Statement Summary Tables

针对 SQL 性能相关的问题，MySQL 在 performance_schema 提供了 statement summary tables，用来监控和统计 SQL。例如其中的一张表 events_statements_summary_by_digest，提供了丰富的字段，包括延迟、执行次数、扫描行数、全表扫描次数等，有助于用户定位 SQL 问题。

为此，从 4.0.0-rc.1 版本开始，TiDB 在 information_schema（而不是 performance_schema）中提供与 events_statements_summary_by_digest 功能相似的系统表：

  • statements_summary
  • statements_summary_history
  • cluster_statements_summary
  • cluster_statements_summary_history

本文将详细介绍这些表，以及如何利用它们来排查 SQL 性能问题。

statements_summary

statements_summary 是 information_schema 里的一张系统表，它把 SQL 按 SQL digest 和 plan digest 分组，统计每一组的 SQL 信息。

此处的 SQL digest 与 slow log 里的 SQL digest 一样，是把 SQL 规一化后算出的唯一标识符。SQL 的规一化会忽略常量、空白符、大小写的差别。即语法一致的 SQL 语句，其 digest 也相同。

例如：

  1. SELECT * FROM employee WHERE id IN (1, 2, 3) AND salary BETWEEN 1000 AND 2000;
  2. select * from EMPLOYEE where ID in (4, 5) and SALARY between 3000 and 4000;

归一化后都是：

  1. select * from employee where id in (...) and salary between ? and ?;

此处的 plan digest 是把执行计划规一化后算出的唯一标识符。执行计划的规一化会忽略常量的差别。由于相同的 SQL 可能产生不同的执行计划，所以可能分到多个组，同一个组内的执行计划是相同的。

statements_summary 用于保存 SQL 监控指标聚合后的结果。一般来说，每一项监控指标都包含平均值和最大值。例如执行延时对应 AVG_LATENCY 和 MAX_LATENCY 两个字段，分别是平均延时和最大延时。

为了监控指标的即时性，statements_summary 里的数据定期被清空，只展现最近一段时间内的聚合结果。清空周期由系统变量 tidb_stmt_summary_refresh_interval 设置。如果刚好在清空之后进行查询，显示的数据可能很少。

以下为查询 statements_summary 的部分结果：

  1.    SUMMARY_BEGIN_TIME: 2020-01-02 11:00:00
  2.      SUMMARY_END_TIME: 2020-01-02 11:30:00
  3.             STMT_TYPE: Select
  4.           SCHEMA_NAME: test
  5.                DIGEST: 0611cc2fe792f8c146cc97d39b31d9562014cf15f8d41f23a4938ca341f54182
  6.           DIGEST_TEXT: select * from employee where id = ?
  7.           TABLE_NAMES: test.employee
  8.           INDEX_NAMES: NULL
  9.           SAMPLE_USER: root
  10.            EXEC_COUNT: 3
  11.           SUM_LATENCY: 1035161
  12.           MAX_LATENCY: 399594
  13.           MIN_LATENCY: 301353
  14.           AVG_LATENCY: 345053
  15.     AVG_PARSE_LATENCY: 57000
  16.     MAX_PARSE_LATENCY: 57000
  17.   AVG_COMPILE_LATENCY: 175458
  18.   MAX_COMPILE_LATENCY: 175458
  19.   ...........
  20.               AVG_MEM: 103
  21.               MAX_MEM: 103
  22.               AVG_DISK: 65535
  23.               MAX_DISK: 65535
  24.     AVG_AFFECTED_ROWS: 0
  25.            FIRST_SEEN: 2020-01-02 11:12:54
  26.             LAST_SEEN: 2020-01-02 11:25:24
  27.     QUERY_SAMPLE_TEXT: select * from employee where id=3100
  28.      PREV_SAMPLE_TEXT:
  29.           PLAN_DIGEST: f415b8d52640b535b9b12a9c148a8630d2c6d59e419aad29397842e32e8e5de3
  30.                  PLAN:  Point_Get_1     root    1       table:employee, handle:3100

注意：

在 TiDB 中，statement summary tables 中字段的时间单位是纳秒 (ns)，而 MySQL 中的时间单位是皮秒 (ps)。

statements_summary_history

statements_summary_history 的表结构与 statements_summary 完全相同，用于保存历史时间段的数据。通过历史数据，可以排查过去出现的异常，也可以对比不同时间的监控指标。

字段 SUMMARY_BEGIN_TIME 和 SUMMARY_END_TIME 代表历史时间段的开始时间和结束时间。

statements_summary_evicted

statements_summary 表的容量受 tidb_stmt_summary_max_stmt_count 配置控制，内部使用 LRU 算法，一旦接收到的 SQL 种类超过了 tidb_stmt_summary_max_stmt_count，表中最久未被命中的记录就会被驱逐出表。TiDB 引入了 statements_summary_evicted 表，该表记录了各个时段被驱逐 SQL 语句的具体数量。

只有当 SQL 语句被 statement summary 表驱逐的时候，statements_summary_evicted 表的内容才会更新。statements_summary_evicted 表记录发生驱逐的时间段和被驱逐 SQL 的数量。

statement summary 的 cluster 表

statements_summary、statements_summary_history 和 statements_summary_evicted 仅显示单台 TiDB server 的 statement summary 数据。若要查询整个集群的数据，需要查询 cluster_statements_summary、cluster_statements_summary_history 或 cluster_statements_summary_evicted 表。

cluster_statements_summary 显示各台 TiDB server 的 statements_summary 数据，cluster_statements_summary_history 显示各台 TiDB server 的 statements_summary_history 数据，而 cluster_statements_summary_evicted 则显示各台 TiDB server 的 statements_summary_evicted 数据。这三张表用字段 INSTANCE 表示 TiDB server 的地址，其他字段与 statements_summary、statements_summary_history 和 statements_summary_evicted 表相同。

参数配置

以下系统变量用于控制 statement summary：

  • tidb_enable_stmt_summary：是否打开 statement summary 功能。1 代表打开，0 代表关闭，默认打开。statement summary 关闭后，系统表里的数据会被清空，下次打开后重新统计。经测试，打开后对性能几乎没有影响。
  • tidb_stmt_summary_refresh_interval：statements_summary 的清空周期，单位是秒 (s)，默认值是 1800。
  • tidb_stmt_summary_history_size：statements_summary_history 保存每种 SQL 的历史的数量，也是 statements_summary_evicted 的表容量，默认值是 24。
  • tidb_stmt_summary_max_stmt_count：statement summary tables 保存的 SQL 种类数量，默认 3000 条。当 SQL 种类超过该值时，会移除最近没有使用的 SQL。这些 SQL 将会被 statements_summary_evicted 统计记录。
  • tidb_stmt_summary_max_sql_length：字段 DIGEST_TEXT 和 QUERY_SAMPLE_TEXT 的最大显示长度，默认值是 4096。
  • tidb_stmt_summary_internal_query：是否统计 TiDB 的内部 SQL。1 代表统计，0 代表不统计，默认不统计。

注意：

当一种 SQL 因为达到 tidb_stmt_summary_max_stmt_count 限制要被移除时，TiDB 会移除该 SQL 语句种类在所有时间段的数据。因此，即使一个时间段内的 SQL 种类数量没有达到上限，显示的 SQL 语句数量也会比实际的少。如遇到该情况，对性能也有一些影响，建议调大 tidb_stmt_summary_max_stmt_count 的值。

statement summary 配置示例如下：

  1. set global tidb_enable_stmt_summary = true;
  2. set global tidb_stmt_summary_refresh_interval = 1800;
  3. set global tidb_stmt_summary_history_size = 24;

以上配置生效后，statements_summary 每 30 分钟清空一次，所以 statements_summary_history 保存最近 12 小时的历史数。statements_summary_evicted 保存最近 24 个发生了 evict 的时间段记录；statements_summary_evicted 则以 30 分钟为一个记录周期，表容量为 24 个时间段。

注意：

tidb_stmt_summary_history_size、tidb_stmt_summary_max_stmt_count、tidb_stmt_summary_max_sql_length 这些配置都影响内存占用，建议根据实际情况调整（取决于 SQL 大小、SQL 数量、机器配置）不宜设置得过大。内存大小可通过 tidb_stmt_summary_history_size * tidb_stmt_summary_max_stmt_count * tidb_stmt_summary_max_sql_length * 3 来进行估算。

为 statement summary 设定合适的大小

在系统运行一段时间后（视系统负载而定），可以查看 statements_summary 表检查是否发生了 evict，例如：

  1. select @@global.tidb_stmt_summary_max_stmt_count;
  2. select count(*) from information_schema.statements_summary;
  1. +-------------------------------------------+
  2. | @@global.tidb_stmt_summary_max_stmt_count |
  3. +-------------------------------------------+
  4. | 3000                                      |
  5. +-------------------------------------------+
  6. 1 row in set (0.001 sec)
  8. +----------+
  9. | count(*) |
  10. +----------+
  11. |     3001 |
  12. +----------+
  13. 1 row in set (0.001 sec)

可以发现 statements_summary 表已经满了。再查看 statements_summary_evicted 表检查 evict 的数据。

  1. select * from information_schema.statements_summary_evicted;
  1. +---------------------+---------------------+---------------+
  2. | BEGIN_TIME          | END_TIME            | EVICTED_COUNT |
  3. +---------------------+---------------------+---------------+
  4. | 2020-01-02 16:30:00 | 2020-01-02 17:00:00 |            59 |
  5. +---------------------+---------------------+---------------+
  6. | 2020-01-02 16:00:00 | 2020-01-02 16:30:00 |            45 |
  7. +---------------------+---------------------+---------------+
  8. 2 row in set (0.001 sec)

由上可知，对最多 59 种 SQL 发生了 evict，也就是说最少应将 statement summary 的容量增大至 59 条记录。

目前的限制

Statement summary tables 现在还存在以下限制：

  • TiDB server 重启后以上 4 张表的 statement summary 会全部丢失。因为 statement summary tables 全部都是内存表，不会持久化数据，所以一旦 server 被重启，statement summary 随之丢失。

排查示例

下面用两个示例问题演示如何利用 statement summary 来排查。

SQL 延迟比较大，是不是服务端的问题？

例如客户端显示 employee 表的点查比较慢，那么可以按 SQL 文本来模糊查询：

  1. SELECT avg_latency, exec_count, query_sample_text
  2.     FROM information_schema.statements_summary
  3.     WHERE digest_text LIKE 'select * from employee%';

结果如下，avg_latency 是 1 ms 和 0.3 ms，在正常范围，所以可以判定不是服务端的问题，继而排查客户端或网络问题。

  1. +-------------+------------+------------------------------------------+
  2. | avg_latency | exec_count | query_sample_text                        |
  3. +-------------+------------+------------------------------------------+
  4. |     1042040 |          2 | select * from employee where name='eric' |
  5. |      345053 |          3 | select * from employee where id=3100     |
  6. +-------------+------------+------------------------------------------+
  7. 2 rows in set (0.00 sec)

哪类 SQL 的总耗时最高？

假如上午 10:00 到 10:30 的 QPS 明显下降，可以从历史表中找出当时耗时最高的三类 SQL：

  1. SELECT sum_latency, avg_latency, exec_count, query_sample_text
  2.     FROM information_schema.statements_summary_history
  3.     WHERE summary_begin_time='2020-01-02 10:00:00'
  4.     ORDER BY sum_latency DESC LIMIT 3;

结果显示以下三类 SQL 的总延迟最高，所以这些 SQL 需要重点优化。

  1. +-------------+-------------+------------+-----------------------------------------------------------------------+
  2. | sum_latency | avg_latency | exec_count | query_sample_text                                                     |
  3. +-------------+-------------+------------+-----------------------------------------------------------------------+
  4. |     7855660 |     1122237 |          7 | select avg(salary) from employee where company_id=2013                |
  5. |     7241960 |     1448392 |          5 | select * from employee join company on employee.company_id=company.id |
  6. |     2084081 |     1042040 |          2 | select * from employee where name='eric'                              |
  7. +-------------+-------------+------------+-----------------------------------------------------------------------+
  8. 3 rows in set (0.00 sec)

表的字段介绍

statements_summary 字段介绍

下面介绍 statements_summary 表中各个字段的含义。

SQL 的基础信息：

  • STMT_TYPE：SQL 语句的类型
  • SCHEMA_NAME：执行这类 SQL 的当前 schema
  • DIGEST：这类 SQL 的 digest
  • DIGEST_TEXT：规一化后的 SQL
  • QUERY_SAMPLE_TEXT：这类 SQL 的原 SQL 语句，多条语句只取其中一条
  • TABLE_NAMES：SQL 中涉及的所有表，多张表用 , 分隔
  • INDEX_NAMES：SQL 中使用的索引名，多个索引用 , 分隔
  • SAMPLE_USER：执行这类 SQL 的用户名，多个用户名只取其中一个
  • PLAN_DIGEST：执行计划的 digest
  • PLAN：原执行计划，多条语句只取其中一条的执行计划
  • PLAN_CACHE_HITS：这类 SQL 语句命中 plan cache 的总次数
  • PLAN_IN_CACHE：这类 SQL 语句的上次执行是否命中了 plan cache

执行时间相关的信息：

  • SUMMARY_BEGIN_TIME：当前统计的时间段的开始时间
  • SUMMARY_END_TIME：当前统计的时间段的结束时间
  • FIRST_SEEN：这类 SQL 的首次出现时间
  • LAST_SEEN：这类 SQL 的最后一次出现时间

在 TiDB server 上的执行数据：

  • EXEC_COUNT：这类 SQL 的总执行次数
  • SUM_ERRORS：执行过程中遇到的 error 的总数
  • SUM_WARNINGS：执行过程中遇到的 warning 的总数
  • SUM_LATENCY：这类 SQL 的总延时
  • MAX_LATENCY：这类 SQL 的最大延时
  • MIN_LATENCY：这类 SQL 的最小延时
  • AVG_LATENCY：这类 SQL 的平均延时
  • AVG_PARSE_LATENCY：解析器的平均延时
  • MAX_PARSE_LATENCY：解析器的最大延时
  • AVG_COMPILE_LATENCY：优化器的平均延时
  • MAX_COMPILE_LATENCY：优化器的最大延时
  • AVG_MEM：使用的平均内存，单位 byte
  • MAX_MEM：使用的最大内存，单位 byte
  • AVG_DISK：使用的平均硬盘空间，单位 byte
  • MAX_DISK：使用的最大硬盘空间，单位 byte

和 TiKV Coprocessor Task 相关的字段：

  • SUM_COP_TASK_NUM：发送 Coprocessor 请求的总数
  • MAX_COP_PROCESS_TIME：cop-task 的最大处理时间
  • MAX_COP_PROCESS_ADDRESS：执行时间最长的 cop-task 所在地址
  • MAX_COP_WAIT_TIME：cop-task 的最大等待时间
  • MAX_COP_WAIT_ADDRESS：等待时间最长的 cop-task 所在地址
  • AVG_PROCESS_TIME：SQL 在 TiKV 的平均处理时间
  • MAX_PROCESS_TIME：SQL 在 TiKV 的最大处理时间
  • AVG_WAIT_TIME：SQL 在 TiKV 的平均等待时间
  • MAX_WAIT_TIME：SQL 在 TiKV 的最大等待时间
  • AVG_BACKOFF_TIME：SQL 遇到需要重试的错误时在重试前的平均等待时间
  • MAX_BACKOFF_TIME：SQL 遇到需要重试的错误时在重试前的最大等待时间
  • AVG_TOTAL_KEYS：Coprocessor 扫过的 key 的平均数量
  • MAX_TOTAL_KEYS：Coprocessor 扫过的 key 的最大数量
  • AVG_PROCESSED_KEYS：Coprocessor 处理的 key 的平均数量。相比 avg_total_keys，avg_processed_keys 不包含 MVCC 的旧版本。如果 avg_total_keys 和 avg_processed_keys 相差很大，说明旧版本比较多
  • MAX_PROCESSED_KEYS：Coprocessor 处理的 key 的最大数量

和事务相关的字段：

  • AVG_PREWRITE_TIME：prewrite 阶段消耗的平均时间
  • MAX_PREWRITE_TIME prewrite 阶段消耗的最大时间
  • AVG_COMMIT_TIME：commit 阶段消耗的平均时间
  • MAX_COMMIT_TIME：commit 阶段消耗的最大时间
  • AVG_GET_COMMIT_TS_TIME：获取 commit_ts 的平均时间
  • MAX_GET_COMMIT_TS_TIME：获取 commit_ts 的最大时间
  • AVG_COMMIT_BACKOFF_TIME：commit 时遇到需要重试的错误时在重试前的平均等待时间
  • MAX_COMMIT_BACKOFF_TIME：commit 时遇到需要重试的错误时在重试前的最大等待时间
  • AVG_RESOLVE_LOCK_TIME：解决事务的锁冲突的平均时间
  • MAX_RESOLVE_LOCK_TIME：解决事务的锁冲突的最大时间
  • AVG_LOCAL_LATCH_WAIT_TIME：本地事务等待的平均时间
  • MAX_LOCAL_LATCH_WAIT_TIME：本地事务等待的最大时间
  • AVG_WRITE_KEYS：写入 key 的平均数量
  • MAX_WRITE_KEYS：写入 key 的最大数量
  • AVG_WRITE_SIZE：写入的平均数据量，单位 byte
  • MAX_WRITE_SIZE：写入的最大数据量，单位 byte
  • AVG_PREWRITE_REGIONS：prewrite 涉及的平均 Region 数量
  • MAX_PREWRITE_REGIONS：prewrite 涉及的最大 Region 数量
  • AVG_TXN_RETRY：事务平均重试次数
  • MAX_TXN_RETRY：事务最大重试次数
  • SUM_BACKOFF_TIMES：这类 SQL 遇到需要重试的错误后的总重试次数
  • BACKOFF_TYPES：遇到需要重试的错误时的所有错误类型及每种类型重试的次数，格式为 类型:次数。如有多种错误则用 , 分隔，例如 txnLock:2,pdRPC:1
  • AVG_AFFECTED_ROWS：平均影响行数
  • PREV_SAMPLE_TEXT：当 SQL 是 COMMIT 时，该字段为 COMMIT 的前一条语句；否则该字段为空字符串。当 SQL 是 COMMIT 时，按 digest 和 prev_sample_text 一起分组，即不同 prev_sample_text 的 COMMIT 也会分到不同的行

statements_summary_evicted 字段介绍

  • BEGIN_TIME: 记录的开始时间；
  • END_TIME: 记录的结束时间；
  • EVICTED_COUNT：在记录的时间段内 evict 了多少种 SQL。