分析MySQL性能需结合内部日志与系统资源监控。首先启用慢查询日志、通用查询日志、错误日志，并利用Performance Schema和INFORMATION_SCHEMA获取数据库内部状态；其次通过top、iostat、vmstat等系统工具采集CPU、内存、I/O使用情况，判断是否存在硬件瓶颈；再借助pt-query-digest、PMM、sys schema等工具进行SQL分析与指标可视化，定位高耗时操作与资源争用；最后建立定期检查机制，每日审查慢SQL增量，每周汇总资源峰值，优化全表扫描与索引缺失问题，设置连接数与I/O等待告警阈值。关键在于将MySQL运行状态与操作系统级资源数据联动分析，以准确识别性能瓶颈根源。
分析MySQL系统资源日志有助于排查性能瓶颈、优化查询效率和保障数据库稳定运行。关键在于理解日志类型、采集资源使用数据，并结合工具进行可视化与趋势分析。
启用并查看MySQL相关日志
MySQL本身不直接记录CPU、内存等系统资源日志，但可通过以下日志间接反映资源使用情况：
- 慢查询日志（slow query log）：记录执行时间超过指定阈值的SQL语句，是分析性能问题的第一手资料。通过设置long_query_time和开启slow_query_log来启用。
- 通用查询日7志（general query log）：记录所有SQL操作，可用于追踪请求频率，但对性能有影响，建议临时开启。
- 错误日志（error log）：记录启动、关闭及运行时的异常信息，帮助判断是否因资源不足导致崩溃。
- Performance Schema 和 INFORMATION_SCHEMA：提供实时的线程、锁、内存使用等内部状态信息。
结合操作系统日志监控资源使用
MySQL的资源消耗需借助系统级工具采集：
- 使用top、htop观察MySQL进程的CPU和内存占用。
- 通过iostat或iotop检查磁盘I/O是否成为瓶颈，特别是InnoDB日志或数据文件读写延迟。
- 利用vmstat查看内存交换（swap）情况，频繁swap可能说明物理内存不足。
- 将上述命令结果定期记录到日志文件，便于后续分析趋势。
使用专业工具进行综合分析
手动分析效率低，推荐使用集成化工具提升效率：
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- pt-query-digest（Percona Toolkit）：解析慢查询日志，生成执行时间、扫描行数、锁等待等统计报告，快速定位高负载SQL。
- MySQL Enterprise Monitor / Percona Monitoring and Management (PMM)：提供图形化界面，实时展示QPS、连接数、缓冲池命中率、I/O吞吐等关键指标。
- sys schema：基于Performance Schema构建的易读视图，如sys.statements_with_long_waiting可查等待最久的语句。
建立定期分析机制
资源问题往往随时间积累显现，应形成常态化检查流程：
- 每日检查慢查询日志增量，识别新增慢SQL。
- 每周汇总系统资源使用峰值，比对业务高峰时段是否存在关联。
- 对频繁出现的全表扫描、未使用索引的语句及时优化。
- 设置告警阈值，如连接数超过最大连接的80%或I/O等待超过50%。
基本上就这些。关键是把MySQL内部状态和系统资源数据结合起来看，才能准确判断是SQL问题、配置不当还是硬件瓶颈。
