了解 MySQL 資料庫在運行中的工作負載對於效能優化至關重要。透過使用 Performance Schema 的 table_io_waits_summary_by_table 表，我們可以檢查每個表和每個資料庫模式（Schema）的讀寫操作情況，幫助識別資料庫的瓶頸。
1. 總體工作負載概覽
首先，我們可以獲取資料庫中所有表的總體讀寫次數，這能夠幫助我們快速了解資料庫的總體工作量。使用以下 SQL 查詢可以顯示讀取和寫入操作的總量，以及其比例：
SELECT
SUM(count_read) AS tot_reads,
CONCAT(ROUND((SUM(count_read)/SUM(count_star))*100, 2), "%") AS 'reads',
SUM(count_write) AS tot_writes,
CONCAT(ROUND((SUM(count_write)/SUM(count_star))*100, 2), "%") AS 'writes'
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_table
WHERE count_star > 0;這段查詢會顯示資料庫中執行的總讀取和總寫入次數，並計算其百分比。例如，在結果中可能會看到讀取操作佔 99.11%，而寫入操作僅佔 0.89%，這表明讀取操作是資料庫的主要工作負載。
2. 每個 Schema 的工作負載
進一步，我們可以根據不同的資料庫模式（Schema）來細分讀寫操作的情況。以下查詢會列出每個 Schema 的讀寫次數及其百分比：
SELECT object_schema,
CONCAT(ROUND((SUM(count_read)/SUM(count_star))*100, 2), "%") AS 'reads',
CONCAT(ROUND((SUM(count_write)/SUM(count_star))*100, 2), "%") AS 'writes'
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_table
WHERE count_star > 0
GROUP BY object_schema;這可以幫助我們確定哪個 Schema 承擔了更多的讀取或寫入負載。通過這樣的分析，我們能夠優化資料庫結構或查詢來平衡工作負載。例如，某些 Schema 可能完全由讀取操作主導，而其他 Schema 則可能有更多的寫入操作。
3. 每個表的工作負載
除了按 Schema 進行分析，我們還可以深入到每個表的層次，檢查每個表的讀寫操作次數和比例。使用以下 SQL 查詢：
SELECT object_schema, object_name,
CONCAT(ROUND((count_read/count_star)*100, 2), "%") AS 'reads',
CONCAT(ROUND((count_write/count_star)*100, 2), "%") AS 'writes'
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_table
WHERE count_star > 0
AND object_schema = 'your_schema_name';這會列出指定 Schema 中每個表的讀寫操作百分比。此分析對於檢查特定表的效能問題非常有用，例如某個表可能處理了大量寫入操作，這可能會成為效能瓶頸，從而需要優化寫入查詢或考慮分區。
結論
透過 MySQL 的 Performance Schema，我們可以詳細檢查資料庫的讀寫操作負載，無論是總體層次還是針對特定 Schema 和表。這樣的分析有助於識別資料庫中的效能瓶頸，並針對高負載的表或 Schema 進行進一步的優化。有效管理工作負載可以確保 MySQL 在高效能環境下穩定運行。
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