經常聽見使用者說自己的rds執行個體cpu超過100%，通常這種情況都是由于sql性能問題導緻的,下面我用一則案例來分析：
使用者執行個體zuowenwang反映cpu超過100%，執行個體偶爾出現卡住的現象；
1.原理：cpu消耗過大通常情況下都是有慢sql造成的，這裡的慢sql包括全表掃描，掃描資料量過大，記憶體排序，磁盤排序，鎖争用等待等；
2.表現現象sql執行狀态為：sending data，copying to tmp table，copying to tmp table on disk，sorting result，locked;
3.解決方法：使用者可以登入到rds，通過show processlist檢視目前正在執行的sql，當執行完show processlist後出現大量的語句，通常其狀态出現sending data，copying to tmp table，copying to tmp table on disk，sorting result, using filesort 都是sql有性能問題；
a.sending data表示：sql正在從表中查詢資料，如果查詢條件沒有适當的索引，則會導緻sql執行時間過長；
b.copying to tmp table on disk：出現這種狀态，通常情況下是由于臨時結果集太大，超過了資料庫規定的臨時記憶體大小，需要拷貝臨時結果集到磁盤上，這個時候需要使用者對sql進行優化；
c.sorting result, using filesort：出現這種狀态，表示sql正在執行排序操作，排序操作都會引起較多的cpu消耗，通常的優化方法會添加适當的索引來消除排序，或者縮小排序的結果集；
通過show processlist發現如下sql：
sql a.
性能sql：
用explain 檢視執行計劃：
添加适當索引消除排序：
sql b:
這種sql order by rand()同樣也會出現排序;
這種随機抽取一批記錄的做法性能是很差的，表中的資料量越大，性能就越差：
解決方法如下：
http://www.piaoyi.org/php/mysql-order-by-rand.html
第一種方案，即原始的 order by rand() 方法：
$sql=”select * from content order by rand() limit 12″;
$result=mysql_query($sql,$conn);
$n=1;
$rnds=”;
while($row=mysql_fetch_array($result)){
$rnds=$rnds.$n.”. <a href=’show”.$row[‘id’].”-“.strtolower(trim($row[‘title’])).”‘>”.$row[‘title’].”</a><br />\n”;
$n++;
}
3萬條資料查12條随機記錄，需要0.125秒，随着資料量的增大，效率越來越低。
第二種方案，改進後的 join 方法：
for($n=1;$n<=12;$n++){
$sql=”select * from `content` as t1
join (select round(rand() * (select max(id) from `content`)) as id) as t2
where t1.id >= t2.id order by t1.id asc limit 1″;
$yi=mysql_fetch_array($result);
$rnds = $rnds.$n.”. <a href=’show”.$yi[‘id’].”-“.strtolower(trim($yi[‘title’])).”‘>”.$yi[‘title’].”</a><br />\n”;
3萬條資料查12條随機記錄，需要0.004秒，效率大幅提升，比第一種方案提升了約30倍。缺點：多次select查詢，io開銷大。
第三種方案，sql語句先随機好id序列，用 in 查詢（飄易推薦這個用法，io開銷小，速度最快）：
$sql=”select max(id),min(id) from content”;
$idmax=$yi[0];
$idmin=$yi[1];
$idlist=”;
for($i=1;$i<=20;$i++){
if($i==1){ $idlist=mt_rand($idmin,$idmax); }
else{ $idlist=$idlist.’,’.mt_rand($idmin,$idmax); }
$idlist2=”id,”.$idlist;
$sql=”select * from content where id in ($idlist) order by field($idlist2) limit 0,12″;
3萬條資料查12條随機記錄，需要0.001秒，效率比第二種方法又提升了4倍左右，比第一種方法提升120倍。注，這裡使用了 order by field($idlist2) 是為了不排序，否則 in 是自動會排序的。缺點：有可能遇到id被删除的情況，是以需要多選幾個id。
c．出現sending data的情況：
select * from `www_article` where concat(subject,description) like ‘%??%’ order by aid desc limit 75,15
這種sql是典型的sql分頁寫法不規範的情況，需要将sql進行改寫：
注意這裡的索引需要改用覆寫索引：aid+ subject+description
優化後的結果：
總結：
sql優化是性能優化的最後一步，雖然位于塔頂，他最直影響使用者的使用，但也是最容易優化的步驟，往往效果最直接。
rds-mysql由于有資源的隔離，不同的執行個體規格擁有的iops能力不同，比如新1型提供的iops為150個，也就是每秒能夠提供150次的随機磁盤io操作，是以如果使用者的資料量很大，記憶體很小，由于iops的限制，一條慢sql就很有可能消耗掉所有的io資源，而影響其他的sql查詢，對于資料庫來說就是所有的sql需要執行很長的時間才能傳回結果，對于應用來說就會造成整體響應的變慢；是以優化永不止境，既可以幫助你的系統穩定，同時又可以節約你的成本，何樂不為。