开发指南—DAL语句—SHOW—统计信息查询

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: 本文介绍了用于查询实时统计信息的语句。

SHOW [FULL] STATS

查看整体的统计信息,这些信息都是瞬时值。 注意不同版本的PolarDB-XSHOW FULL STATS的结果是有区别的。

示例:


mysql> show stats;
+------+---------+----------+-------------------+------------------+------------------------+--------------------+--------+------------+--------------+---------------+----------------+---------------+---------------+--------------+
| QPS  | RDS_QPS | SLOW_QPS | PHYSICAL_SLOW_QPS | ERROR_PER_SECOND | MERGE_QUERY_PER_SECOND | ACTIVE_CONNECTIONS | RT(MS) | RDS_RT(MS) | NET_IN(KB/S) | NET_OUT(KB/S) | THREAD_RUNNING | DDL_JOB_COUNT | BACKFILL_ROWS | CHECKED_ROWS |
+------+---------+----------+-------------------+------------------+------------------------+--------------------+--------+------------+--------------+---------------+----------------+---------------+---------------+--------------+
| 0.00 |    0.00 |     0.00 |              0.00 |             0.00 |                   0.00 |                  1 |   0.00 |       0.00 |         0.00 |          0.00 |              1 |             0 |             0 |            0 |
+------+---------+----------+-------------------+------------------+------------------------+--------------------+--------+------------+--------------+---------------+----------------+---------------+---------------+--------------+
mysql> show full stats;
+------+---------+----------+-------------------+------------------+----------------------+------------------------+--------------------+------------------------------+--------+------------+--------------+---------------+----------------+----------------------+-----------------+----------------------------+-----------------------+------------------------------+-------------------------+--------------------------+---------------------+-------+---------+-------------+------------+
| QPS  | RDS_QPS | SLOW_QPS | PHYSICAL_SLOW_QPS | ERROR_PER_SECOND | VIOLATION_PER_SECOND | MERGE_QUERY_PER_SECOND | ACTIVE_CONNECTIONS | CONNECTION_CREATE_PER_SECOND | RT(MS) | RDS_RT(MS) | NET_IN(KB/S) | NET_OUT(KB/S) | THREAD_RUNNING | HINT_USED_PER_SECOND | HINT_USED_COUNT | AGGREGATE_QUERY_PER_SECOND | AGGREGATE_QUERY_COUNT | TEMP_TABLE_CREATE_PER_SECOND | TEMP_TABLE_CREATE_COUNT | MULTI_DB_JOIN_PER_SECOND | MULTI_DB_JOIN_COUNT | CPU   | FREEMEM | FULLGCCOUNT | FULLGCTIME |
+------+---------+----------+-------------------+------------------+----------------------+------------------------+--------------------+------------------------------+--------+------------+--------------+---------------+----------------+----------------------+-----------------+----------------------------+-----------------------+------------------------------+-------------------------+--------------------------+---------------------+-------+---------+-------------+------------+
| 1.63 |    1.68 |     0.03 |              0.03 |             0.02 |                 0.00 |                   0.00 |                  6 |                         0.01 | 157.13 |      51.14 |       134.33 |          1.21 |              1 |                 0.00 |              54 |                       0.00 |                   663 |                         0.00 |                     512 |                     0.00 |                 516 | 0.09% |   6.96% |       76446 |   21326906 |
+------+---------+----------+-------------------+------------------+----------------------+------------------------+--------------------+------------------------------+--------+------------+--------------+---------------+----------------+----------------------+-----------------+----------------------------+-----------------------+------------------------------+-------------------------+--------------------------+---------------------+-------+---------+-------------+------------+
1 row in set (0.01 sec)

重要列说明:

  • QPS:应用到PolarDB-X的QPS,通常称为逻辑QPS;
  • RDS_QPS:PolarDB-X到RDS的QPS,通常称为物理QPS;
  • ERROR_PER_SECOND:每秒的错误数,包含SQL语法错误,主键冲突,系统错误,连通性错误等各类错误总和;
  • VIOLATION_PER_SECOND:每秒的主键或者唯一键冲突;
  • MERGE_QUERY_PER_SECCOND:通过分库分表,从多表中进行的查询;
  • ACTIVE_CONNECTIONS:正在使用的连接;
  • CONNECTION_CREATE_PER_SECCOND:每秒创建的连接数;
  • RT(MS):应用到PolarDB-X的响应时间,通常称为逻辑RT(响应时间);
  • RDS_RT(MS):PolarDB-X到RDS/MySQL的响应时间,通常称为物理RT;
  • NET_IN(KB/S):PolarDB-X收到的网络流量;
  • NET_OUT(KB/S):PolarDB-X输出的网络流量;
  • THREAD_RUNNING:正在运行的线程数;
  • HINT_USED_PER_SECOND:每秒带HINT的查询的数量;
  • HINT_USED_COUNT:启动到现在带HINT的查询总量;
  • AGGREGATE_QUERY_PER_SECCOND:每秒聚合查询的频次;
  • AGGREGATE_QUERY_COUNT:聚合查询总数(历史累计数据);
  • TEMP_TABLE_CREATE_PER_SECCOND:每秒创建的临时表的数量;
  • TEMP_TABLE_CREATE_COUNT:启动到现在创建的临时表总数量;
  • MULTI_DB_JOIN_PER_SECCOND:每秒跨库JOIN的数量;
  • MULTI_DB_JOIN_COUNT:启动到现在跨库JOIN的总量。

SHOW DB STATUS

用于查看物理库容量/性能信息,所有返回值为实时信息。 容量信息通过MySQL系统表获得,与真实容量情况可能有差异。

示例:


mysql> show db status;

+------+---------------------------+--------------------+-------------------+------------+--------+----------------+
| ID | NAME | CONNECTION_STRING | PHYSICAL_DB | SIZE_IN_MB | RATIO | THREAD_RUNNING |
+------+---------------------------+--------------------+-------------------+------------+--------+----------------+
| 1 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | TOTAL | 13.109375 | 100% | 3 |
| 2 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0000 | 1.578125 | 12.04% | |
| 3 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0001 | 1.4375 | 10.97% | |
| 4 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0002 | 1.4375 | 10.97% | |
| 5 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0003 | 1.4375 | 10.97% | |
| 6 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0004 | 1.734375 | 13.23% | |
| 7 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0005 | 1.734375 | 13.23% | |
| 8 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0006 | 2.015625 | 15.38% | |
| 9 | drds_db_1516187088365daui | 100.100.64.1:59077 | drds_db_xzip_0007 | 1.734375 | 13.23% | |
+------+---------------------------+--------------------+-------------------+------------+--------+----------------+

重要列说明:

  • NAME:代表一个PolarDB-XDB,此处显示的是PolarDB-X内部标记,与PolarDB-XDB名称不同;
  • CONNECTION_STRING:分库的连接信息;
  • PHYSICAL_DB:分库名称,TOTAL行代表一个PolarDB-XDB中所有分库容量的总和;
  • SIZE_IN_MB:分库中数据占用的空间,单位为MB;
  • RATIO:单个分库数据量在当前PolarDB-XDB总数据量中的占比;
  • THREAD_RUNNING:物理数据库实例当前正在执行的线程情况,含义与MySQL语句SHOW GLOBAL STATUS返回值的含义相同。

SHOW TABLE STATUS

获取表的信息,该指令聚合了底层各个物理分表的数据。

示例:


mysql> SHOW TABLE STATUS;
+---------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+--------------------+----------+----------------+---------+
| NAME | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | COMMENT |
+---------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+--------------------+----------+----------------+---------+
| sbtest1 | InnoDB | 10 | Dynamic | 0 | 0 | 1310720 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2021-07-20 15:39:37 | NULL | NULL | utf8mb4_general_ci | NULL | | |
| t1 | InnoDB | 10 | Dynamic | 0 | 0 | 2621440 | 0 | 2621440 | 0 | 200000 | 2021-07-26 20:11:15 | NULL | NULL | utf8mb4_general_ci | NULL | | |
+---------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+--------------------+----------+----------------+---------+

重要列详解:

  • NAME:表名称;
  • ENGINE:表的存储引擎;
  • VERSION:表的存储引擎的版本;
  • ROW_FORMAT:行格式,主要是Dynamic、Fixed、Compressed这三种格式。动态(Dynamic)行的行长度可变,例如VARCHAR或BLOB类型字段;固定(Fixed)行是指行长度不变,例如CHAR和INTEGER类型字段;
  • ROWS:表中的行数;
  • AVG_ROW_LENGTH:平均每行包括的字节数;
  • DATA_LENGTH:整个表的数据量(单位:字节);
  • MAX_DATA_LENGTH:表可以容纳的最大数据量;
  • INDEX_LENGTH:索引占用磁盘的空间大小 ;
  • CREATE_TIME:表的创建时间;
  • UPDATE_TIME:表的最近更新时间;
  • COLLATION:表的默认字符集和字符排序规则;
  • CREATE_OPTIONS:指表创建时的其他所有选项。

SHOW TABLE INFO [name]

获取各个分表的数据量信息。

示例:


mysql> show table info  sbtest1;
+----+--------------+-----------------+------------+
| ID | GROUP_NAME | TABLE_NAME | SIZE_IN_MB |
+----+--------------+-----------------+------------+
| 0 | test1_000000 | sbtest1_wo5k_00 | 0.01562500 |
| 1 | test1_000000 | sbtest1_wo5k_01 | 0.01562500 |
| 2 | test1_000005 | sbtest1_wo5k_10 | 0.01562500 |
| 3 | test1_000005 | sbtest1_wo5k_11 | 0.01562500 |
| 4 | test1_000010 | sbtest1_wo5k_20 | 0.01562500 |
| 5 | test1_000010 | sbtest1_wo5k_21 | 0.01562500 |
| 6 | test1_000015 | sbtest1_wo5k_30 | 0.01562500 |
| 7 | test1_000015 | sbtest1_wo5k_31 | 0.01562500 |
| 8 | test1_000020 | sbtest1_wo5k_40 | 0.01562500 |
| 9 | test1_000020 | sbtest1_wo5k_41 | 0.01562500 |
| 10 | test1_000025 | sbtest1_wo5k_50 | 0.01562500 |
| 11 | test1_000025 | sbtest1_wo5k_51 | 0.01562500 |
| 12 | test1_000030 | sbtest1_wo5k_60 | 0.01562500 |
| 13 | test1_000030 | sbtest1_wo5k_61 | 0.01562500 |
| 14 | test1_000035 | sbtest1_wo5k_70 | 0.01562500 |
| 15 | test1_000035 | sbtest1_wo5k_71 | 0.01562500 |
+----+--------------+-----------------+------------+

重要列详解:

  • ID:标识;
  • GROUP_NAME:分库名;
  • TABLE_NAME:物理分表名;
  • SIZE_IN_MB:表大小;
相关文章
|
5天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
3分钟采集134篇AI文章!深度解析如何通过云无影AgentBay实现25倍并发 + LlamaIndex智能推荐
结合阿里云无影 AgentBay 云端并发采集与 LlamaIndex 智能分析,3分钟高效抓取134篇 AI Agent 文章,实现 AI 推荐、智能问答与知识沉淀,打造从数据获取到价值提炼的完整闭环。
395 93
|
6天前
|
域名解析 人工智能
【实操攻略】手把手教学,免费领取.CN域名
即日起至2025年12月31日,购买万小智AI建站或云·企业官网,每单可免费领1个.CN域名首年!跟我了解领取攻略吧~
|
6天前
|
SQL 人工智能 自然语言处理
Geo优化SOP标准化:于磊老师的“人性化Geo”体系如何助力企业获客提效46%
随着生成式AI的普及,Geo优化(Generative Engine Optimization)已成为企业获客的新战场。然而,缺乏标准化流程(Geo优化sop)导致优化效果参差不齐。本文将深入探讨Geo专家于磊老师提出的“人性化Geo”优化体系,并展示Geo优化sop标准化如何帮助企业实现获客效率提升46%的惊人效果,为企业在AI时代构建稳定的流量护城河。
395 156
Geo优化SOP标准化:于磊老师的“人性化Geo”体系如何助力企业获客提效46%
|
5天前
|
数据采集 缓存 数据可视化
Android 无侵入式数据采集:从手动埋点到字节码插桩的演进之路
本文深入探讨Android无侵入式埋点技术,通过AOP与字节码插桩(如ASM)实现数据采集自动化,彻底解耦业务代码与埋点逻辑。涵盖页面浏览、点击事件自动追踪及注解驱动的半自动化方案,提升数据质量与研发效率,助力团队迈向高效、稳定的智能化埋点体系。(238字)
282 158
|
13天前
|
机器人 API 调度
基于 DMS Dify+Notebook+Airflow 实现 Agent 的一站式开发
本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构,解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境,Airflow实现任务调度,构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统,提升大模型应用的工程化能力。