查MySQL QPS
介绍
在开发和维护MySQL数据库时，了解和监控数据库的性能是非常重要的。QPS（Queries Per Second）是一种度量数据库性能的方式，它表示每秒执行的查询数量。通过监控和优化QPS，可以提升数据库的性能和响应能力。
本文将介绍如何使用不同的方法来查看MySQL的QPS，并给出相应的代码示例。
方法一：SHOW GLOBAL STATUS
MySQL提供了一些全局状态变量，可以用来监测数据库的性能指标。其中，Questions变量表示从启动到现在的总查询次数，通过查看其变化来计算QPS。
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions';
上述SQL语句将返回一个结果集，其中包含了Questions的当前值。为了计算QPS，我们可以使用以下代码：
import pymysql
# 连接到MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='mydb')
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 执行SQL语句
cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions'")
# 获取结果集
result = cursor.fetchone()
# 获取Questions的当前值
questions = int(result[1])
# 假设脚本每秒运行一次，计算QPS
qps = questions / 1
# 打印QPS
print(f"QPS: {qps}")
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
这段代码使用Python的pymysql模块连接到MySQL数据库，并执行了SHOW GLOBAL STATUS查询。然后，从查询结果中获取Questions变量的值，并计算出QPS。
方法二：使用Percona Toolkit
Percona Toolkit是一套用于MySQL数据库的命令行工具集，其中包含了许多实用的工具。其中之一就是pt-query-digest，它可以分析MySQL的查询日志，并生成相关统计信息，包括QPS。
首先，需要确保MySQL的查询日志已打开。在MySQL的配置文件（通常是/etc/my.cnf）中，找到以下行并取消注释：
# general_log_file = /var/log/mysql/mysql.log
# general_log = 1
然后，重启MySQL以使更改生效。
现在，可以使用以下命令来分析查询日志并获取QPS：
pt-query-digest /var/log/mysql/mysql.log --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' --print --limit 10
上述命令将分析查询日志，并过滤出所有SELECT语句。--limit参数指定返回的结果数量，这里是返回前10个结果。
序列图
下面是一个使用Percona Toolkit的示例序列图，展示了如何分析查询日志并计算QPS：
sequenceDiagram
participant User
participant MySQL
User->>MySQL: 执行查询
MySQL->>MySQL: 记录查询日志
User->>MySQL: 执行查询
MySQL->>MySQL: 记录查询日志
User->>Percona Toolkit: 执行分析命令
Percona Toolkit-->>MySQL: 读取查询日志
MySQL-->>Percona Toolkit: 返回分析结果
Percona Toolkit-->>User: 返回QPS统计信息
方法三：使用监控工具
除了Percona Toolkit外，还有一些专门用于监控MySQL性能的工具。这些工具通常提供了实时的QPS统计信息，并以图表的形式展示。
其中之一是Prometheus，它是一个开源的系统监控和警报工具。Prometheus可以通过Prometheus MySQL Exporter来监控MySQL的性能指标，包括QPS。
首先，需要在MySQL服务器上安装和配置Prometheus MySQL Exporter。安装过程请参考相关文档。
然后，可以通过以下代码来查询和打印QPS：
import requests
# 发送GET请求到Prometheus MySQL Exporter的接口
response = requests.get('http://localhost:9104/metrics')
# 获取响应内容
content = response.text
# 查找QPS指标并打印
qps_index = content.find('mysql_global_status_queries_total')
qps_value = content[qps_index:].split()[1]
