在大数据量的应用中，常常需要对数据库配置和sql语句进行优化，以保证应用在负载大数据量时的并发性。mysql内置有分析器profiler
在大数据量的应用中，常常需要对数据库配置和sql语句进行优化，以保证应用在负载大数据量时的并发性。mysql内置有分析器profiler，通过profiler，开发者能够方便快速的了解mysql大概的性能。
使用profiler非常简单，只需设置系统变量“profiling = on”或“profiling = 1”，默认情况下，profiler是关闭的，可以通过命令“select @@profiling;”或“show variables like ‘%profiling%’;”查看profiler状态。如图所示：
执行命令“set profiling = on;”或“set profiling = 1;”后，就能使用profiler了。
例如：假设现在有一个数据库demo，demo里有一个数据表tab_demo，其结构如图所示：
通过命令“select * from tab_demo;”查询表中所有记录，返回结果如图所示：
下面使用profiler查看以上数据库操作的具体情况。运行命令“show profiles;”，返回每次操作花费时间，如图所示：
为了更清楚的查看每次操作数据库具体做了哪些事情，例如：想要查看第4次query操作的具体流程，可以通过命令“show profile for query 4;”，返回结果如图所示：
从图中可以清晰的看到执行一条sql语句的具体流程，包括：初始化，打开表，锁定表等。这样就能大概了解在哪一步花费时间较多，从而可以针对性的对数据库或sql语句进行优化。
总的来说，在进行数据库性能分析时，，profiler可以作为一种简单快速的分析工具，先通过它大概的获取一些信息，再配合其它专门的性能分析工具，可以取得很好的效果。