我的数据库有大约 15 个表，每个表有 40 列，每个表有 10.000 行。 其中大部分带有 VARCHAR、一些索引和外键。
有时我需要重建我的数据库(设计缺陷，处理它(，这在本地大约需要 40 秒。现在，我正在尝试对 AWS RDS MySQL 5.75 实例执行相同的操作，但这需要很长时间，大约需要 40-50 分钟。上一次我不得不做同样的过程，它花费的时间不超过 5 分钟，仍然比当地的 40 秒多得多，但我对此感到满意。
我的互联网速度约为 35 Mbps 下载/5 Mbps 上传。 我知道它不快，但它是一致的，自从我上次重建以来它没有改变。
我启用了常规日志，但我只能看到插入查询，偶尔会有一些"SELECT 1"。 我确实有同样的空间来改进我的代码，但是，从 00：40：00 到 50：00：00，似乎还有其他事情发生。
关于如何诊断和找到瓶颈的任何想法？ 谢谢
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其他相关信息： 它是AWS的微型实例，所有相关监控指标基本持平：CPU为4%，可用存储空间为20.000 MB，可用内存为200 MB，写入IOPS约为2,5，服务器运行5.7.25 MySQL，1vCPU，1Gb RAM和20GB SSD。这与 3 个月前我上次重建数据库时相同。
SHOW GLOBAL STATUS： https://pastebin.com/jSrAzYZPSHOW GLOBAL VARIABLES： https://pastebin.com/YxD7dVhRSHOW ENGINE INNODB STATUS： https://pastebin.com/r5wffB5tSHOW PROCESS LIST： https://pastebin.com/kWwiyGwfSELECT * FROM information_schema...： https://pastebin.com/eXGBmetP
我没有对服务器配置进行任何重大更改，除了启用日志、最大化max_allowed_packets并将日志保存到文件。
在我的后端，我运行了一个 Flask 应用程序，当它收到 API 调用时，它会获取一堆腌制的对象并将它们全部添加到数据库中(将 Flask SQLAlchemy 类附加到列表中(，然后运行db.session.add_all(entries)，尝试运行批量操作。localhost和我的远程服务器的代码都是相同的。
在三个特定的表中它确实变慢了，其中大多数带有 VARCHAR 列，但与我上次插入的内容没有什么不同 - 问题似乎是数据或代码的结构方式，或者至少看起来不合理，这将导致 20 秒(本地主机(到 40 分钟(托管服务器(时间， 特别是当其余表的工作方式基本相同时。
启用慢日志，设置 long_query_time=0，运行代码，然后将生成的日志通过 mysqldumpslow。
确定哪些查询对速度变慢的贡献最大，并从那里开始。
比较旧服务器和新服务器之间的配置。
此外，它们是MySQL的同一版本吗？5.6,5.7和8.0可以产生非常不同的执行计划(如果它们不同，5.6通常会提出合理的执行计划(。
每秒速率 = RPS
要为您的 AWS RDS 参数组考虑的建议
thread_cache_size=24 # from 8 to reduce threads_created count
innodb_io_capacity=1900 # from 200 to enable more use of SSD IOPS capacity
read_rnd_buffer_size=128K # from 512K to reduce handler_read_rnd_next RPS of 21
query_cache_size=0 # from 1M since you have QC turned off with query_cache_typ=OFF
确定com_flush每小时运行 13 次的原因，并使其停止以避免表打开抖动。
我发现迁移到 RDS 后，我所有的数据库索引都消失了！它们未与架构和数据一起迁移。确保索引在那里。 此外，MySQL 查询缓存在 RDS 中默认处于关闭状态。这无助于初始查询的性能，但总体上可能会加快速度。 您可以将query_cache_type设置为 1 并为query_cache_size定义一个值。我还把thread_cache_size从 8 更改为 24，innodb_io_capacity从 200 更改为 1900 不知道它是否对您有帮助。 创建 AWS 数据库参数组对我配置和调整数据库变量有很大帮助。在这里你可以阅读更多： https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_WorkingWithParamGroups.html