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最近一直在研究学习MySQL的性能优化。影响MySQL性能的原因来自多个方面，包括硬件、操作系统、系统配置、表结构以及SQL语句和索引。就优化效果与成本的考量，SQL语句与索引的优化是我们最先需要考虑的优化策略，而这类优化的前提需要我们先找出有问题的SQL。
我们如何找出有问题的SQL呢？总结有以下几种方式：
通过分析慢查询日志，慢查询日志专注于慢SQL记录，寻找问题SQL最佳途径
通过MySQL性能监控，如引言所述，性能问题多样，未必SQL问题
通过应用层性能剖析，考量范围更大，可能是如代码设计、外部服务等非MySQL问题
通过用户反馈，比如哪些页面存在严重卡顿，此方式太被动，通过反馈的问题基本已严重影响了用户体验
以上几种最直接有效的方式就是分析MySQL慢查询日志。这是一项技术活，但对你而言或许是一项体力活。本篇文章重点在于如何利用慢查询日志找出问题SQL。
实验环境：Centos7 + MySQL-5.6.34
开启慢查询日志
主要是介绍一些慢查询日志的配置选项:
slow_query_log：是否开启慢查询，0或者OFF为关闭，1或者ON为开启，默认值为OFF，即为关闭
slow_query_log_file：指定慢查询日志存放路径
long_query_time：大于等于此时间记录慢查询日志，精度可达微秒级别，默认为10s。当设置为0时表示记录所谓查询记录
通过如下命令查看当前配置:
其他相关配置项
log_queries_not_using_indexes：是否记录未使用索引的查询，默认OFF
log_throttle_queries_not_using_indexes：每分钟允许写入到慢查询日志的未使用索引的语句，MySQL 5.6.5新增，默认为0，无限制
log_slow_admin_statements：是否记录管理类指令，默认OFF
b. 配置方式：
第一种方式set global, 请注意重启MySQL后配置无效。 配置如下:
mysql>set global slow_query_log=ON;
mysql>set global long_query_log=0.100000;
mysql>set global slow_query_log_file
第二种方式配置文件
可通过如下命令查看配置文件查找顺序
$ mysqld --help --verbose | grep -A1"Default options"
Default options arereadfrom the following filesinthe given order:
/etc/my.cnf /etc/mysql/my.cnf /usr/etc/my.cnf ~/.my.cnf
...
从输出看出配置文件查找顺序/etc/my.cnf=>/etc/mysql/my.cnf=>/usr/etc/my.cnf=>~/.my.cnf
打开/etc/my.conf，添加如下配置:
[mysqld]
...
slow_query_log=ON
long_query_time=0.100000
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/localhost-slow.log
关于long_query_time阈值时间设定，根据自己具体的实际情况来设置。
如版本大于5.6.5可以开启log_queries_not_using_indexes记录未使用索引的记录，通过log_throttle_queries_not_using_indexes限制每分钟写入的条数。
克服了对慢查询日志的心理担忧和正确配置之后，请重启MySQL服务。下面我们就可以静静等待每天产生的慢查询日志了。
慢查询日志的组成
记录慢查询日志是为了从中分析出有价值的信息。在此之前，首先需要看看慢查询日志包含哪些内容，不同版本的MySQL的慢查询日志组成也是不尽相同。下面以MySQL-5.6.34为例说明：
# Time: 161211 16:35:09
# User@Host: root[root] @ localhost [] Id: 4
# Query_time: 5.007305 Lock_time: 0.000112 Rows_sent: 5 Rows_examined: 10
SET timestamp=1481470509;
select customer_id, sleep(1) from customer cwherec.customer_idin(select customer_id p from payment)limit5;
下面说明下各组成部分的含义：
第一部分如下：
# Time: 161211 16:35:09
慢查询产生时间。同一时间内多个慢sql，只有第一条sql会显示此时间
注意 这个时间是语句执行结束时间,对这时间理解有误将会得到错误结论。
第二部分如下：
# User@Host: root[root] @ localhost [127.0.0.1] Id: 4
客户端相关信息，如连接用户，主机和连接线程id。上图可以知道
连接用户User：root，
连接主机Host：localhost，ip为.0.0.1
连接线程Id：7，连接线程id可通过select connection_id获取
第三部分如下：
# Query_time: 5.007305 Lock_time: 0.000112 Rows_sent: 5 Rows_examined: 10
包含查询时间、等待锁的时间、获取行数和扫描行数
查询时间Query_time：5.007305，查询花费的总时间
等待锁时间Lock_time：0.000112，这些锁具体有哪些？初步理解，很少是因为数据的行级锁导致，可能查询缓存的锁，日志文件锁等需要保持原子操作的锁，有深刻理解的大神求指教
获取行数Rows_sent：5，实际获取的数据行数
扫描行数Rows_examined：10，实际扫描的数据行数
第四部分如下：
SET timestamp=1481470509;
select customer_id, sleep(1) from customer c where c.customer_id in (select customer_id p from payment) limit 5;
具体的慢SQL，SET timestamp可以忽略，查看下面一句。
select customer_id, sleep(1) from customer c where c.customer_id in (select customer_id p from payment) limit 5;
MySQL的慢查询日志主要组成就是这些。MySQL的PerconaServer版本慢查询日志内容更为丰富，更利于问题定位，包含如执行是否被killed、发送的bytes、是否Full_scan、是否Full_join、是否使用query_cache、是否使用临时表和是否使用filesort等等信息，如有兴趣可以研究一下。
如何分析慢查询日志
拿到一份慢查询日志，请不要直接打开。否则你会发现在耗费了很长一段时间之后，依然毫无结论。正如开头所说，分析慢查询日志本来是一门技术活，但对于你而言，或许是门体力活。总结几点慢查询日志中本人比较关心的点：
慢查询的总条数
慢查询执行时间大于指定时间条数
慢查询指定时间段数量，如只想分析公司大促期间慢查询
哪些语句耗时最严重，可能因某条语句导致服务器整体性能下降
哪些语句平均耗时严重，如执行次数不多但是本身执行时间太长的语句
哪些语句执行时间分布不均，可能因查询条件不同选择不同索引或查询缓存导致
不合理的sql，如代码问题导致select * from table无条件查询大表
语句是否已经使用了索引
using filesort或者using tempary，大表排序且未正确使用索引
只查询某个用户某张表的慢查询
某慢查询在总值占比情况等等
随机总结了几条，有些或许不是很合理。重点在于说明，要有正确的方向再进行分析，才不会只做体力劳动。
有了基本的思路之后，是不是需要完全由我们自己去编写脚本去分析慢查询日志呢？答案当然是否。遵循不重复造轮子的思想，这里给大家推荐几款工具：
mysqlslowdump，官方自带的慢查询日志分析工具，支持如执行时间，锁定时间和发送行数的总值和平均值排序，支持pattern过滤等功能，可以满足基本使用。但无具体分析数据，且无法进行更精细的搜索，如指定的日期范围等
pt-query-digest 个人认为这个工具是神器，percontoolkit中的慢查询分析工具，除了上述基本功能外，还支持慢查询报表统计，占比分析，离差指数，精确的搜索如指定用户，指定时间范围，指定IP等等，匹配此工具的还有一款PHP开发的web监控工具Query-digest-UI，不过暂时还比较简陋。perconaToolkit这个工具集还有其他很多对于mMySQL有用的工具，如pt-online-schema-change不锁表改表、pt-config-diff检测服务器配置等等。本人暂时也没有太多了解，有兴趣可以一起看一下。
## pt-query-digest
- 查询近时间慢查询
如统计最近12小时的慢查询
$ pt-query-digest --since 12h mysql-slow-1110-1111.log > recent_12h-all-parse
- 分析指定范围内的查询
如统计2016年11月10日 09:50:00至11月10日 10:10:00的慢查询
$ pt-query-digest --since '2016-11-10 09:50:00' --until '2016-11-10 10:10:00' mysql-slow-1110-1111.log > 1110095000_1110101000-all-parse
- 分析指定语句的慢查询
如统计只含有select语句的慢查询
$ pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint}=~ m/^select/i' mysql-slow-1110-1111.log > 1110_1111-select-parse
- 针对某个用户的慢查询
如统计db_user用户的慢查询
$ pt-query-digest --filter '($event->{user} || "")=~ m/^db_user/i' mysql-slow-1110-1111.log > 1110_1111-db_user-parse
- 分析所有的全表扫描
统计所有全表扫描慢查询
$ pt-query-digest --filter '($event->{Full_scan} || "") eq "yes"' mysql-slow-1110-1111.log > 1110_1111-full_scan-parse
- 查询保存到query_review表
$ pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log
- 把查询保存到query_history表
$ pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_history --create-review-table slow.log_20140401
$ pt-query-digest --user=root –password=abc123--review h=localhost,D=test,t=query_history --create-review-table slow.log_20140402
- 通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据，然后再分析
$ tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt
$ pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log
- 分析binlog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log
- 分析general log
pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log
官方文档：http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html
这些工具本篇文章不做细致介绍，具体细节可看后续文章。最终目标是针对这些工具开发出一套切实可行的MySQL慢查询监控方案，虽然pt-query-digest足够强大，但可能完全依靠其实现所有需求未必现实。