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常用的mysql slowquery日志分析工具
有一篇不错的关于mysql优化的文章,无非都是从硬件,SQL语句方面进行入手,当然这里面最重要的是 sql 语句了,所以我们要经常 trace 这些 sql 语句。
mysql slow log 是用来记录执行时间较长(超过long_query_time秒)的sql的一种日志工具!
启用 slow log
有两种启用方式:
1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
2, 在mysqld进程启动时,指定–log-slow-queries[=file_name]选项
mysqldumpslow
mysqlsla
myprofi
mysql-explain-slow-log
mysqllogfilter
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1、mysqldumpslow
mysql官方提供的慢查询日志分析工具.
主要功能是, 统计不同慢sql的
出现次数(Count),
执行最长时间(Time),
累计总耗费时间(Time),
等待锁的时间(Lock),
发送给客户端的行总数(Rows),
扫描的行总数(Rows),
用户以及sql语句本身(抽象了一下格式, 比如 limit 1, 20 用 limit N,N 表示).
2、mysqlsla
hackmysql.com推出的一款日志分析工具(该网站还维护了 mysqlreport, mysqlidxchk 等比较实用的mysql工具)
整体来说, 功能非常强大. 数据报表,非常有利于分析慢查询的原因, 包括执行频率, 数据量, 查询消耗等.
格式说明如下:
总查询次数 (queries total), 去重后的sql数量 (unique)
输出报表的内容排序(sorted by)
最重大的慢sql统计信息, 包括 平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数, 扫描的行总数.
Count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比.
Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比.
95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间.
Lock Time, 等待锁的时间.
95% of Lock , 95%的慢sql等待锁时间.
Rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量.
Rows examined, 扫描的行数量.
Database, 属于哪个数据库
Users, 哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比
Query abstract, 抽象后的sql语句
Query sample, sql语句
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InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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