回顾 MySQL 上月查询记录，提升数据分析效率（mysql 上月查询）

回顾 MySQL 上月查询记录，提升数据分析效率

MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，可以应用于各种各样的业务场景。在数据分析领域，我们常常需要用 MySQL 来存储和查询海量的数据，以便从中获取有价值的信息。然而，当数据量过大时，查询效率会明显下降，严重影响数据分析的效率。本文将介绍如何回顾 MySQL 上月查询记录，以便提升数据分析效率。

回顾 MySQL 上月查询记录的方法是通过查询 MySQL 的 performance_schema 数据库中的 events_statements_history_long 表。该表记录了数据库实例中执行的所有语句的详细信息，包括执行时间、查询语句、执行计划等。通过分析这些信息，我们可以了解数据库实例的负载情况、响应时间分布、热点查询等，从而针对性地优化查询性能。

下面是查询 MySQL 上月查询记录的示例代码：

SELECT 
    event_id, 
    TRUNCATE(TIME_TO_SEC(timer_wt)/1000000000000,6) AS duration,
    sql_text,
    current_schema,
    rows_affected, 
    rows_sent, 
    query_time,
    lock_time,
    rows_examined,
    digest_text
FROM
    performance_schema.events_statements_history_long
WHERE
    DATE_FORMAT(NOW() - INTERVAL 1 MONTH, "%Y-%m") = 
        DATE_FORMAT(DATE(FROM_UNIXTIME(timer_start/1000000000000)), "%Y-%m")
ORDER BY duration DESC 
LIMIT 100;

该查询语句中，我们首先选择了需要的字段（如查询 ID、执行时间、查询语句、影响行数、查询时间等），并从 performance_schema 数据库中的 events_statements_history_long 表中获取数据。按日期条件筛选了上月的查询记录，并按查询持续时间排序并限制总记录数为 100。

通过这个例子，我们可以看到如何使用 SQL 查询所有的查询记录。但是，一些数据分析员可能需要将这些查询记录可视化。这是一个基于时间轴的图形化方式，直接显示 MySQL 实例运行的查询数量和时间，这样可以更容易地观察和分析查询运行的时间，进而优化查询性能。

下面是一个基于时间轴的 MySQL 查询分析代码示例：

SELECT 
  DATE_FORMAT(DATE(FROM_UNIXTIME(timer_start/1000000000000)), '%Y-%m-%d') AS date,                    
  COUNT(*) AS count,                    
  AVG(TIMER_WT/1000000000000) AS avg_time,                    
  MAX(TIMER_WT/1000000000000) AS max_time                  
FROM                    
  performance_schema.events_statements_history_long                  
WHERE                    
  timer_start >= UNIX_TIMESTAMP(CURRENT_DATE - INTERVAL 1 MONTH) * 1000000000000                  
GROUP BY date                  
ORDER BY date;

通过执行这个 SQL 查询，我们可以获得一个时间轴表格，其中包含每个日期的查询量、平均查询时间和最大查询时间。这些数据可视化后，我们就可以轻松地看到系统中每天的查询数和查询时间以及系统运行变化的整体趋势。

回顾 MySQL 上月查询记录可以帮助数据分析员更好地确定查询时间分布和查询热点，以制定更好的数据分析策略。通过构建查询记录的可视化，将查询记录呈现在时间轴上，不仅可以更直观地了解系统的运行情况，还可以帮助优化查询性能。