MySQL慢查询分析_MySQL

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MySQL慢查询分析 在我们做系统性能调优的时候，数据库的慢查询语句的优化是必不可少的，特别是电子商务类型的重度MYSQL应用类型。下面我们一起来看看怎么做好MYSQL的慢查询分析吧。1，开启MYSQL的慢查询日志   首先在my.cnf配置里面加入慢查询配置，然后建立慢查询的日志文件，并把用户和组修改为mysql，最后重启mysqld。 vim /etc/my .cnf# 在配置文件的[mysqld]下面加入以下几行log-slow-queries= /var/log/mysql-slow .loglong_query_time=0.01 #表示查询时间超过10ms的都认为是慢查询log-queries-not-using-indexes #表示没有使用索引的查询也记录日志 touch /var/log/mysql-slow .logchown mysql.mysql /var/log/mysql-slow .log/etc/init .d /mysqld restart接着测试一下慢查询是否生效，可以访问一下phpmyadmin或者跑一条select sleep(1)，然后再cat一下/var/log/mysql-slow.log，如果看到有记录就表示设置成功了。不过，生成慢查询日志只是忠实的 记录了每一条慢查询，对于我们做分析并不方便。 2，安装mysqlsla慢查询分析工具wget http: //hackmysql .com /scripts/mysqlsla-2 .03. tar .gztar xzf mysqlsla-2.03. tar .gzcd mysqlsla-2.03     perl Makefile.PLmakemake install#安装信息#Installing /usr/local/share/perl5/mysqlsla.pm#Installing /usr/local/share/man/man3/mysqlsla.3pm#Installing /usr/local/bin/mysqlsla#Appending installation info to /usr/lib/perl5/perllocal.pod file /usr/local/bin/mysqlsla#其实是一个perl脚本#/usr/local/bin/mysqlsla: a /usr/bin/perl -w script text executable3，慢查询统计 #统计出现次数最多的前10条慢查询mysqlsla -lt slow /var/log/mysql-slow .log - top 10 - sort c_sum > top10_count_sum.log#统计执行时间的总和前10条慢查询mysqlsla -lt slow /var/log/mysql-slow .log - top 10 - sort t_sum > top10_time_sum.log#统计平均执行时间最长的前10条慢查询(常用)mysqlsla -lt slow /var/log/mysql-slow .log - top 10 - sort t_avg > top10_time_avg.log打开其中一个log统计文件，你会看到：   Report for slow logs: /var/log/mysql-slow.log 被分析的慢查询日志文件 40 queries total, 12 unique 40条查询；除了重复的，有12条查询 Sorted by ‘t_avg’ 按平均查询时间排序 Grand Totals: Time 4 s, Lock 0 s, Rows sent 236, Rows Examined 8.63k______________________________________________________________________ 001 ___Count : 1 (2.50%)这条SQL出现了1次，占SQL总数的2.5%Time : 588.994 ms total执行时间总和, 588.994 ms avg平均每次查询的时间, 588.994 ms最短时间 to 588.994 ms max最长时间 (13.78%)Lock Time (s) : 91 µs total, 91 µs avg, 91 µs to 91 µs max (2.34%)Rows sent : 30 avg, 30 to 30 max (12.71%)Rows examined : 899 avg, 899 to 899 max (10.41%)Database :Users :coreseektest@localhost : 100.00% (1) of query, 100.00% (40) of all users Query abstract:SET timestamp=N; SELECT * FROM ecm_goods WHERE goods_name LIKE ‘S’ ORDER BY ecm_goods.brand_id ASC LIMIT N, N; Query sample:SET timestamp=1341467496;SELECT * FROM `ecm_goods` WHERE goods_name like ‘冰箱’ ORDER BY `ecm_goods`.`brand_id` ASCLIMIT 0, 30;______________________________________________________________________ 002 ___Count : 2 (5.00%) 这条SQL出现了2次，占SQL总数的5%Time : 57.38 ms total 执行时间总和, 28.69 ms avg 平均每次查询的时间, 27.503 ms 最短时间 to 29.877 ms max 最长时间 (1.34%)Lock Time (s) : 134 µs total, 67 µs avg, 64 µs to 70 µs max (3.44%)Rows sent : 3 avg, 3 to 3 max (2.54%)Rows examined : 3 avg, 3 to 3 max (0.07%)Database :Users :    coreseektest@localhost : 100.00% (2) of query, 100.00% (40) of all usersQuery abstract:SET timestamp=N; SELECT * FROM documents LIMIT N, N;Query sample:SET timestamp=1341399487;SELECT * FROM `documents` LIMIT 0, 30; …其他省略… 如果需要做更复杂的统计，可以参考官方文档：http://hackmysql.com/mysqlsla_guide如果希望每隔一段时间，比如一天，出一次慢查询统计的话，可以写一个shell脚本，然后放到/etc/crontab里面。这样的话，就可以定期做查询优化。  作者 alex.wu bitsCN.com