MySQL存储过程、函数和触发器是开发人员常打交道的三大名词，但是，这三个过程可能会对数据库性能造成严重影响，尤其是函数中出现“死”代码时，其它两个过程都会受到牵连。以下是作者进行的一些基本测试，通过对比更好地衡量三者对数据库性能的影响。
触发器和存储过程对性能影响的重要原因是函数“死”代码。尽管所有开发人员都知道“死”代码（永远不会被运行的代码）不应该出现在代码行中，但可能并不清楚一行“死”代码到底可以对性能造成多大影响。
“死”代码会显著减缓函数运行、存储过程和触发器的响应时间，因此我们必须认真清理不需要的代码，以下是具体示例：
分析MySQL存储过程函数
让我们比较以下四个简单的存储函数（在MySQL 5.7中）：
函数1
该函数只是声明一个r变量并返回它的值，这是一个虚函数。
函数2
该函数调用另一个函数 levenshtein_limit_n（计算levenshtein距离）。但是，由于IF 1=2条件永远不会成立，因此这段代码永远不会被执行，这与函数1的返回结果类似。
函数3
函数3看起来很复杂，总共有四个条件，但因为这些条件永远不会成立，因此同样是“死”代码调用，结果与函数2和函数1相同。
函数4
该函数与函数3情况相同，selectdoes_not_exit依旧不会被运行。
虽然所有函数最终返回的r值都为0，但这四段函数的性能有非常大的差异，为了衡量性能变化，我们使用benchmark功能对性能进行测试，在运行相同的1M次之后，四个函数的性能结果如下：
我们可以看到fun 1只需要运行1.75 sec，具有一个死代码调用的fun 2需要运行2.45 sec，而func 3（有四个永不执行的死代码调用）运行速度比func 1（）慢近3倍，func 3_nope（）的响应时间与func 3（）完全相同。
可视化函数的所有系统调用
要弄清楚函数调用过程发生了什么，我们可以使用performance_schema / sys模式创建一个带有 ps_trace_thread() procedure的跟踪。
获取MySQL连接的thread_id：
在另一个连接中通过thread_id = 49运行ps_trace_thread：
此时切换到原始连接（thread_id = 49）并运行：
sys.ps_trace_thread收集数据（10秒钟，在此期间我运行了select func1（）），然后它完成了集合并创建了点文件：
我为上面的所有函数重复了这些步骤，然后创建了命令图表。
结果如下：
Func1()：
Func2()：
Func3()：
正如我们所看到的，每个“if”检查都有一个sp / jump_if_not调用，后跟一个打开表的语句。因此，解析“IF”条件就会对性能产生影响。
对于MySQL 8.0，我们还可以看到存储过程的MySQL源代码文档，这些文档记录了它的实现方式，如下：
- 流量分析优化；
- 生成代码后，优化低级sp_instr指令。
优化主要集中在两方面：
- 死代码删除；
- 跳转快捷方式。
这两个优化是一起执行的，因为它们都涉及图表中流量分析的问题，代表生成的代码。实现这些优化的代码是sp_head :: optimize（）。
但是，这并不能解释为什么会执行“opening tables”，因此，我向官网提交了一个bug——MySQL Bug #91585。
MySQL Bug #91585链接：
https://bugs.mysql.com/bug.php?id=91585
“死”代码如何影响触发器性能？
当然，如果我们执行的函数不太多，我们可能注意不到这些性能上的差异，但是它会在触发器内部产生影响。假设我们在表上有一个触发器，每次更新该表时，它都会执行触发器来更新字段。比如，假设我们有一个名为“form”的表，我们只需要更新它的创建日期：
现在我们创建一个触发器，它将调用我们的虚函数func1（）：
请记住：重复更新不会更改新的结果，因为我们没有在触发器中做任何事情。
如果再添加一个虚拟触发器就会增加两倍的开销，即便触发器没有运行任何函数，同样会引起减速：
现在，让我们使用func3（它具有“死”代码，但功能相当于func1）：
如果，我们从触发器内的函数func3运行代码（而不是调用函数）将加快更新速度：
内存分配
即使代码永远不会被运行，MySQL仍然需要分析每次执行解析存储的过程或触发器代码，并预先为其留出足够的内存，这可能会导致内存泄漏，比如MySQL Bug #86821所描述的。
参考链接：https://bugs.mysql.com/bug.php?id=86821
结论
存储过程和触发器事件在执行时会被解析，即使是永不运行的“死”代码也会显著影响批量操作的性能（例如，在触发器内运行时）。这意味着通过设置“flag”来禁用触发器（例如，if @trigger_disable =0 then ...）仍然会影响批量操作的性能。
