cari
Rumahpangkalan datatutorial mysql对MySQL慢查询日志进行分析的基本教程_MySQL

0、首先查看当前是否开启慢查询:

(1)快速办法,运行sql语句

show VARIABLES like "%slow%" 

(2)直接去my.conf中查看。

my.conf中的配置(放在[mysqld]下的下方加入)

[mysqld]

log-slow-queries = /usr/local/mysql/var/slowquery.log
long_query_time = 1 #单位是秒
log-queries-not-using-indexes


使用sql语句来修改:不能按照my.conf中的项来修改的。修改通过"show VARIABLES like "%slow%" "
语句列出来的变量,运行如下sql:

set global log_slow_queries = ON;
set global slow_query_log = ON;
set global long_query_time=0.1; #设置大于0.1s的sql语句记录下来

慢查询日志文件的信息格式:

# Time: 130905 14:15:59   时间是2013年9月5日 14:15:59(前面部分容易看错哦,乍看以为是时间戳)
# User@Host: root[root] @ [183.239.28.174] 请求mysql服务器的客户端ip
# Query_time: 0.735883 Lock_time: 0.000078 Rows_sent: 262 Rows_examined: 262 这里表示执行用时多少秒,0.735883秒,1秒等于1000毫秒

SET timestamp=1378361759;  这目前我还不知道干嘛用的
show tables from `test_db`; 这个就是关键信息,指明了当时执行的是这条语句


1、MySQL 慢查询日志分析
pt-query-digest分析慢查询日志

pt-query-digest –report slow.log

报告最近半个小时的慢查询:

pt-query-digest –report –since 1800s slow.log

报告一个时间段的慢查询:

pt-query-digest –report –since ‘2013-02-10 21:48:59′ –until ‘2013-02-16 02:33:50′ slow.log

报告只含select语句的慢查询:

pt-query-digest –filter ‘$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log

报告针对某个用户的慢查询:

pt-query-digest –filter ‘($event->{user} || “”) =~ m/^root/i' slow.log

报告所有的全表扫描或full join的慢查询:

pt-query-digest –filter ‘(($event->{Full_scan} || “”) eq “yes”) || (($event->{Full_join} || “”) eq “yes”)' slow.log


2、将慢查询日志的分析结果可视化
Query-Digest-UI
其实,这是一个非常简单和直接的工具,浏览和统计Mysql慢查询,基于AJAX的Web界面。
配置Query-Digest-UI:

下载:

wget https://nodeload.github.com/kormoc/Query-Digest-UI/zip/master
 unzip Query-Digest-UI-master.zip

查询分析结果可视化步骤如下:

(1)创建相关数据库表

-- install.sql
-- Create the database needed for the Query-Digest-UI
DROP DATABASE IF EXISTS slow_query_log;
CREATE DATABASE slow_query_log;
USE slow_query_log;
 
-- Create the global query review table
CREATE TABLE `global_query_review` (
 `checksum` bigint(20) unsigned NOT NULL,
 `fingerprint` text NOT NULL,
 `sample` longtext NOT NULL,
 `first_seen` datetime DEFAULT NULL,
 `last_seen` datetime DEFAULT NULL,
 `reviewed_by` varchar(20) DEFAULT NULL,
 `reviewed_on` datetime DEFAULT NULL,
 `comments` text,
 `reviewed_status` varchar(24) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`checksum`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 
-- Create the historical query review table
CREATE TABLE `global_query_review_history` (
 `hostname_max` varchar(64) NOT NULL,
 `db_max` varchar(64) DEFAULT NULL,
 `checksum` bigint(20) unsigned NOT NULL,
 `sample` longtext NOT NULL,
 `ts_min` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
 `ts_max` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
 `ts_cnt` float DEFAULT NULL,
 `Query_time_sum` float DEFAULT NULL,
 `Query_time_min` float DEFAULT NULL,
 `Query_time_max` float DEFAULT NULL,
 `Query_time_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Query_time_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Query_time_median` float DEFAULT NULL,
 `Lock_time_sum` float DEFAULT NULL,
 `Lock_time_min` float DEFAULT NULL,
 `Lock_time_max` float DEFAULT NULL,
 `Lock_time_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Lock_time_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Lock_time_median` float DEFAULT NULL,
 `Rows_sent_sum` float DEFAULT NULL,
 `Rows_sent_min` float DEFAULT NULL,
 `Rows_sent_max` float DEFAULT NULL,
 `Rows_sent_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Rows_sent_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Rows_sent_median` float DEFAULT NULL,
 `Rows_examined_sum` float DEFAULT NULL,
 `Rows_examined_min` float DEFAULT NULL,
 `Rows_examined_max` float DEFAULT NULL,
 `Rows_examined_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Rows_examined_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Rows_examined_median` float DEFAULT NULL,
 `Rows_affected_sum` float DEFAULT NULL,
 `Rows_affected_min` float DEFAULT NULL,
 `Rows_affected_max` float DEFAULT NULL,
 `Rows_affected_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Rows_affected_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Rows_affected_median` float DEFAULT NULL,
 `Rows_read_sum` float DEFAULT NULL,
 `Rows_read_min` float DEFAULT NULL,
 `Rows_read_max` float DEFAULT NULL,
 `Rows_read_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Rows_read_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Rows_read_median` float DEFAULT NULL,
 `Merge_passes_sum` float DEFAULT NULL,
 `Merge_passes_min` float DEFAULT NULL,
 `Merge_passes_max` float DEFAULT NULL,
 `Merge_passes_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Merge_passes_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Merge_passes_median` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_ops_min` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_ops_max` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_ops_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_bytes_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_bytes_stddev` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_bytes_median` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_wait_min` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_wait_max` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_wait_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_ops_stddev` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_ops_median` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_bytes_min` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_bytes_max` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_wait_stddev` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_IO_r_wait_median` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_rec_lock_wait_min` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_rec_lock_wait_max` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_rec_lock_wait_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_rec_lock_wait_stddev` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_rec_lock_wait_median` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_queue_wait_min` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_queue_wait_max` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_queue_wait_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_queue_wait_stddev` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_queue_wait_median` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_pages_distinct_min` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_pages_distinct_max` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_pages_distinct_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_pages_distinct_stddev` float DEFAULT NULL,
 `InnoDB_pages_distinct_median` float DEFAULT NULL,
 `QC_Hit_cnt` float DEFAULT NULL,
 `QC_Hit_sum` float DEFAULT NULL,
 `Full_scan_cnt` float DEFAULT NULL,
 `Full_scan_sum` float DEFAULT NULL,
 `Full_join_cnt` float DEFAULT NULL,
 `Full_join_sum` float DEFAULT NULL,
 `Tmp_table_cnt` float DEFAULT NULL,
 `Tmp_table_sum` float DEFAULT NULL,
 `Filesort_cnt` float DEFAULT NULL,
 `Filesort_sum` float DEFAULT NULL,
 `Tmp_table_on_disk_cnt` float DEFAULT NULL,
 `Tmp_table_on_disk_sum` float DEFAULT NULL,
 `Filesort_on_disk_cnt` float DEFAULT NULL,
 `Filesort_on_disk_sum` float DEFAULT NULL,
 `Bytes_sum` float DEFAULT NULL,
 `Bytes_min` float DEFAULT NULL,
 `Bytes_max` float DEFAULT NULL,
 `Bytes_pct_95` float DEFAULT NULL,
 `Bytes_stddev` float DEFAULT NULL,
 `Bytes_median` float DEFAULT NULL,
 UNIQUE KEY `hostname_max` (`hostname_max`,`checksum`,`ts_min`,`ts_max`),
 KEY `ts_min` (`ts_min`),
 KEY `checksum` (`checksum`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

(2)创建数据库账号

$ mysql -uroot -p -h 192.168.1.190 < install.sql
$ mysql -uroot -p -h 192.168.1.190 -e "grant ALL ON slow_query_log.* to 'slowlog'@'%' IDENTIFIED BY '123456';"

(3)配置Query-Digest-UI

修改数据库连接配置

cd Query-Digest-UI
cp config.php.example config.php
vi config.php
$reviewhost = array(
// Replace hostname and database in this setting
// use host=hostname;port=portnum if not the default port
 'dsn'   => 'mysql:host=192.168.1.190;port=3306;dbname=slow_query_log',
 'user'   => 'slowlog',
 'password'  => '123456',
// See http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.1/pt-query-digest.html#cmdoption-pt-query-digest--review
 'review_table' => 'global_query_review',
// This table is optional. You don't need it, but you lose detailed stats
// Set to a blank string to disable
// See http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.1/pt-query-digest.html#cmdoption-pt-query-digest--review-history
 'history_table' => 'global_query_review_history',
);

(4)使用pt-query-digest分析日志并将分析结果导入数据库

pt-query-digest --user=slowlog \
--password=123456 \
--review h=192.168.1.190,D=slow_query_log,t=global_query_review \
--review-history h=192.168.1.190,D=slow_query_log,t=global_query_review_history\
--no-report --limit=0% \
--filter=" \$event->{Bytes} = length(\$event->{arg}) and \$event->{hostname}=\"$HOSTNAME\"" \
/usr/local/mysql/data/slow.log

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log.Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log.Apr 15, 2025 am 12:16 AM

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Apakah metrik utama untuk dicari dalam output yang dijelaskan (jenis, kunci, baris, tambahan)?Apakah metrik utama untuk dicari dalam output yang dijelaskan (jenis, kunci, baris, tambahan)?Apr 15, 2025 am 12:15 AM

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

Apakah status sementara dalam menjelaskan dan bagaimana untuk mengelakkannya?Apakah status sementara dalam menjelaskan dan bagaimana untuk mengelakkannya?Apr 15, 2025 am 12:14 AM

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

Huraikan tahap pengasingan urus niaga SQL yang berbeza (baca yang tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, bersiri) dan implikasinya dalam MySQL/InnoDB.Huraikan tahap pengasingan urus niaga SQL yang berbeza (baca yang tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, bersiri) dan implikasinya dalam MySQL/InnoDB.Apr 15, 2025 am 12:11 AM

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan PilihanMySQL vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan PilihanApr 15, 2025 am 12:08 AM

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Apr 14, 2025 am 12:18 AM

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

MySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruMySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruApr 14, 2025 am 12:16 AM

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Mysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanMysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanApr 14, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna