mysql怎麼查詢慢的sql語句

方法：1、若未開啟慢查詢，用「set global slow_query_log='ON';」開啟慢；2、用「set global slow_query_log_file=路徑」設定慢查詢檔案儲存位置；3、用「set global slow_query_log_file=路徑」設定慢查詢檔案儲存位置；3、用“subl 路徑”查詢檔案即可。

本教學操作環境：centos 7系統、mysql8.0.22版本、Dell G3電腦。

mysql怎麼查詢慢的sql語句

Mysql中查詢慢的Sql語句的記錄查找

慢查詢日誌 slow_query_log，是用來記錄查詢比較慢的sql語句，透過查詢日誌來找出哪一個sql語句比較慢，這樣可以對比較慢的sql可以進行最佳化。

登陸mysql資料庫：

1、檢視一下目前的慢查詢是否開啟，若未開啟則開啟

#以及慢查詢所規定的時間：

show variables like 'slow_query_log';
show variableslike 'long_query_time';

如果你的查詢後的結果是OFF 狀態的話，就需要透過相關設定將其修改為ON狀態：

set global slow_query_log='ON';

將慢查詢追蹤的時間設定為1s：

這裡你在設定之後，這個世界是不會立即變成1s的，需要在資料庫重新啟動後才生效：

#2、設定慢查詢日誌檔案儲存的位置：

set global slow_query_log_file='/var/lib/mysql/test_1116.log';

3、 查看以下配置後的檔案：

sudo subl /var/lib/mysql/test_1116.log

擴充知識：

##MySQL資料庫慢查詢問題排查方法

最近碰到了幾場資料庫回應變慢的問題，整理了一下處理的流程和分析思路，執行腳本。希望對其他人有幫助。

MySQL慢查詢表現

明顯感覺到大部分的應用功能都變慢，但也不是完全不能運作，等待比較長的時間還是有回應的。但是整個系統看起來就非常的卡片。

查詢慢查詢數量

一般來說一個正常運作的MySQL伺服器，每分鐘的慢查詢在個位數是正常的，偶爾飆升到兩位數也不是不能接受，接近100系統可能就有問題了，但是還能勉強用。這幾次出問題慢查詢的數量已經到了1000多。

慢查詢的數量保存在mysql函式庫裡面的slow_log表。

SELECT * FROM `slow_log` where start_time > '2019/05/19 00:00:00';

這樣就能查出一​​天以來的慢查詢了。

查看目前進行的查詢狀態

大家應該都比較常用show processlist來查看目前系統中正在執行的查詢，其實這些資料也儲存在information_schema庫裡面的processlist表，所以如果要做條件查詢，直接查詢這張表比較方便。

例如查看目前所有的process

select * from information_schema.processlist

查看目前正在進行的查詢並按照已經執行時間倒排

select * from information_schema.processlist where info is not null order by time desc

正常運行的資料庫，因為一則查詢的執行速度很快，被我們的select抓到的info不是null的查詢數量會很少。我們這樣負荷很大的庫一般也就只能查到幾條。如果一次能查到info非空的查詢有幾十條，那麼也可以認為系統出問題了。

系統問題和定位

當我們察覺到系統變慢之後，馬上用慢查詢和查看processlist的方式做了檢查，結果發現每分鐘慢查詢數量飆升到1000多，同時淤積了大量的查詢在執行上。

因為當務之急是盡快恢復系統的正常運行，因此影響最直接的做法是在processlist的查詢結果中，查看有多少哪些查詢處於lock狀態，或者已經執行了很長時間，把這些process用kill指令幹掉。透過不停的殺死這些可能會引發系統阻塞的process，最終能夠暫時讓系統逐步恢復到正常狀態，當然這只是權宜之計。

此外，最重要的當然是分析到底是哪些查詢為什麼會引發系統阻塞，我們還是使用慢查詢來做分析。

慢查詢表查詢結果裡面有幾個比較重要的指標：

start_time 開始時間，要透過這個參數，配合系統出問題的時間，定位哪些查詢是罪魁禍首。

query_time 查詢時間

rows_sent 和 rows_examined發送的結果數以及查詢掃過的行數，這兩個值特別重要，特別是 rows_examined。基本上就能告訴我們，哪個查詢是需要注意的「大」查詢。

實際操作中，我們也是把有大量rows_examined的查詢一個個拿出來分析，加入索引，修改查詢語句的編寫，來徹底的解決問題。

處理結果和反思

經過所有慢查詢的檢查和整改，目前MySQL每分鐘慢查詢數徘徊在1~2之間，CPU的負荷也非常低。問題算是基本解決了。

反思問題出現的原因，有幾個地方要注意：

1，資料庫出問題往往不是上線即引發問題，而是有一個累積的過程，不斷累積的糟糕的查詢語句會逐步增加系統負載，最後壓倒駱駝的最後一根稻草往往看上去莫名其妙

2，最後的一根稻草甚至有可能根本不存在，不是一次發版或者是功能上線，而是隨著使用者使用量上升，資料量的累積而爆發

3，既然問題的出現​​是累積的過程，就需要在每次程式碼發版之前做好review

# 4，索引的加入很重要

5，慢查詢的監控也需要納入到Zabbix的監控範圍

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