在进行操作系统和数据库系统管理时,经常会遇到在日志文件中查找某个字符,或者按照时间截取某个时间段的日志进行分析。
今天早上就遇到一个MySQL数据库上的问题,mysql数据库在0-3点的时候,数据库会话连接,tps,cpu和iowait等都比平时大了许多。
为了定位这个时间段内,到底发生了那些慢查询,消耗了资源,就需要在slow.log慢查询日志进行查询,截取和分析。
在处理过程中,对几种常用的日志截取方法进行了汇总和测试:
截取日志段的的方法汇总与测试
方式一: 确定时间段的行号,使用head和tail命令截取 搜索时间: Time: 151212 00:00:00 先到gg,到文件最前面,然后搜索 /Time: 151212 ,得到: 1979016 # Time: 151212 0:00:15
文件总行数为: # wc -l slow-query-169-1212.log 1999422 slow-query-169-1212.log 1999422 limit 0,20;
然后在到文件最后面,G, 搜索4点之后开始的文件 /Time: 151212 4 ,得到: 1987392 # Time: 151212 4:00:05
确定需要查询的时间段行号后,使用head和tail命令进行截取: >>> 1987392 - 1979016; 8376
需要截取的日志,最后行号为 1979016,想用head 命令,然后在用tail命令截取最后的 8376 行即可,命令为: head -n 1979016 slow-query-169-1212.log | tail -n 8376 > slow-query-169-1212_00-03.log
方式二: 确定时间段的行号,使用sed命令截取 截取 151212 0-3点之间的慢查询日志: sed -n '1979016,1987392p' slow-query-169-1212.log > slow-query-169-1212_00-03.log
>>> 1987392 - 1979016; 8376 该部分文件,应该有 8376 行数据;确认正常;
方式三:确定时间段行号后,使用awk命令截取 截取 151212 0-3点之间的慢查询日志: awk -F"\n" '{if(NR>=1979016&&NR slow-query-169-1212_00-03.log
方式四:不需先确定行号,直接用sed取出日志段 slow log都是以 # Time: 151212 0:00:15 开头,直接用sed 取出其中的日志: sed -n '/^# Time: 151212 0/,/^# Time: 151212 4/p' slow-query-169-1212.log > part.log --这样的效果,就和刚才上面的效果相同,取出了0 -3 点之间的数据
如果是想取出 151211 这一天的数据,则命令为: sed -n '/^# Time: 151211/,/^# Time: 151212/p' slow-query-169-1212.log > part.log --取出了151211 这一天的日志
注意,使用sed 时,两行之间的选择项一定要对应,不然结果就不是想要的结果了: sed -n '/^# Time: 151212/,/^# Time: 151212 4/p' slow-query-169-1212.log > part.log --前后两个时间点不同,搜索的是全部 # Time: 151212开头的
使用pt工具对截取的日志进行分析 分析这段时间的日志的命令如下: /usr/local/pt/bin/pt-query-digest /data/bbs/slow-query-169-1212_00-03.log > /data/bbs/slow-query-169-1212_00-03-report.log
这是默认的分析和排序方法,可以根据需求,选择其他pt报告分析方法
注1 vim中两种查询方式: 命令模式下,按‘/’,然后输入要查找的字符,Enter。?和/的区别是,一个向前(下)找,一个向后(上)。 另外,‘*’可以查找当前光标下的word(完全符合),‘g*’则部分符合,以#代替*表示向后(上)找
注2 几种文件处理方法的简单举例: sed是按行处理的,不会将整个文件加载到内存中,可以放心使用 要切出从2012-02-09到2012-09-10的所有数据行,(假设你的日志文件以yyyy-MM-dd的日期格式开头)只需要: sed -n '/^2012-02-09/,/^2012-09-10/p' whole.log > part.log
无论怎么样你都必须使用某一个程序把这个文件读出来,并且用一定的规则来加以过滤。 在Linux中,使用cat和grep对文件进行操作已经可以说是最经济合理的了。 占用一定的系统资源是肯定的,具体的话跟你使用的cat,grep以及linux内核都有一定关系,所以可能会略有不同。 一般不要在系统里出现那么大的日志文件,最好在一开始就做好日志的大小限制以及合理的日志转储和备份。
显示文件的第2到第6行 sed -n '2,6p' file
需要加-n参数. head -n 6 file|tail -n 4
awk 也能达到要求 awk -F"\n" '{if(NR>=2&&NR

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.

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.

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

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 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.

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.

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.

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.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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 terkini

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
Alat pembangunan JavaScript yang berguna