開発者必見！ MariaDB Performance Schema の events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルでデータベースのパフォーマンスを極限まで高める

MariaDB Performance Schema の events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルは、ホスト と イベント名 に基づいて、実行されたSQL文の統計情報を提供します。このテーブルは、データベースのパフォーマンスを監視し、問題を特定するのに役立ちます。

主な列

QUANTILE_95_TIMER_WAIT: 実行されたSQL文の95パーセンタイル待機時間 (マイクロ秒)
AVG_TIMER_WAIT: 実行されたSQL文の平均待機時間 (マイクロ秒)
MAX_TIMER_WAIT: 実行されたSQL文の最大待機時間 (マイクロ秒)
MIN_TIMER_WAIT: 実行されたSQL文の最小待機時間 (マイクロ秒)
SUM_TIMER_WAIT: 実行されたSQL文の合計待機時間 (マイクロ秒)
COUNT_STAR: 実行されたSQL文の合計回数
HOST: SQL文を実行したクライアントホスト名
EVENT_NAME: 実行されたSQL文の名前

使い方

このテーブルを使用して、データベースのパフォーマンスに関する様々な情報を取得できます。例えば、以下のことができます。

特定のSQL文のパフォーマンスを分析する: EVENT_NAME 列を使用して、特定のSQL文のパフォーマンスを分析します。
特定のホストで実行されるSQL文を分析する: HOST 列を使用して、特定のホストで実行されるSQL文をフィルタリングします。
最も時間がかかるSQL文を特定する: SUM_TIMER_WAIT 列を使用して、実行されたSQL文の合計待機時間を降順にソートします。
最も頻繁に実行されるSQL文を特定する: COUNT_STAR 列を使用して、実行されたSQL文の数を降順にソートします。

例

以下のクエリは、データベース上で実行された10件の最も時間がかかるSQL文を表示します。

SELECT EVENT_NAME, SUM_TIMER_WAIT
FROM events_statements_summary_by_host_by_event_name
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 10;

以下のクエリは、特定のホストで実行された SELECT 文に関する情報をすべて表示します。

SELECT *
FROM events_statements_summary_by_host_by_event_name
WHERE EVENT_NAME LIKE 'SELECT%';

プログラミングでの活用

events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルは、データベースのパフォーマンスを監視するアプリケーションを開発する際に役立ちます。このテーブルを使用して、以下のことができます。

パフォーマンスの問題を解決する: パフォーマンスの問題を特定したら、このテーブルを使用して問題の根本原因を特定し、解決します。
パフォーマンスの問題を特定する: アプリケーションをデプロイした後、このテーブルを使用してパフォーマンスの問題を特定します。
データベースのパフォーマンスのベースラインを確立する: アプリケーションをデプロイする前に、このテーブルを使用してデータベースのパフォーマンスのベースラインを確立します。

このテーブルは、多くの行を含む可能性があります。パフォーマンスを向上させるために、クエリを適切にフィルタリングする必要があります。
events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルは、定期的に更新されます。

import mysql.connector

# データベースへの接続
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

# カーソルを取得
cursor = db.cursor()

# クエリを実行
cursor.execute("""
SELECT *
FROM events_statements_summary_by_host_by_event_name
WHERE EVENT_NAME LIKE 'SELECT%';
""")

# 結果を取得
results = cursor.fetchall()

# 結果を処理
for row in results:
    print(row)

# データベース接続を閉じる
db.close()

データベースのパフォーマンスのベースラインを確立する

import mysql.connector
import time

# データベースへの接続
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

# カーソルを取得
cursor = db.cursor()

# ベースラインデータを収集
while True:
    # クエリを実行
    cursor.execute("""
    SELECT *
    FROM events_statements_summary_by_host_by_event_name;
    """)

    # 結果を取得
    results = cursor.fetchall()

    # 結果を処理
    for row in results:
        # データを保存

    # 1分間待つ
    time.sleep(60)

# データベース接続を閉じる
db.close()

パフォーマンスの問題を特定する

import mysql.connector
import time

# データベースへの接続
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="database_name"
)

# カーソルを取得
cursor = db.cursor()

# パフォーマンスデータの収集
while True:
    # クエリを実行
    cursor.execute("""
    SELECT *
    FROM events_statements_summary_by_host_by_event_name;
    """)

    # 結果を取得
    results = cursor.fetchall()

    # 結果を処理
    for row in results:
        # データを分析
        # パフォーマンスの問題を特定

    # 1分間待つ
    time.sleep(60)

# データベース接続を閉じる
db.close()

パフォーマンスの問題を解決する

# 問題の原因を特定する
# 問題を解決するためのコードを記述

# データベースのパフォーマンスを再評価する

データベースへの接続とクエリの実行に関する詳細については、MariaDB のドキュメントを参照してください。
上記のコードはあくまで例であり、実際の使用状況に合わせて変更する必要があります。

events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルは、データベースのパフォーマンスを監視するための貴重な情報源ですが、いくつかの制限があります。

更新頻度の低さ: このテーブルは定期的に更新されますが、更新頻度が十分でない場合もあります。
大きなテーブル: このテーブルは、多くの行を含む可能性があり、クエリのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

これらの制限を克服するために、events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルの代替方法をいくつか検討する必要があります。

代替方法

自分で統計情報を収集する: 独自のコードを作成して、実行されたSQL文に関する統計情報を収集することができます。これにより、より詳細な情報と、ニーズに合った更新頻度を得ることができます。
サードパーティ製のツールを使用する: 多くのサードパーティ製ツールが、データベースのパフォーマンスを監視し、詳細な情報を提供することができます。これらのツールは、events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルよりも使いやすい場合もあります。
別のスキーマを使用する: 独自のスキーマを作成して、実行されたSQL文に関するデータを保存することができます。これにより、ニーズに合ったデータ構造と更新頻度を得ることができます。

各方法の比較

方法	メリット	デメリット
自分で統計情報を収集する	詳細な情報と、ニーズに合った更新頻度を得られる	開発とメンテナンスに時間がかかる
サードパーティ製のツールを使用する	使いやすく、詳細な情報が得られる	コストがかかる場合がある
別のスキーマを使用する	ニーズに合ったデータ構造と更新頻度を得られる	開発とメンテナンスに時間がかかる

最適な方法を選択

最適な方法は、ニーズと要件によって異なります。

シンプルな解決策が必要な場合: events_statements_summary_by_host_by_event_name テーブルを使用することができます。
使いやすく、詳細な情報が得られるツールが必要な場合: サードパーティ製のツールを使用する必要があります。
詳細な情報と、ニーズに合った更新頻度が必要な場合: 自分で統計情報を収集するか、別のスキーマを使用する必要があります。