            0.00
Sort scan           0       0/s
Sort range          0       0/s
Sort mrg pass       0       0/s
__ Table Locks _________________________________________________________
Waited              0       0/s  %Total:   0.00
Immediate          20     0.0/s
__ Tables ______________________________________________________________
Open               21 of 2048    %Cache:   1.03
Opened             28     0.0/s
__ Connections _________________________________________________________
Max used           11 of   50      %Max:  22.00
Total         291.67k    86.0/s
__ Created Temp ________________________________________________________
Disk table          0       0/s
Table               2     0.0/s    Size:  64.0M
File                4     0.0/s
__ Threads _____________________________________________________________
Running             6 of    1
Cached              0 of   50      %Hit:  99.99
Created            23     0.0/s
Slow                0       0/s
__ Aborted _____________________________________________________________
Clients             0       0/s
Connects            0       0/s
__ Bytes _______________________________________________________________
Sent          408.62M  120.4k/s
Received      449.74M  132.6k/s
__ InnoDB Buffer Pool __________________________________________________
Usage           8.83M of   3.88G  %Used:   0.22
Read hit      100.00%
Pages
  Free        253.39k            %Total:  99.78
  Data            565                      0.22 %Drty:   0.00
  Misc              0                      0.00
  Latched                                  0.00
Reads          36.71M   10.8k/s
  From file       435     0.1/s            0.00
  Ahead Rnd        28     0.0/s
  Ahead Sql                 0/s
Writes            715     0.2/s
Flushes           131     0.0/s
Wait Free           0       0/s
__ InnoDB Lock _________________________________________________________
Waits               0       0/s
Current             0
Time acquiring
  Total             0 ms
  Average           0 ms
  Max               0 ms
__ InnoDB Data, Pages, Rows ____________________________________________
Data
  Reads           455     0.1/s
  Writes          135     0.0/s
  fsync             4     0.0/s
  Pending
    Reads           0
    Writes          0
    fsync           0
Pages
  Created         131     0.0/s
  Read            434     0.1/s
  Written         131     0.0/s
Rows
  Deleted           0       0/s
  Inserted          0       0/s
  Read        291.95M   86.0k/s
  Updated           0       0/s

两次运行结果进行比对

1.索引报表

第一组

_ Key _________________________________________________
Buffer used		0 of	16.00M	%Used:	0.00
Current2.92M		%Usage:18.28
Write hit				0.00%
Read hit				0.00%

第二组

__ Key _________________________________________________________________
Buffer used		0 of	4.00M	%Used:	0.00
Current		755.00k		%Usage:18.43
Write hit			0.00%
Read hit			0.00%

比较两组性能哪组更好

比较结果

基于提供的索引报表数据，我将从缓存性能的角度分析两组数据，并给出结论。缓存性能主要取决于以下指标：

缓存命中率（Read hit 和 Write hit）：更高的命中率表示更多数据请求可以直接从缓存中获取，减少磁盘I/O，从而提高性能。
缓存使用率（%Usage）：表示当前缓存的使用程度，但高使用率不一定直接等同于高性能，需结合命中率分析。
缓存大小（Total buffer）：更大的缓存可以容纳更多数据，潜在提高命中率，但实际性能取决于当前使用和命中率。
当前使用量（Current）：绝对缓存数据量，影响潜在性能。

数据摘要：

第一组：
- 总缓存大小：16.00 MB
- 当前使用量：2.92 MB
- 使用率：18.28%
- 写命中率：0.00%
- 读命中率：0.00%
第二组：
- 总缓存大小：4.00 MB
- 当前使用量：755.00 KB（约0.755 MB）
- 使用率：18.43%
- 写命中率：0.00%
- 读命中率：0.00%

关键分析：

缓存命中率（最关键指标）：
- 两组都显示写命中率和读命中率均为0.00%，这意味着所有读写请求都未命中缓存，必须访问磁盘。这会显著增加I/O延迟，降低性能。
- 由于两组命中率完全相同，从该指标看，性能没有差异。
缓存使用率（%Usage）：
- 第一组使用率为18.28%，第二组为18.43%。第二组使用率略高（差值为0.15%），但这并不表示性能更好，因为：
  - 使用率高仅表示缓存被占用更多，但命中率为0%，表明这些占用无效（数据未被有效利用）。
  - 第二组的绝对使用量更小（0.755 MB vs 2.92 MB），意味着它缓存的数据量更少，可能对性能提升潜力有限。
缓存大小和当前使用量：
- 第一组总缓存更大（16.00 MB vs 4.00 MB），当前缓存数据量更多（2.92 MB vs 0.755 MB）。在相同访问模式下，更大的缓存有更高潜力减少未来磁盘I/O，但当前命中率为0%，该潜力未实现。
- 第二组缓存较小，尽管使用率略高，但绝对数据量少，在相同命中率下，性能提升空间更小。
其他指标（Buffer used 和 %Used）：
- 两组都显示"Buffer used 0"和"%Used: 0.00"，但"Current"和"%Usage"显示非零值，这可能存在报表歧义（可能"Buffer used"指特定类型缓冲区如脏页面，而"Current"指总使用）。然而，这些指标不影响核心性能比较，因为：
  - 如果"Buffer used"表示脏缓冲区（需写入磁盘），值为0表示无额外磁盘写入负担，但两组相同。
  - 性能主要由命中率主导。

结论：

两组性能相似，但第一组略优。理由如下：
- 核心指标（读写命中率）完全相同（0.00%），表明当前性能均较差，且无显著差异。
- 次要指标中，第一组缓存更大（16.00 MB vs 4.00 MB）且当前缓存数据量更多（2.92 MB vs 0.755 MB），这为未来性能提升提供了更好基础（例如，当系统运行更久、命中率改善时，更大缓存能减少更多磁盘I/O）。
- 第二组使用率略高（18.43% vs 18.28%），但差异极小（0.15%），且绝对缓存量小，不足以抵消缓存大小的劣势。

建议：命中率为0%通常表示系统刚启动或缓存未有效预热，建议监控更多周期数据（如随时间变化的命中率）以获取更准确性能评估。如果工作负载增加，第一组可能更快显示出性能优势。

2.操作报表

第一组

__ Questions ___________________________________________________________
Total		3.89M		640.2/s
Com_		2.25M		370.0/s	%Total:  57.80
DMS		1.64M		270.3/s	42.22
-Unknown	548.48k	90.2/s		14.09
COM_QUIT	547.78k	90.1/s		14.07
Slow 10 s	0		0/s		0.00%	DMS:	0.00	Log:
DMS		1.64M		270.3/s	42.22
  SELECT	1.64M		270.1/s	42.19		99.93
  INSERT	1.00k		0.2/s		0.03		0.06
  DELETE	66		0.0/s		0.00		0.00
  UPDATE	0		0/s		0.00		0.00
  REPLACE	0		0/s		0.00		0.00
Com_		2.25M		370.0/s	57.80
  set_option	1.67M		274.6/s	42.89
  admin_comma	547.03k	90.0/s		14.05
  show_tables	13.57k		2.2/s		0.35

第二组

__ Questions ___________________________________________________________
Total		2.04M		601.7/s
  Com_		1.17M		343.8/s	%Total:  57.14
  DMS		874.99k	257.9/s	42.86
  COM_QUIT	291.67k	86.0/s		14.29
  -Unknown    291.67k         86.0/s         14.29
Slow 2 s	0		0/s		0.00  %DMS: 0.00  Log:
DMS		874.99k	257.9/s	42.86
  SELECT	874.99k	257.9/s	42.86		100.00
  UPDATE	0		0/s		0.00		0.00
  DELETE	0		0/s		0.00		0.00
  REPLACE	0		0/s		0.00		0.00
  INSERT	0		0/s		0.00		0.00
Com_		1.17M		343.8/s	57.14
  set_option  874.99k		257.9/s	42.86
  admin_comma 291.66k		86.0/s		14.29
  show_variab	1		0.0/s		0.00

比较两组性能哪组更好

比较结果

基于提供的操作报表数据，我将从吞吐量、慢查询、查询类型分布和响应时间等角度综合分析两组性能，并给出结论。

关键指标对比：

指标	第一组	第二组	优劣判断
总QPS	640.2/s	601.7/s	第一组更高
SELECT QPS	270.1/s	257.9/s	第一组更高
慢查询阈值	10秒	2秒	第二组更严格
慢查询数量	0	0	相同
写操作频率	极低（0.2/s）	0	第二组略优
COM_QUIT频率	90.1/s	86.0/s	第二组略优

深度分析：

吞吐量（核心指标）：
- 第一组显著更高：
  - 总QPS：640.2/s vs 601.7/s（高出6.4%）
  - SELECT QPS：270.1/s vs 257.9/s（高出4.7%）
- 说明第一组处理能力更强，单位时间内可完成更多查询。
响应时间与慢查询：
- 两组均无慢查询记录（慢查询=0），但阈值不同：
  - 第二组定义更严格（>2秒即记录 vs 第一组>10秒）
  - 隐含结论：第二组所有查询响应时间<2秒；第一组只能确认<10秒，无法排除2-10秒的查询。
- 若优先考虑低延迟，第二组响应时间表现更优。
查询类型分布：
- 两组负载高度相似：
  - SELECT占比均>99.9%（只读型负载）
  - 主要命令均为set_option（配置操作）和admin_comma（管理命令）
  - 写操作（INSERT/UPDATE）极少或为0
- 第二组写操作频率更低（0 vs 0.2/s），但差异微小不影响整体性能。
连接效率：
- COM_QUIT（连接断开）频率第二组略低（86.0/s vs 90.1/s），说明连接管理开销稍小。

结论：第二组性能更好

核心依据：在吞吐量差距较小（第一组QPS高6.4%）的前提下，第二组提供了更严格的响应时间保证（所有查询<2秒），而第一组只能保证<10秒。对于在线业务系统，低延迟通常比高吞吐更重要。

补充说明：

若业务需要最大化吞吐量（如离线分析场景），第一组更优。
但根据典型数据库应用场景（尤其是交互式系统），响应时间是更关键的指标，因此第二组综合表现更好。

💡建议：监控平均响应时间数据以进一步验证。若第一组平均响应时间<2秒，则两组性能相当；若存在2-10秒的查询，则第二组优势更明显。

3.查询和排序报表

第一组

__ SELECT and Sort _______________________________________
Scan		        577.62k	95.0/s %SELECT:35.16
Range                  0              0/s	0.00
Full join	        0              0/s	0.00
Range check	        0              0/s	0.00
Full rng join	        0              0/s	0.00
Sort scan 	        0              0/s
Sort range	        298            0.0/s
Sort mrg pass 	        0              0/s

第二组

__ SELECT and Sort _____________________________________________________
Scan291.66k	86.0/s %SELECT:33.33
Range00/s		0.00
Full join		00/s		0.00
Range check		00/s		0.00
Full rng join		00/s		0.00
Sort scan		00/s
Sort range		00/s
Sort mrg pass	        0	        0/s

两组性能哪组更好

比较结果

基于提供的查询和排序报表数据，我将从扫描效率、排序负载和查询模式三个维度分析两组性能，并给出结论：

关键指标对比：

指标	第一组	第二组	性能影响
全表扫描速率	95.0次/秒	86.0次/秒	第二组减少9.5%
扫描占比	35.16%的SELECT	33.33%的SELECT	第二组降低1.83%
排序负载	2980次/秒范围排序	0次/秒	第二组显著优势
复杂操作	存在排序	完全无排序	第二组CPU开销更低

深度分析：

全表扫描效率（核心瓶颈）：
- 第二组全表扫描频率更低（86.0/s vs 95.0/s），说明：
  - 更有效的索引利用：减少不必要的全表遍历
  - I/O负载更低：每秒减少9次全表扫描
- 扫描在SELECT中占比也更低（33.33% vs 35.16%），进一步证实查询优化更好
排序负载（关键性能差异）：
- 第一组存在显著排序开销：
  - 2980次/秒的范围排序（Sort range）
  - 消耗大量CPU和内存资源
  - 增加查询延迟风险
- 第二组完全无排序操作：
  - 所有排序指标均为0
  - 表明查询完全通过索引满足，无需额外排序步骤
  - 显著降低CPU压力
查询模式健康度：
- 两组均无负面操作（Full join/Range check等=0）
- 但第二组的零排序+更低扫描，表明：
  - 更优的索引设计：索引完全覆盖查询需求
  - 更高效的执行计划：避免资源密集型操作

结论：第二组性能显著更好

核心依据：

全表扫描更少（-9.5%），降低I/O压力
完全消除排序操作（2980次/秒→0），大幅减少CPU开销
扫描占比更低，表明索引利用率更高

💡根本原因：

第二组的查询模式表明数据库索引设计更优，使得：

数据检索可通过索引直接完成（避免全表扫描）
排序需求在索引遍历时天然满足（消除显式排序）这是数据库高性能查询的黄金标准。

附加说明：

虽然第一组的SELECT总量更高（270.1/s vs 257.9/s），但第二组通过更优的执行效率，在吞吐量相近的情况下实现了更低的资源消耗和更稳定的性能表现。

4.查询缓存报表

第一组

__ Query Cache __________________________________________
Memory usage	16.80k of	1.00M	%Used:	1.64
Block Fragmnt 	100.00%
Hits00/s
Inserts10.0/s
Insrt:Prune	1:10/s
Hit:Insert	0.00:1

第二组

无，由于

SET GLOBAL query_cache_size = 0;-- 彻底关闭

彻底关闭缓存查询

5.表锁报表和表信息报表

第一组

__ Table Locks ________________________________________________
Waited			0		0/s	%Total: 0.00
Immediate		257		0.0/s
__ Tables ______________________________________________________
Open			161 of 2000	%Cache: 8.05
Opened			168		0.0/s

第二组

__ Table Locks _________________________________________________________
Waited			0		0/s  %Total:   0.00
Immediate		20		0.0/s
__Tables______________________________________________________________
Open			21 of 2048	%Cache: 1.03
Opened			28	0.0/s

比较两组性能哪组更好

比较结果

基于提供的表锁和表缓存报表数据，我将从锁竞争、缓存效率和资源利用率三个维度分析两组性能：

关键指标对比：

指标	第一组	第二组	性能影响
表锁等待	0	0	相同（无锁竞争）
立即获得锁	257次	20次	第二组减少92%锁请求
打开表数量	161张（缓存8.05%）	21张（缓存1.03%）	第二组减少87%内存占用
表打开次数	168次	28次	第二组减少83%IO操作

深度分析：

锁竞争效率（关键并发指标）：
- 两组均无锁等待（Waited=0），表明无显性锁竞争
- 但第二组锁请求量显著更低（Immediate: 20 vs 257）：
  - 减少92%的锁管理开销
  - 降低CPU上下文切换频率
  - 隐含更高并发能力（相同操作需更少锁）
表缓存效率（内存资源利用）：
- 第二组缓存利用率更优（1.03% vs 8.05%）：
  - 仅需21张打开表 vs 第一组161张
  - 节省约87%的表缓存内存（可分配给其他组件）
  - 证明更优的连接复用或查询模式
- 表打开次数（Opened）第二组减少83%：
  - 大幅降低磁盘I/O（表元数据加载）
  - 减少内核态切换开销
资源扩展潜力：
- 第二组表缓存上限更高（2048 vs 2000）
- 当前使用率极低（1.03%），具备更强弹性
- 第一组使用率已达8.05%，接近MySQL默认警告阈值（10%）

结论：第二组性能显著更好

核心依据：

锁管理开销降低92%→更高并发潜力
表缓存内存占用减少87%→资源利用更高效
表打开IO操作减少83%→降低系统负载

💡性能优势本质：

第二组数据表明数据库处于更健康的状态：

连接或会话能高效复用已打开的表（减少重复打开）
查询模式可能更集中（需要维护的打开表更少）
整体系统开销显著降低，为高并发预留充足空间

补充说明：

虽然两组都未出现表锁等待（Waited=0），但第二组通过从根本上减少锁请求数量（从257次→20次），实现了更优的并发处理效率。结合前序报表中第二组更优的查询执行效率（无排序+更低扫描），其整体性能优势已形成连贯证据链。

6.链接报表与临时报表

第一组

__ Connections _______________________________________________
Max used		501 of500	%Max:100.20
Total			547.95k	90.1/s
__ Created Temp ________________________________________________
Disk table		5.99k		1.0/s
Table			30.91k		5.1/s	Size:  16.0M
File			4		0.0/s

第二组

__ Connections ________________________________________________
Max used		11 of 50	%Max:22.00
Total			291.67k	86.0/s
__ Created Temp _______________________________________________
Disk table		0		0/s
Table			2		0.0/s	Size:64.0M
File				4		0.0/s

比较两组性能哪组更好

比较结果

基于提供的连接和临时表报表数据，我将从连接压力、资源超限风险和临时表效率三个关键维度进行专业分析：

核心指标对比：

指标	第一组	第二组	性能影响
连接峰值使用率	100.20% (501/500)	22.00%(11/50)	第二组无超限风险
总连接频率	90.1次/秒	86.0次/秒	相近（第一组高4.8%）
磁盘临时表创建	1.0次/秒	0次/秒	第二组完全避免磁盘I/O
内存临时表创建	5.1次/秒	接近0次/秒	第二组减少98%临时表开销
临时表内存占用	16.0 MB	64.0 MB	第二组资源更充裕

深度性能分析：

连接管理（关键稳定性指标）：
- 第一组存在严重风险：
  - 连接峰值超过最大限制（501>500），导致连接被拒绝或错误
  - 高连接频率（90.1次/秒）表明连接复用率低，频繁创建销毁连接
- 第二组保持安全状态：
  - 峰值仅占配置的22%，预留78%连接余量
  - 虽然连接频率相近（86.0次/秒），但高效复用连接（需创建更少新连接）
临时表效率（关键性能瓶颈）：
- 磁盘临时表：
  - 第一组每秒创建1个磁盘临时表 → 强制磁盘I/O（比内存慢100-1000倍）
  - 第二组完全消除磁盘临时表 → 纯内存操作
- 内存临时表：
  - 第一组高频创建（5.1次/秒），消耗CPU和内存资源
  - 第二组几乎为零（仅2次总量）→ 查询优化更完善
- 资源分配：
  - 第二组临时表内存池更大（64.0MB vs 16.0MB），为复杂查询提供缓冲
系统压力综合评估：

压力类型	第一组	第二组
连接竞争	严重超限	安全
磁盘I/O	持续产生	无
CPU消耗	高频创建	极低
内存碎片	风险高	风险低

结论：第二组性能显著更好

核心依据：

100%避免连接超限风险（vs 第一组超限导致服务拒绝）
完全消除磁盘临时表（vs 第一组持续产生性能瓶颈）
降低98%临时表开销（内存临时表创建5.1次/秒→接近0）

⚠️第一组的严重问题：

连接超限（501/500）是生产环境严重事故，会导致客户端连接失败。结合高频磁盘临时表创建，表明存在：

连接池配置不当
查询未优化（需大量临时表）
内存配置不足

性能优势本质：

第二组展示了优化的系统配置和查询效率：

通过连接复用保持低连接数
查询优化避免临时表创建
充足的内存资源（64MB临时表池）即使总查询量相近（见前序报表），第二组实现了更稳定高效的运行状态。

7.线程报表

第一组

__ Threads _____________________________________________
Running   10of31
Cached    0 of256	  %Hit: 99.97
Created   163            0.0/s
Slow      0              0/s
__ Aborted _________________________________
Clients      347          0.1/s
Connects      17.97k	    3.0/s
__ Bytes _____________________________________
Sent        885.62M	  145.6k/s
Received    847.43M	  139.4k/s

第二组

__ Threads _____________________________________________________________
Running	6of1
Cached		0of50		%Hit: 99.99
Created	23		0.0/s
Slow		0		0/s
__ Aborted _____________________________________________________________
Clients	0		0/s
Connects	0		0/s
__ Bytes _______________________________________________________________
Sent		408.62M	120.4k/s
Received	449.74M	132.6k/s

比较两组性能哪组更好

比较结果

基于提供的线程和连接报表数据，我将从线程效率、连接稳定性和网络吞吐量三个关键维度进行专业分析：

核心指标对比：

指标	第一组	第二组	性能影响
线程创建频率	1630.0次/秒	0.0次/秒	第二组减少100%线程开销
运行线程比例	10/31 (32.3%)	6/1 (600%)¹	第二组线程利用率更高
异常中断率	3470.1次/秒	0次/秒	第二组消除连接错误
连接失败率	3.0次/秒	0次/秒	第二组连接100%稳定
网络吞吐量	285.0k/s (收+发)	253.0k/s (收+发)	第一组高12.6%

注¹：第二组"6of1"应为数据记录错误，实际表示高利用率状态

深度性能分析：

线程管理（核心效率指标）：
- 第一组存在严重问题：
  - 线程创建频率高达1630次/秒 →巨大CPU开销（线程创建消耗微秒级CPU时间）
  - 线程缓存未利用（Cached=0），表明线程池配置不当
- 第二组达到理想状态：
  - 零线程创建（0.0次/秒）→ 完美线程复用
  - 高运行线程比例（600%）→ 高效利用线程资源
连接稳定性（服务质量关键）：
- 第一组存在灾难性故障：
  - 每秒3470次客户端异常中断 → 请求大规模失败
  - 每秒3次连接建立失败 → 客户端无法连接
- 第二组完美运行：
  - 零异常中断（0/s）
  - 零连接失败（0/s）
网络吞吐效率：
- 第一组吞吐量略高（285k/s vs 253k/s），但这是以巨大代价换取：
  - 异常中断量是成功请求的12倍（3470/s vs 270.3/s SELECT）
  - 实际有效吞吐量远低于第二组
系统健康度综合评估：

健康指标	第一组	第二组
CPU效率	极差（线程风暴）	优秀（零创建开销）
连接可靠性	灾难级	完美
资源利用率	低下	高效
服务质量	不可用	稳定可靠

结论：第二组性能绝对优势

核心依据：

100%消除线程创建开销（vs 第一组每秒1630次高成本操作）
完全消除连接异常（vs 第一组每秒3470次中断）
零连接失败（vs 第一组持续连接问题）

⚠️第一组的系统性故障：

异常中断率(3470.1/s)是查询处理量(270.3/s SELECT)的12.8倍，表明：

连接池配置错误
网络层存在严重缺陷
数据库服务处于不可用状态

性能优势本质：

第二组展示了专业级的数据库配置：

通过线程池优化实现零线程创建
稳健的连接管理确保100%可用性
在保证服务质量的前提下维持合理吞吐

即使第一组有略高的网络吞吐量，但其实际服务能力趋近于零（因大规模请求失败），因此第二组以绝对优势胜出。

8.InnoDB缓存池报表

第一组

__ InnoDB Buffer Pool _____________________________
Usage          13.39M of	15.67M	%Used:	85.44
Read hit	100.00%
Pages
  Free          146	        %Total:  14.56
  Data          85084.75      %Drty:   0.00
  Misc          70.70
  Latched                     0.00
Reads            68.08M	11.2k/s
  From file	  1.50k	0.2/s	  0.00
  Ahead Rnd	  0            0/s
  Ahead Sq			0/s
Writes            9.09k	1.5/s
Flushes           6070.1/s
Wait Free	    0          0/s

第二组

__ InnoDB Buffer Pool _________________________________________
Usage8.83M of	3.88G	%Used:0.22
Read 		100.00%
Pages
  Free253.39k	%Total:99.78
  Data5650.22 %	Drty:0.00
  Misc00.00
  Latched0.00
Reads36.71M		10.8k/s
  From file	4350.1/s	0.00
  Ahead Rnd	280.0/s
  Ahead Sql			0/s
Writes7150.2/s
Flushes1310.0/s
Wait Free	00/s

比较两组性能哪组更好

比较结果

基于提供的InnoDB Buffer Pool报表数据，我将从缓存效率、内存管理、I/O负载和扩展能力四个维度进行专业分析：

核心指标对比：

指标	第一组	第二组	性能影响
缓存命中率	100.00%	100.00%	相同（理想状态）
缓存利用率	85.44%	0.22%	第二组资源严重闲置
空闲内存比例	14.56%	99.78%	第二组浪费内存资源
物理读频率	0.2次/秒	0.1次/秒	第二组略优（但可忽略）
脏页比例	0.00%	0.00%	相同（理想状态）
写负载	1.5次/秒	0.2次/秒	第二组减少87%写入压力
刷新负载	0.1次/秒	0.0次/秒	第二组完全消除刷新开销

深度性能分析：

缓存效率（核心指标）：
- 两组均达到100%读命中率，表明：
  - 热数据完全缓存在内存
  - 物理读极少（0.2/s vs 0.1/s）
- 但实现方式本质不同：
  - 第一组：通过高利用率(85.44%)实现高效缓存
  - 第二组：通过严重超配(3.88G缓存8.83M数据)实现
内存管理（关键资源效率）：
- 第一组高效利用内存：
  - 缓存池15.67MB中有效使用13.39MB
  - 空闲页仅14.56%，接近理想生产配置（通常建议80-90%利用率）
- 第二组严重浪费资源：
  - 3.88GB缓存池仅存8.83MB数据 → 利用率0.22%
  - 99.78%内存闲置 → 可分配给其他组件（如OS文件缓存）
写入负载（持久化开销）：
- 第一组写操作更频繁：
  - 写入频率高7.5倍（1.5/s vs 0.2/s）
  - 刷新操作持续进行（0.1/s）
- 第二组写入负载极低：
  - 几乎无写入压力
  - 零刷新等待（Wait Free=0）
扩展能力与风险：

能力	第一组	第二组
应对工作集增长	风险高（空闲缓冲仅14.56%）	无限缓冲空间
突发负载	可能触发缓存淘汰风暴	绝对安全
内存资源价值	高效利用有限资源	严重浪费（3.88G vs 实际需16MB）

结论：第一组内存效率显著更高

核心依据：

同等缓存命中率下，内存利用率高387倍（85.44% vs 0.22%）
避免3.88GB内存的严重浪费（可优化分配给其他服务）
实际物理读差异可忽略（0.2/s vs 0.1/s）

💡性能本质差异：

第一组展示了专业的内存配置：用15.67MB缓存池高效服务工作集
第二组暴露严重的资源配置失误：用3.88GB缓存8.83MB数据，违反基础优化原则

补充说明：

虽然第二组写入负载更低，但：

结合前序报表，第二组查询量本就较低（SELECT 257.9/s vs 第一组270.1/s）
写入差异（1.5/s vs 0.2/s）绝对数值极小，不影响整体性能评估

优化建议：

第二组应将innodb_buffer_pool_size从3.88G降至100-200MB，释放内存用于：

操作系统文件缓存
应用层进程
其他数据库组件（如查询缓存）

9.InnoDB其他报表

第一组

__ InnoDB Data, Pages, Rows _____________________________
Data
  Read      1.66k		0.3/s
  Writes    1.67k		0.3/s
  Fsync     1.09k		0.2/s
  Pending
    Reads    0
    Writes   0
    Fsync    0
Pages
  Created    149              0.0/s
  Read       1.50k		0.2/s
  Written    607              0.1/s
Rows
  Deleted    4                0.0/s
  Inserted   1.00k		0.2/s
  Read       540.48M	       88.9k/s
  Updated    0                0/s

第二组

__ InnoDB Data, Pages, Rows __________________________________
Data
  Reads4550.1/s
  Writes1350.0/s
  Fsync40.0/s
  Pending
Reads0
Writes0
Fsync0
Pages
  Created1310.0/s
  Read4340.1/s
  Written1310.0/s
Rows
  Deleted00/s
  Inserted00/s
  Read291.95M	86.0k/s
  Updated00/s

比较两组性能哪组更好

比较结果

核心指标对比：

指标	第一组	第二组	性能影响
行操作吞吐量	88.9k行/秒	86.0k行/秒	第一组高3.4%
锁竞争	无数据	0等待	第二组绝对优势
页面创建开销	1490页/秒	0页/秒	第二组减少100%分裂开销
写入负载	0.3次/秒	0.0次/秒	第二组减少100%写入压力
行级变更操作	240次/秒(插+删)	0次/秒	第二组零变更开销

深度性能分析：

锁竞争（关键并发指标）：
- 第二组完美状态：
  - 零锁等待（Waits=0）
  - 零当前锁（Current=0）
  - 获取锁耗时=0ms
- 第一组无数据报告，但高写入负载(0.3次/秒)和高页面创建(1490页/秒)暗示：
  - 可能存在隐式行锁竞争
  - 页面分裂可能导致索引锁争用
写入压力（持久化瓶颈）：
- 第一组持续写入负载：
  - 数据写入0.3次/秒
  - 每秒240次行变更（插入+删除）
  - 页面创建1490页/秒 → 索引分裂高开销
- 第二组接近零写入：
  - 所有写入指标趋近于0
  - 零页面创建 → 无B+树分裂开销
I/O负载优化：

I/O类型	第一组	第二组	优化幅度
数据读	0.3次/秒	0.1次/秒	减少67%
页面写	0.1次/秒	0.0次/秒	100%消除
Fsync同步	0.2次/秒	0.0次/秒	100%消除

资源开销本质差异：

结论：第二组性能显著更好

核心依据：

100%消除锁竞争（vs 第一组未知锁状态）
零页面创建开销（vs 第一组高代价索引分裂）
完全消除写入负载（vs 第一组持续写入压力）

💡性能优势本质：

第二组展示了只读型负载的理想状态：

纯SELECT查询（无INSERT/UPDATE/DELETE）
数据完全静态（无索引分裂需求）
完美锁并发（无任何竞争）即使第一组有3.4%的行读取吞吐优势，但这是以高昂的写入开销为代价，实际系统效率远低于第二组。

补充洞察：

结合历史报表数据，第二组的优化具有连贯性：

零排序操作（查询报表）
零临时表（连接报表）
零线程创建（线程报表）
100%缓存命中（Buffer Pool报表）这种全局一致性证明第二组处于高度优化的稳定状态，而第一组存在系统性写入负载问题。

10 总体比对结果

内容	第一组	第二组
索引报表	一致
操作报表	×	√
查询和排序报表	×	√
查询缓存报表	×	√
表锁报表和表信息报表	×	√
链接报表与临时报表	×	√
线程报表	×	√
InnoDB缓存池报表	√	×
InnoDB其他报表	×	√

总体而言第二组数据优于第一组，在“InnoDB缓存池报表”中第一组数据优于第二组，所以DeepSeek的优化还是很靠谱的，就是要避免退一本正经的胡说八道。

再次优化

根据“InnoDB缓存池报表”提示

将innodb_buffer_pool_size从3.88G降至100-200MB

为默认16M

innodb_buffer_pool_size = 16M

再次运行压测程序和MYSQL Report

第一组

__ InnoDB Buffer Pool _____________________________
Usage          13.39M of	15.67M	%Used:	85.44
Read hit	100.00%
Pages
  Free          146	        %Total:  14.56
  Data          850    84.75  %Drty:   0.00
  Misc          70.70
  Latched                     0.00
Reads            68.08M	11.2k/s
  From file	  1.50k	0.2/s	  0.00
  Ahead Rnd	  0            0/s
  Ahead Sq			0/s
Writes            9.09k	1.5/s
Flushes           6070.1/s
Wait Free	    0          0/s

第三组

__ InnoDB Buffer Pool __________________________________________________
Usage8.81M of	15.50M		%Used:	56.85
Read hit	99.99%
Pages
  Free428		%Total:  43.15
  Data56456.85   %Drty:	0.00
  Misc00.00
  Latched0.00
Reads3.28M		9.0k/s
  From file	4341.2/s		0.01
  Ahead Rnd	290.1/s
  Ahead Sql			0/s
Writes7152.0/s
Flushes1310.4/s
Wait Free	00/s

哪一组性能更优秀

比对第一组第三组

比对结果

哪一组性能更优秀

基于提供的InnoDB Buffer Pool报表，我将从多个关键性能指标出发，对两组数据进行比较分析，以确定哪一组性能更优秀。InnoDB Buffer Pool的性能评估主要关注以下几个方面：

读取命中率（Read hit）：越高越好，表示从内存缓存（而非磁盘）读取数据的比例高，减少I/O开销。
缓存使用率（%Used）：适度高使用率（如70%~90%）通常表示缓存利用高效，但过高（如>90%）可能导致页面淘汰频繁。
磁盘读取（From file）：越低越好，表示磁盘I/O压力小。
读取/写入吞吐量（Reads/s, Writes/s）：更高吞吐量表示处理能力更强，但需结合命中率评估。
空闲页面（Free Pages）：过低可能表示缓存紧张，过高可能表示缓存未充分利用。
刷新操作（Flushes/s）：越低越好，表示脏页写回磁盘的频率低，减少I/O负担。
等待（Wait Free）：非零值表示资源争用，但两组均为0，无问题。

关键指标对比表

指标	第一组	第三组	性能影响
缓存使用率（%Used）	85.44%	56.85%	第一组使用率更高，表示缓存更充分利用，但需结合命中率判断是否高效。
读取命中率（Read hit）	100.00%	99.99%	第一组略优（完美命中），但99.99% vs 100% 实际差异极小。均属优秀水平。
磁盘读取（From file/s）	0.2/s（占总读取的0.00%）	1.2/s（占总读取的0.01%）	第一组明显更优（磁盘I/O更低），减少磁盘访问延迟。
读取吞吐量（Reads/s）	11.2k/s（11,200次/秒）	9.0k/s（9,000次/秒）	第一组更优，表示更高的处理能力，且在高负载下维持100%命中率。
写入吞吐量（Writes/s）	1.5/s	2.0/s	第三组稍高，但差异小，且写入对性能影响通常小于读取。
刷新操作（Flushes/s）	0.1/s	0.4/s	第一组更优，刷新率更低，表示脏页写回磁盘的频率低，减少I/O负担。
空闲页面（%Free）	14.56%	43.15%	第一组空闲页面较少，但结合100%命中率，表示缓存高效；第三组空闲多，可能未充分利用。
脏页比例（%Drty）	0.00%	0.00%	两组均无脏页积压，无问题。
其他（Ahead/Wait）	Ahead Rnd/Sql: 0/s, Wait Free: 0/s	Ahead Rnd/Sql: 低, Wait Free: 0/s	两组预读（Ahead）活动均低，且无等待，均良好。

分析结论

第一组性能更优秀。理由如下：

更高的读取命中率和更低的磁盘I/O：第一组的读取命中率为100%（完美），而磁盘读取率仅为0.2/s，远低于第三组的1.2/s。这表明第一组几乎所有的读取操作都从内存缓存完成，磁盘I/O压力极小，显著提升查询响应速度和整体性能。
更高的读取吞吐量：第一组的读取速率为11.2k/s，高于第三组的9.0k/s，表示第一组在高负载下处理能力更强，且未因高使用率（85.44%）而牺牲命中率。
更高效的缓存利用：第一组缓存使用率85.44%处于理想范围（通常70%~90%表示高效），空闲页面14.56%虽较低，但结合100%命中率，说明缓存管理良好，无资源浪费。第三组使用率仅56.85%，空闲页面43.15%，表示缓存未充分利用，可能导致不必要的磁盘访问（如磁盘读取率更高）。
更低的刷新操作：第一组的刷新率（0.1/s）低于第三组（0.4/s），减少I/O开销，对写入密集型操作更友好。

潜在注意事项：

第三组的99.99%命中率仍属优秀，但较高的磁盘读取（1.2/s）和较低的缓存使用率表明其性能略逊，尤其在负载增加时可能表现更差。
第一组的高使用率（85.44%）在长期运行中需监控，如果接近100%可能引发页面淘汰问题，但当前数据（%Drty=0.00% 和 Wait Free=0/s）显示无压力迹象。
总体而言，第一组在读取效率、I/O优化和吞吐量方面表现更佳，适用于高性能数据库场景

比对第二组第三组

基于提供的两组InnoDB Buffer Pool报表，以下是关键指标的对比分析及性能结论：

核心指标对比表

指标	第二组	第三组	性能影响
缓存使用率（%Used）	0.22% (8.83M/3.88G)	56.85% (8.81M/15.50M)	第三组显著更优：第二组缓存几乎未利用（浪费资源），第三组利用率合理
读取命中率	100.00%	99.99%	两组均接近完美，但第二组因数据量极小（仅565页），100%命中率无实际参考价值
磁盘读取（From file/s）	0.1/s (占总量0.00%)	1.2/s (占总量0.01%)	第二组更低，但因其总数据量极小（仅565页），无法反映真实负载能力
读取吞吐量（Reads/s）	10.8k/s (36.71M总量)	9.0k/s (3.28M总量)	第二组吞吐量更高，但因其缓存池利用率极低，高吞吐可能由极小数据集导致
空闲页面占比（%Free）	99.78% (253.39k页)	43.15% (428页)	第二组严重浪费内存资源（3.88G中99.78%空闲），第三组空闲比例合理
脏页比例（%Drty）	0.00%	0.00%	两组均无问题
刷新操作（Flushes/s）	0.0/s	0.4/s	第二组更低，但因其写入量极少（715次），无实际比较意义

关键结论：第三组性能更优秀

原因分析：

缓存池利用率合理
- 第三组：56.85% 使用率（564页/15.50M池），表明缓存有效承载了工作负载。
- 第二组：0.22% 使用率（565页/3.88G池），意味着 >99%的内存被浪费，配置严重不合理（如innodb_buffer_pool_size设置过大）。
高吞吐量下的真实性能
- 第三组在 9.0k/s读取 的负载下，仍保持 99.99%命中率，仅需少量磁盘读取（1.2/s），证明缓存高效。
- 第二组虽然吞吐更高（10.8k/s）且命中率100%，但因数据总量极小（仅565页），所有数据可完全驻留内存，无法反映真实生产场景的性能。
资源利用效率
- 第三组用15.50M内存 有效支持了3.28M次读取 的业务负载。
- 第二组3.88G内存 仅服务565页数据，内存利用率极低（浪费资源且可能挤占其他进程）。

第二组的根本问题：配置失误

缓存池过大：innodb_buffer_pool_size=3.88G 远超过实际数据需求（仅需存储565页 ≈ 8.83MB）。
优化建议：立即调低 innodb_buffer_pool_size 至合理值（如1-2GB），避免内存浪费。当前配置不仅无性能增益，反而可能因OS换页或OOM降低整体系统性能。

⚠️注意：第二组的"高命中率"和"低磁盘I/O"是假性优化，源于配置错误而非性能优异

结论

因此，保持

innodb_buffer_pool_size = 16M

最后，my.ini为

[mysqld]
…
#我的设置
thread_handling = pool-of-threads
thread_pool_size = 32
thread_pool_max_threads = 1000
read_only = ON
wait_timeout = 300
table_open_cache = 2048
tmp_table_size = 64M
performance_schema = ON
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = C:\xampp\mysql\slow.log
long_query_time = 2
join_buffer_size = 1M
innodb_flush_neighbors = 0
innodb_adaptive_hash_index = OFFI
sort_buffer_size = 4M
max_sort_length = 1024
optimizer_trace = enabled=ON
query_cache_type =0
query_cache_size = 0
table_definition_cache = 400
table_open_cache_instances = 16
performance-schema-instrument = 'wait/lock/table/%=ON'
interactive_timeout = 60
skip_name_resolve = ON
max_heap_table_size = 64M
max_connections=600
thread_cache_size=256
connect_timeout = 15
default_authentication_plugin = mysql_native_password
skip_name_resolve = ON
max_connect_errors = 1000000
innodb_buffer_pool_chunk_size = 1M
innodb_lru_scan_depth = 256
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown = ON
innodb_buffer_pool_load_at_startup = ON
innodb_buffer_pool_instances=8
transaction_isolation = READ-COMMITTED
innodb_lock_wait_timeout = 30
innodb_deadlock_detect = ON
innodb_print_all_deadlocks = ON
innodb_lock_wait_timeout = 10
innodb_status_output = ON
innodb_status_output_locks = ON
innodb_read_ahead_threshold = 64
innodb_random_read_ahead = ON
read_buffer_size = 4M
innodb_buffer_pool_size = 16M
innodb_buffer_pool_dump_now = ON
innodb_buffer_pool_load_now = ON
innodb_monitor_enable = all
back_log = 200

最后一句想说的话：

利用LLM可以很好地辅助软件测试，但是前提你必须具有扎实的基础知识

本系列结束，希望给大家带来帮助，最后

MariaDB [(none)]> select VERSION() ;
+---------------------+
| VERSION()           |
+---------------------+
| 10.4.32-MariaDB-log |
+---------------------+
1 row in set (0.000 sec)

顾翔凡言：人工智能未来的发展瓶颈在于对知识的更新。唯一不变的是变化，知识发生了变化，人工智能软件能否及时跟进变化，可能阻碍人工智能的使用。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2025-08-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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