隨著互聯網應用的不斷發展，數據的處理與存儲成為一個非常重要的環節。數據庫作為數據存儲的核心，需要時刻保持高效的運行狀態。然而，在一些高負載的應用場景下，我們會遇到一些數據庫CPU消耗過高的問題。這時候，我們需要快速定位問題SQL語句并進行優化，才能保證應用的正常運行。本文將介紹如何通過一些簡單的方法快速定位數據庫消耗CPU的SQL語句。

監控數據庫性能

在實際的工作中，為了快速定位問題SQL語句，我們需要先對數據庫的性能進行監控。常見的數據庫監控工具有：MySQL Workbench、Navicat、DBeaver、DataGrip等。這些工具可以監控數據庫的CPU、內存、磁盤、網絡等指標，通過這些指標我們可以了解數據庫的整體運行狀況。

查看CPU占用率高的進程

當我們發現數據庫的CPU占用率過高時，需要查看當前占用CPU的進程。在Linux系統下，可以使用top命令查看系統的進程信息，并按照CPU占用率進行排序。在Windows系統下，可以使用任務管理器查看當前進程的CPU占用率。

查看慢查詢日志

數據庫的慢查詢日志可以記錄執行時間超過一定閾值的SQL語句，可以通過查看慢查詢日志來定位數據庫性能問題。在MySQL中，可以通過修改my.cnf文件中的slow_query_log參數來開啟慢查詢日志。慢查詢日志的輸出路徑和日志格式可以通過slow_query_log_file和log_slow_verbosity參數進行配置。查看慢查詢日志可以使用工具如：MySQL Workbench、pt-query-digest等。

使用Explain命令查看SQL語句執行計劃

在定位SQL語句性能問題時，我們需要了解SQL語句的執行計劃。在MySQL中，可以使用Explain命令查看SQL語句的執行計劃。Explain命令會輸出SQL語句的執行計劃、索引使用情況、數據訪問方式等信息，可以通過這些信息來定位性能問題。

Explain命令的語法如下：

Explain [SQL語句]

分析SQL語句

在了解了SQL語句的執行計劃之后，我們需要進一步分析SQL語句，找出性能問題所在。在分析SQL語句時，我們需要關注以下幾個方面：

• 是否存在全表掃描
• 是否使用了不合適的索引
• 是否存在子查詢
• 是否存在多表關聯查詢

通過對這些方面的分析，可以找出SQL語句性能問題的所在，并進行相應優化。

使用監控工具定位問題

以上提到的方法雖然可以幫助我們找到最耗費 CPU 的 SQL 語句，但有些情況下仍然不夠。比如當數據庫服務器同時處理多個連接時，使用以上方法定位的語句可能不是最耗費 CPU 的語句，因為在高并發的情況下，數據庫的 CPU 使用情況可能會發生瞬間的變化。

因此，在實際場景中，使用監控工具是定位問題最為有效的方式之一。常用的數據庫監控工具包括：MySQL 自帶的 Performance Schema、pt-query-digest 等。這里以 Performance Schema 為例，簡單介紹一下如何使用它定位數據庫消耗 CPU 的 SQL 語句。

Performance Schema 是 MySQL 5.5 版本以后引入的性能監控工具，它可以捕獲數據庫執行的各種操作，包括 SQL 語句執行的時間、鎖等待的時間、索引使用情況等。我們可以使用 Performance Schema 捕獲數據庫執行的語句，然后根據執行時間、執行次數等指標來判斷 SQL 語句的消耗情況。

以下是使用 Performance Schema 定位數據庫消耗 CPU 的 SQL 語句的步驟：

1. 確認 Performance Schema 已經開啟。

在 MySQL 5.6 版本以后，默認情況下 Performance Schema 已經是開啟狀態。可以使用以下命令來確認是否開啟：

SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';

如果結果為 ON，則表示 Performance Schema 已經開啟。如果結果為 OFF，則需要手動開啟。

2、配置 Performance Schema。

Performance Schema 需要配置一些參數，以便可以捕獲執行的 SQL 語句。以下是常用的配置參數：

performance_schema=ON
performance_schema_events_statements_history_size=10000
performance_schema_events_statements_history_long_size=10000
performance_schema_events_waits_history_size=10000

其中，performance_schema=ON 表示開啟 Performance Schema；
performance_schema_events_statements_history_size 和 performance_schema_events_statements_history_long_size 分別表示保存 SQL 語句執行歷史的大小，可以根據需要進行調整；performance_schema_events_waits_history_size 表示保存等待事件的大小，可以不進行配置。

3、捕獲 SQL 語句執行歷史。

在 Performance Schema 開啟的情況下，可以使用以下命令來捕獲 SQL 語句執行歷史：

SELECT * FROM performance_schema.events_statements_history_long WHERE digest_text LIKE '%SELECT%';

以上命令可以捕獲執行過的 SELECT 語句。根據需要可以修改 WHERE 子句的條件。

5. 使用SQL Profiler 進行性能分析

SQL Profiler 是 SQL Server 自帶的一個性能分析工具，可以幫助我們捕獲 SQL Server 實例中的事件，如 SQL 執行、事務、錯務等，同時提供了多種分析選項。

可以通過以下步驟開啟 SQL Profiler 分析：

1. 在 SQL Server Management Studio 中，連接到需要分析的 SQL Server 實例；
2. 在 “工具” 菜單中選擇 “SQL Server Profiler”；
3. 在彈出的 “Connect to Server” 窗口中輸入登錄信息，連接到 SQL Server 實例；
4. 在 “Trace Properties” 窗口中配置需要捕獲的事件，包括：事件類別、數據列和篩選條件；
5. 點擊 “Run” 開始捕獲事件；
6. 在 “Trace” 菜單中選擇 “Stop” 停止捕獲事件。

通過 SQL Profiler 可以捕獲到執行耗時較長的 SQL 語句，并進行性能分析。

2、使用性能監視器（Performance Monitor）進行性能分析

性能監視器是 Windows 系統自帶的一個性能分析工具，可以監控系統資源的使用情況，包括 CPU 使用率、內存使用情況、磁盤 I/O 等。

可以通過以下步驟開啟性能監視器分析：

1. 在 Windows 操作系統中，按下 “Win + R” 組合鍵，打開 “運行” 對話框；
2. 輸入 “perfmon”，回車打開性能監視器；
3. 在左側導航欄中選擇 “性能監視器”；
4. 在右側窗口中選擇 “添加計數器”；
5. 在 “添加計數器” 窗口中選擇需要監控的計數器，如 “%Processor Time”、“Avg. Disk Sec/Read” 等；
6. 點擊 “添加” 完成計數器的選擇；
7. 點擊 “開始” 開始監控；
8. 運行需要分析的 SQL 語句，觀察監視器中的數據變化。

通過性能監視器，可以監控到 SQL Server 實例的各項性能指標，找到資源瓶頸，進一步優化 SQL Server 實例的性能。

總結

以上就是快速定位數據庫消耗 CPU 的 SQL 語句的幾種方法，每一種方法都有其優點和適用場景，可以根據具體情況選擇合適的方法進行分析。

在進行性能分析時，需要注意以下幾點：

1. 確保在生產環境中進行分析之前，先在測試環境中進行測試，避免對生產環境造成影響。
2. 在分析 SQL 語句時，需要考慮實際業務場景和數據規模，避免對 SQL 語句進行無意義的優化。