本篇文章介绍了，记录mysql性能查询过程的使用方法。需要的朋友参考下
一切源于一个实验，请看下面的例子：
表：
`a` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`b` int(10) unsigned NOT NULL,
`c` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`),
KEY `bar` (`b`,`a`)
) ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `foo2` (
`a` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`b` int(10) unsigned NOT NULL,
`c` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`),
KEY `bar` (`b`,`a`)
) ENGINE=MyISAM;
我往两个表中插入了30w的数据（插入的时候性能差别InnoDB比MyISAM慢）
$host = ‘192.168.100.166’;
$dbName = ‘test’;
$user = ‘root’;
$password = ”;
$db = mysql_connect($host, $user, $password) or die(‘DB connect failed’);
mysql_select_db($dbName, $db);
echo ‘===================InnoDB=======================’ . “\r\n”;
$start = microtime(true);
mysql_query(“SELECT SQL_NO_CACHE SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 1000, 10”);
$end = microtime(true);
echo $end – $start . “\r\n”;
echo ‘===================MyISAM=======================’ . “\r\n”;
$st来源gao($daima.com搞@代@#码网art = microtime(true);
mysql_query(“SELECT SQL_NO_CACHE SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM foo2 WHERE b = 1 LIMIT 1000, 10”);
$end = microtime(true);
echo $end – $start . “\r\n”;
返回结果：
一次查询就会差别这么多！！InnoDB和MyISAM，赶紧分析分析为什么。
首先是使用explain来进行查看
确定两边都没有使用index，第二个查询查的rows，并且MyISAM的查询rows还比InnoDB少这么多，反而是查询慢于InnoDB！！这Y的有点奇怪。
没事，还有一个牛掰工具profile
具体使用可以参考：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/show-profile.html
使用方法简单来说：
Mysql>show profiles;
Mysql>show profile for query 1;
这个数据中就可以看到MyISAM的Sending data比InnoDB的Sending data费时太多了。查看mysql文档
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/general-thread-states.html
Sending data
The thread is reading and processing rows for a SELECT statement, and sending data to the client. Because operations occurring during this this state tend to perform large amounts of disk access (reads), it is often the longest-running state over the lifetime of a given query.
Sending data是去磁盘中读取select的结果，然后将结果返回给客户端。这个过程会有大量的IO操作。你可以使用show profile cpu for query XX;来进行查看，发现MyISAM的CPU_system比InnnoDB大很多。至此可以得出结论是MyISAM进行表查询（区别仅仅使用索引就可以完成的查询）比InnoDB慢。
以上就是记录mysql性能查询过程的使用方法的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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