Mysql专题

前言

本次专题，借鉴了我报名的培训机构的视频资料以及13笔记。结合自己所学并提炼知识点。一方面给大家一个资料参考，一方面给自己学习总结。

Mysql如何执行一条sql

​ Mysql执行一条sql，经历了哪些步骤呢？数据库接收到客户端发送的请求，会从数据库自己的连接池中，拿出一个线程来监听这个请求，以及从请求中拿到sql语句。拿到sql语句以后就会去调用sql接口，sql接口就要完成接下来对sql语句的一系列的操作。那么首先，由解析器对sql语句进行解析，解析完成把sql语句交给优化器，优化器会对sql进行各种优化，最终选择一个最优的查询路径。然后交给执行器，执行器调用存储引擎，告诉存储引擎执行一类型的逻辑操作（缓存和磁盘）。经过我这么一说，你对整个执行sql的流程还是很模糊，所以请看图。

Mysql的架构设计

缓存：BufferPool

上面我们提到了缓存的概念，在Mysql中的缓存叫做BufferPool。缓存在数据库很重要，因为存储引擎执行sql的逻辑会直接操作缓存中的数据，而且存储引擎也会读取磁盘中数据放入缓存。在一个事务中，存储引擎会把sql生成的新数据放入缓存中，更新磁盘的工作是由数据库单独的线程去完成。也就是说，在一个事务开始到提交过程中，只会操作缓存中数据，这样的好处是，减小了IO的开销。你看哈，每一次请求，就更新磁盘的数据，假如有1000个请求同时打过来，数据库就要1000次IO操作，这样性能是不是很低。

我们以一个update语句为例。如果一个更新语句，要把name=zhangfei的旧值更新为name=chaowenfei。首先它查询缓存中是否有存在的数据。如果有则更新数据，并把改数据所在的数据页标记为脏数据页。如果没有则从磁盘中加载数据到BufferPool中，然后再执行上诉更新缓存数据的操作。

那么，问题来了，万一更新语句的整个事务因为代码的逻辑报错，导致事务失败，数据库改如何回滚事务呢？undolog就出现了。

undolog

接下来，我们还是以一个update语句为例。（我接下来的讲解，都是在建立在你熟悉sql基本语法，了解事务和锁的基础上，如果你还是小白，我建议先去补充下基础的知识，再来看我的专题。）这条sql必然要经过我上面整个执行的流程。这里有一个问题，万一我这个事务执行过程中失败，导致事务回滚，Mysql是如何设计的？

那么undoLog就登场了，当开始执行sql的时候，会自动开启一个事务，把缓存中的旧值会拷贝一份放入undolog中，如果事务执行失败，会把undolog的旧值重新更新回缓存中。

好，事务失败的问题解决了。那么还有一个很大的问题亟待考虑。如果数据库宕机了，怎么保证那些未执行成功的事务，存放在undoLog的数据和已经执行成功的事务，但是缓存中数据未更新磁盘的数据的丢失呢？不急，你都考虑到了，InnoDB的设计者会想不到吗？redolog继而产生了。

redolog

还是以一个update语句为例，看看redoLog是如何工作的？不废话了，直接上图

可以看出，在innoDB执行过程中，会把内存所作的修改写入到redologBuffer中。这里有个问题，你看哈！如果事务未提交，数据库宕机了，bufferPool和redoLogBuffer中事务的数据都会丢失，没有问题，因为没有提交，丢失就丢失呗。如果一个事务提交了，但是redoLog日志因为还在缓存中（redoLogBuffer），还没有写入到redoLog中，那么数据重启，这条事务数据就丢失了。所幸，我们有一个策略来选择，设置这个参数
innodb_flush_log_at_trx_commit的值。往下看。

1. 如果innodb_flush_log_at_trx_commit=0，如果事务提交之前，并不会把redoLogBuffer中日志写入reoLog中。
2. 如果innodb_flush_log_at_trx_commit=1，如果事务提交之前，会马上把redoLog日志写入文件中。
3. 如果innodb_flush_log_at_trx_commit=2，如果事务提交之前，会把日志写入OS的cache中。

所以我们一般设置为1，来保证数据不丢失。

既然，redoLog存放了数据库内存修改数据的所有操作，那么可不可以用它来做主从同步呢？答案是不行的，因为redoLog有大小的限制，并不会记录所有的数据库操作的日志。binLog可以。

binlog

如果说，redoLog是偏向物理性质的日志文件的话，那么binlog就是偏向逻辑性质的日志文件。redolog记录了缓存中对哪个数据页中数据做了修改，做了什么样的值修改。binlog记录了表id=10这一行数据做了修改，更新后的值是什么。你看，两者虽然描述的是同一件事情，但是描述的逻辑却不相同。redolog是innodb独有的，binlog是mysql的service层独有的。

那么binlog是如何运作的呢？上图

我引入了执行器的组件，执行器是Mysql和存储引擎沟通的最重要的组件，也是数据库最核心的组件。binLog刷盘也有一定的策略。可以设置参数sync_binlog来改变策略。

1. sync_binlog=0，会把binLog日志写入OS的cache缓存中，并不会立即写入binLog日志文件中。
2. sync_binlog=1，会立即写入binLog日志文件中。

如果binlog日志写入完成，会把binlog的日志文件名称和更新binlog文件更新的位置写入redolog日志中，并打上一个commit的标记。这么做的原因是为了，保证redolog和binlog的数据的一致性。比如在写入redolog或者binlog过程中，发生宕机，因为事务没有完成提交，也就是说没有commit标记，即使redolog或者binlog有日志，也不会有任何影响。只有在redolog和binlog日志中都有数据，并且已经打上commit标记，才认为整个事务执行完成，并且执行成功了。

还有一个未完成的步骤，就是bufferPool数据刷盘。数据库会开启一个异步IO线程，在某一个时刻，把bufferPool中的脏数据刷新到磁盘中。（思考下，为何数据库要开启一个异步IO线程，而不是每次执行sql的时候，就刷新磁盘？）

总结下整个流程吧。

1. 从磁盘加载数据到bufferLog缓存中。（如果缓存中已经存在，则这步省略）
2. 往undoLog写入旧值。
3. 更新缓存中的数据。----->>>>>>数据库开启IO异步线程对bufferPool脏数据进行刷盘
4. 把redoLog日志文件写入redoLogBuffer中
5. 把redoLogBuffer中日志文件刷盘。
6. 写入binLog日志
7. 把更新binLog日志文件和更新文件中的位置写入Redolog中，并写入一个commit标记。
8. 事务提交

那么我就用一张图来结束本章节的内容

以最简短的话和简易的图，把整体的架构讲了一遍，其中涉及到的关键的组件也介绍了一番。这其实只是底层的第一层原理。接下来分别对几大组件进行第二层原理的刨析。

BufferPool

上一章节，我其实留了一个小小的疑问，就是为什么数据库开启一个异步线程，对bufferLog的脏数据进行刷盘。而不是每一次sql语句执行完了，进行刷盘。这是因为磁盘是一个低俗设备，对磁盘进行IO操作是一个很慢的过程，如果一千条sql，一千次IO，那么数据库的吞吐量和并发量是极其低的。所以BufferPool是Mysql其中一个很关键的组件。既然新数据缓存中BufferLog中，我们也担忧数据库宕机导致数据丢失的问题？我们也讲到redeLog的日志保证数据不丢失问题，另外结合undoLog，binlog日志，保证整个数据库应对各种问题，也能顺利工作。

那么，我们这一章节，对BufferLog进行第二层原理的刨析。

BufferPool的内存数据结构

​ 数据页：是Mysql抽象并定义内存存放数据的一个单元。就好像一个走廊，我们首先画好格子，然后让人站在格子里面。那么类比BufferPool，其实就是把缓存划分一格一格的数据页。数据页，Mysql定义大小为16K。这里提一嘴，数据页并不是指表中的某一行数据，它是指表中多行数据。把表中多行数据从磁盘中读取放入数据页，当发现超过16K的时候，会把剩余的放入另外的数据页中。最后总结下，数据页是存放表的多行数据，大小16K。

​ 那么，数据页在BufferPool又是如何运作的呢。还是先看图吧。

可以看到，每一个数据页对应一个数据页的描述。

free链表

​ 既然已经知道了BufferPool的底层数据结构，那么我们就来想象一下，当数据库刚刚启动时候，来了sql语句的执行请求，这时候BufferPool肯定还是空的，那么从磁盘读取数据页数据，如果存储到BufferPool中呢？你可能会说，依次存放就好了，确实可以这么做。以上面的图为例子，那么假设在数据库运行过程中，数据1，2，3中都有数据，当发生了某些情况，数据页2数据不得不刷新回磁盘，那么数据页2所占用的BufferPool内存空间就被长期“遗忘”，所以这种很粗糙的设计显然行不通。

​ 什么是free链表？free链表的每个节点存储的是空闲缓存页的描述信息，描述信息里面存放的是空闲缓存页的地址。每个节点都是双向的。那么free链表就组成了空闲缓存页描述信息的双向链表。数据库运行过程中，当从磁盘加载缓存页到BF中时候，必然要去申请一块空闲缓存页，所以就从free链表中找。

总结下整个加载数据页到缓存中的整个流程，从磁盘加载缓存页，首先从链表中找到一个空闲缓存页的描述信息，然后找到空闲缓存页的对应的地址，把数据页数据放入缓存页中，再把缓存页的信息放入描述信息数据块中，然后移除free链表的空闲缓存页的描述信息。说起来可能有点绕，画个图看下

Flush链表

​ free链表讲完了。数据库正常在运转，我们知道，所有的sql操作都是基于缓存的，这种设计是为了提高数据库整体的性能，这就好像我们java系统为什么要用NO-SQL数据库一样。缓存的速度是极快的，但是缓存并不能作为数据持久化，最终修改的数据在某一个时刻，必须刷新到磁盘中。所以，我们会把缓存中更新过的数据页标记为脏数据页，暂时存放在缓存中，等待数据库异步IO刷新到磁盘中。那么IO线程如何去缓存中寻找脏数据呢，难道是循环遍历一遍缓存中的所有数据页，哇靠，那数据库性能岂不是慢到家了。

​ Flush链表，顾名思义，就是存放脏数据的双向链表。本质跟free链表一摸一样。这里就不画图演示了。通过把所有的脏数据页的描述数据信息组成双向链表，把脏数据页管理起来。这样IO线程就可以直接寻找Flush链表，找到脏数据页了。

为何要引入Lru链表？

​ free链表和flush链表似乎已经足够满足整个BufferPooL整个运行了，但是还是有那么一些问题急需解决。有没有想过，当BufferPool已经快要满了，数据库基于怎样的算法和机制进行处理的？这是每一个缓存设计又一个的难点。就好像redis有它自己的过期和淘汰机制。BufferPool自然也有。

如果让你来设计，那么你的第一个想法肯定是，把那些不经常使用的数据页刷新到磁盘中。自然而然地，我们引入了缓存命中率一词，换而言之，把那些缓存命中率极低的缓存页空出来，给新来的数据页。LRU算法正好符合这样的需求，LRU也叫最近最少使用的意思。你听到这个词肯定不陌生，LRU算法在redis也是其中的一种淘汰策略。基于LRU算法，把缓存命中率高的移动到链表表头，那么缓存命中率低的就移动到了链表尾部。一则，在查询缓存中数据页，那些经常访问的数据页能更快被找到。二则，如果free链表已经没有空闲缓存页，不得不淘汰缓存中数据页给新来的，那么直接淘汰尾部的缓存页即可。你看，如果你熟悉链表的时间复杂度，你就知道这种算法带来的好处有多大了。

Lru链表是不是银弹？

​ 任何方案都不是银弹。导致Lru不完美的原因，是因为Mysql的预读机制。什么是预读机制？

预读机制：当查询缓存中没有对应的数据，就去磁盘中加载，当查询到磁盘中对应的数据页，会把相邻的数据页一起加载到缓存中。即使相邻的缓存页不是你想要的。

好处：Mysql认为你查询到你想要的数据页，那么相邻的数据页在未来可能马上被需要。这样我就不要在需要的时候，再此去磁盘加载。节省了IO。

坏处：相邻的数据页被加载进来，可能一直不被访问，却占用了缓存的内存空间。

另外一种情况更糟糕，那就是全表扫描，大量数据页被加载进缓存，却只有少量的数据页被访问。

LRU的冷热数据分离

冷热数据怎么解决的？先上图

热数据区域自然不必说，冷数据区域是存放第一次被加载进来的缓存页。Mysql设置了这样一个游戏规则，当加载进来超过1秒以后，如果数据页被访问了，那么会把数据页从冷数据区域移到到热数据区域的链表头部。如果没有被访问，就一直存放在冷数据区域。那么当缓存满了，就会从冷数据链表尾部淘汰一个数据页，刷新到磁盘，空出位置给新来的。

小小的优化

热数据区域会根据缓存的访问频率，移动数据页的位置。当然频繁的移动也会影响性能。那么mysql也制定了一个规则。前1/4的热数据区域不会移动，后3/4的热数据因为LRU算法，才有机会移动到链表头部。这样折中的办法就解决了频繁移动链表导致的额外的开销。

数据库性能抖动的案例分析

既然学习完了以上的部分知识点，那么有必要学习一个案例来验证下学习的成果。首先，我们知道一个事务的执行过程，包换磁盘读取数据页，更新free链表，flush链表，lru链表，另外还有写入redolog，undolog，binlog。那么在此期间，哪些场景会导致数据库会发生性能的抖动呢？

第一种情况，我们知道在bf已经满了的情况，会把那些标记为脏页的数据，刷新到磁盘，来为新的数据页腾出足够的空间。那如果发生了一次大的查询，导致大量的数据页放入缓存中，bf通过lru链表要把大量的数据页刷新到磁盘中才能腾出足够多的空间来存放。那么就发生一次性能的抖动。

第二种情况，redolog日志是先写入redologBuffer中，在刷新回redolog中的。那么假如redologbuffer已经达到容量上限，开始刷新到redolog，发现redolog已经满了，需要覆盖写，但是又发现那些需要覆盖的redolog对应的缓存中的数据页还没有刷新到磁盘中。如果覆盖写，一旦宕机，那么无法从redolog恢复数据。但是事务提交之前又必须写入redolog。当发生大量更新语句的时候，数据库就会发生类似卡死的情况，数据库不得不把覆盖写redolog日志对应缓存中的脏页，刷新到磁盘，然后写入redolog日志，才会提交事务。这种情况，数据库性能页会发生抖动的情况。

说完两种情况，总结下，第一种情况是因为bf满了，第二种情况是因为redolog满了，要覆写。最后都要发生一次长时间的刷盘过程，向磁盘这种低速设备写入过程是相当耗时和损耗性能的。那么，我们有两种办法，要么扩大bf和redolog日志文件的大小，要么加快写入磁盘的速度。第一种方法，我们可以去调整容量大小，一方面，我们无法预测和控制大小，另一方面，容量被占满也是迟早得事情。第二种方法，倒是有办法，就是用SSD来加快写入得速度。

当然这种亡羊补牢得方法，最好不要发生。数据库在平时也会开启一个定时任务，定期得把脏页刷新到磁盘中。

你看，数据库整个流程就是，一边把数据页放入缓存中，更新free链表，lru链表，flush链表，写入undolog，redolog，binlog，一边异步把脏页刷新到磁盘中。

Mysql事务隔离级别

Mysql的四种隔离级别分别是：读未提交，读已提交，可重复读，串行化。

**读未提交：**事务A，事务B，当事务A执行过程中，查询到了事务B还未提交的最新的数据。

**读已经提交：**事务A，事务B。当事务A执行过程中，能查询到事务B已经提交的最新的数据，未提交的数据查询不到。

**可重复读：**当事务A在执行过程中，查询到的数据比如name=A。此后事务B去修改了name=B，并提交。事务A还未结束，再此去查询数据name，发现还是name=A。

**可串行化：**对同一个数据进行查询和更新操作，只能串行，不能并行。

为什么引入事务隔离级别？思考一下，假如多个事务对同一个数据进行更新时候，你会去怎么设计？你马上回答，加锁，当然加锁能解决，但是数据库性能岂不是慢到姥姥家了。

MVCC多版本

​ undolog用版本链和readview来实现各个事务之间的隔离，又能提升数据库的并发性能。

版本链类似一个版本的单向链表，链表的每一个节点就是一个版本，版本中记录了事务ID和roll-pointer，roll-point又指向了前一个版本。

readview存放了四个东西：

​ 一个数组，数组中存放的是未提交事务的id，

​ 版本链中最大的事务ID

​ 版本链中最小的事务ID

​ 创建版本链的事务ID

这里就不画图来说明，因为这部分可以作为了解。

再谈undolog回滚机制

如果是多个事务去执行操作同一数据，那么每个事务都会创建一个版本，组成版本链，每个事务都会创建自己的readview。

读已提交隔离级别的实现

事务A在查询时候生成一个readView，从版本链挑选可见的版本，当前版本事务ID，如果在readView中，则通过rollpoint跳到下一个版本，直到找到的版本的事务ID不在readView，并且小于当前版本的事务ID，则就是要查询的版本。

可重复读隔离级别(RR)的实现跟读已提交隔离级别(RC)最主要的区别就是，RR只会在第一次select生成一个readview，RC会在每一次select生成一个readview。

这里简单的介绍一下，因为这块知识点，稍微比较绕，而且不是我们研究的重点。我会把重心放在索引章节，大篇幅地讲解索引地原理。

Mysql索引

小试牛刀

​ 假如你给数据库几个字段加上了联合索引。那么我们来看看几种情况。

1. 索引字段都用上了，而且是等值匹配。这种情况，索引基本是都能用上的。这个不用担心，即使where条件的顺序跟索引的顺序不一致也没有关系。
2. 最左匹配原则。联合索引index(name,address)，假设sql语句：select * from user where name=xx and address=xx 那肯定会用上索引。假设sql语句：select * from user where address=xx那么是不会用上索引的。因为必须先找到最左边的索引，才能依次使用索引。
3. 最左匹前缀匹配原则。这是对模糊查询来说的。其实也是一样的道理。like '1%'是能用到索引的，如果like ‘%1’。那么是不能用到索引的。
4. 范围查询。我们知道索引页是有序排列的，所以范围查询也是可以用到索引的。无非是定位到某一段范围的索引页。
5. 等值查询+范围查询。那更不必说，通过等值匹配查询出一波数据，这段数据肯定也是按照有序排列，然后利用索引进行范围查询出结果即可。

排序和分组

​ 我认为排序和分组的是同一种思路，都是利用索引树的有序性。有序性可以利用二分法来查找，而且有序就已经排序好了，直接拿就行了。节省了把数据拿到缓存或者临时文件中，再进行排序的时间。假设建立了联合索引index(A,B,C)。那么order by A,B,C或者order by A desc,B desc,C desc，都能利用到索引。如果order by A desc,B就不会走到索引。大概你也猜到了，利用多个字段排序，如果一会正序一会反序，都无法利用索引有序一次性解决问题。必须要把数据读到缓存或者临时文件中再次排序。分组也是同样的道理，我这里就不一一描述。

设计索引

​ 当你刚刚接手一个项目的时候，你肯定要设计超多的业务表，你会不会也要顺便在建表的时候，思考索引的建立。你肯定会讲，我也不知道给哪些字段建立索引。是的，你不知道未来的sql语句到底写成什么样子。别急，先不考虑这个问题，继续开发，当业务功能开发已经差不多，代码也写的有模有样了，sql语句也出来了。那时候你再去对比sql语句，sql语句经常使用的条件有哪些，然后再去建立索引。

1. 联合索引肯定比单个字段索引更有价值。首先索引并不是越多越好，你要知道每建立一个索引，就产生一个B+树。随着时间推移，树节点会越来越多。每次增删，都要去更新树节点。这种执行sql以外带来额外的开销也不容忽视。那么相比给一个字段建立索引，还不如给多个字段建立联合索引，性价比来的更高一点，你说是吗？
2. 我们建立的索引并不能覆盖所有的功能的执行的sql，只能对那些频繁执行，复杂的sql语句有效。只要能覆盖到百分之80的业务，那已经算是很成功。百分之20是偶尔，奇葩，sql简单的就只能忽视。这种取舍是没有问题的。
3. 索引选择是建立在最左，排序字段，分组字段上的，尽量保证能走索引。
4. 索引字段尽量选择那些字段大小比较小的。
5. 选择主键最好不要用UUID，UUID的随机性是很烦人的，UUID并不是自增的，所以在聚簇索引叶子节点写入一行数据，可能会引发频繁的页分裂，因为随机写带来了，主键重新排序的问题。随机写的性能往往比顺序写慢很低。另外一个原因，是因为UUID太长了，主键占用空间太大，查询的性能也必然受到影响。

透析explain执行计划

​ 当你学会分析Mysql的执行计划，那么sql调优就已经学会一半了。我常常把看执行计划，当作破案。假设你拿到一段慢查询，你肯定会先去看下执行计划，侦破它慢的原因，分析执行计划的各个参数，探究底层执行sql发生的问题，把你分析得到的证据一份份拼接成真相的拼图，最终破案。破案还不够，我们既然知道凶手到底如何行凶，那么我们是否有其他的方法，避开凶手。那么有意思的调优也就开始了。当你把一段执行几秒的sql，调优成几十毫秒甚至几毫秒，那你得到的是满满的成就感。

初识执行计划

​ 首先我们得去了解下type：const，ref，rang，index，all几个词在什么场景下出现，各自代表得含义是什么？

• const，是一般代表这个sql语句，查询性能相当快。一般是发生在聚簇索引B+树，发生在唯一索引上。这代表是一个常量查询，比如a = xx。没有关联表字段，是具体的某一个值，所以速度很块。
• ref，但是我们在写sql的时候并不能一定用到主键和唯一索引。绝大可能用到了二级索引。当只能通过二级索引通过二分法快速查询索引页的情况，那么就是ref
• rang，当然在使用二级索引，也会有这样的sql，比如 a>10 and a<1的情况发生。那么就是rang，速度也可以接受。因为索引页都是按照有序排列，即使范围查询，也只是把某一段的排好序的索引页查询出来而已。
• index，最糟糕的情况就是你自认为用上了索引，但是毫无效果。比如 在a上建立一个二级索引，a is null 或者a is not null。这种情况你不得不遍历所有的索引页去判断，才能无一遗漏。
• all，虽然遍历索引页已经相当慢了，但是总比全表扫描快很多，因为索引页只存放了索引的值和主键，判断起来相对简单。聚簇索引的叶子节点存放的数据页放的是表中一行一行数据。好比一小块石子和一块巨石的差距。你仔细掂量都知道哪个重了。

执行计划进阶篇

然后，我们再去了解下select_type，select_type主要有这几种，

PRAMARY：根据主键查询

DEPENDENT SUBQUERY : 子查询

DEPENDENT UNION：并集

DERIVED：把子查询的结果物化成一张临时表，然后根据关联字段进行内连接。

接着，完美来看下extra主要有几种？

Using index :告诉你，此次查询利用了二级索引，没有发生回表

Using where :此次查询除了利用索引以外，还用到了非索引字段去查询数据

Using where，Using join Buffer：当发生关联查询，利用joinBuffer，减少扫描的次数。

Using filesort：当发生一些排序的时候，基于磁盘或者临时文件进行排序。

几个重要的参数已经讲解完了，当在平时SQL优化过程中，大部分的场景只需要依靠这些参数信息就能知道，sql底层是如何执行的了，其他一些参数可以在平时遇到问题再查阅相关资料。其实，在平时调优过程中，最主要的还是要分析哪些地方发生了全表扫描或扫描行数过多，尽量用索引来优化，让执行计划的每一步都能利用到索引，避免全表扫描和走扫描行数少的方案。

面试题：执行一段sql很慢，如何去分析？

因为本人精力有限，只能提炼出一些结论性的东西进行分享，无法很详细的分析每一个知识点，有些边缘的知识点都是一句未提或者一句带过。所以看这篇文章的小伙伴，欢迎找我讨论或者查阅资料去补充你的知识网络体系。最后我分享一个面试官经常会问到的一个面试题。

我们第一反应肯定是看sql语句，看看执行计划。是不是因为扫描行数过多或者全表扫描，导致sql执行时间太长了。那么优化的思路也就明确了，重写sql语句，条件尽量利用索引，避免全表扫描或者减少扫描数。其次，我们看完sql语句和执行计划，发现sql语句本身是没有问题的，那么我们的目光可能要放在sql语句之外的地方。

Mysql的随机IO是否太高。因为一些场景导致占用了Mysql磁盘的随机IO，可能达到上限。在执行sql语句过程中，导致本身的磁盘IO必须等待或者速度很慢。最终影响sql语句的执行。

Mysql的网络负载过高。Mysql本身的连接数是有上限的。如果因为一些sql的慢查询导致连接数被一直占用，而客户端的请求还源源不断地过来，导致网络带宽被打满，连接数也被打满。客户端再此发起请求，只能阻塞。

Mysql地CPU负载过高。因为CPU在忙着其他事情，没工夫处理sql地执行。

比如，在白天业务繁忙地时候，某一个时刻，大量地数据灌入到数据库，导致数据库负载一段时间内持续飙高。那么，执行sql可能会很慢。