【MySQL】慢查询的配置与使用

目录

1 什么是慢查询

2 慢查询配置

2.1 慢查询基本配置

2.2 慢查询解读

3 慢查询分析

3.1 Mysqldumpslow

3.2 pt_query_digest

3.2.1 扩展阅读

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1 什么是慢查询

慢查询日志，顾名思义，就是查询的比较慢的日志，是指mysql记录所有执行超过long_query_time参数设定的时间阈值的SQL语句的日志。该日志能为SQL语句的优化带来很好的帮助。默认情况下，慢查询日志是关闭的，要使用慢查询日志功能，首先要开启慢查询日志功能。

查询优化的过程就是先用慢查询找到所有SQL语句中查询比较慢的语句，然后再针对这些SQL语句使用explain执行计划进行分析进而进行相应的优化。

 

2 慢查询配置

2.1 慢查询基本配置

• slow_query_log 启动停止技术慢查询日志
• slow_query_log_file 指定慢查询日志得存储路径及文件（默认和数据文件放一起）
• long_query_time 指定记录慢查询日志SQL执行时间得阈值（单位：秒，默认10秒）
• log_queries_not_using_indexes  是否记录未使用索引的SQL
• log_output 日志存放的地方【TABLE】【FILE】【FILE,TABLE】

 

配置了慢查询后，它会记录符合条件的SQL

包括：

• 查询语句
• 数据修改语句
• 已经回滚得SQL

 

实操：

通过下面命令查看下上面的配置：

show VARIABLES like '%slow_query_log%'
 
show VARIABLES like '%slow_query_log_file%'
 
show VARIABLES like '%long_query_time%'
 
show VARIABLES like '%log_queries_not_using_indexes%'
 
show VARIABLES like 'log_output'
 
 
set global long_query_time=0;   ---默认10秒，这里为了演示方便设置为0 
 
set GLOBAL  slow_query_log = 1; --开启慢查询日志
 
set global log_output='FILE,TABLE'  --项目开发中日志只能记录在日志文件中，不能记表中

设置完成后，查询一些列表可以发现慢查询的日志文件里面有数据了。

 

2.2 慢查询解读

从慢查询日志里面摘选一条慢查询日志，数据组成如下

 

慢查询格式显示

 

行号	内容
1	用户名 、用户的IP信息、线程ID号
2	执行花费的时间【单位：毫秒】
3	执行获得锁的时间
4	获得的结果行数
5	扫描的数据行数
6	这SQL执行的具体时间
7	具体的SQL语句

 

 

3 慢查询分析

慢查询的日志记录非常多，要从里面找寻一条查询慢的日志并不是很容易的事情，一般来说都需要一些工具辅助才能快速定位到需要优化的SQL语句，下面介绍两个慢查询辅助工具

 

3.1 Mysqldumpslow

常用的慢查询日志分析工具，汇总除查询条件外其他完全相同的SQL，并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出。该工具就在MySQL安装目录下的bin文件中。

语法：

mysqldumpslow -s r -t 10 slow-mysql.log
-s order (c,t,l,r,at,al,ar) 
         c:总次数
         t:总时间
         l:锁的时间
         r:总数据行
         at,al,ar  :t,l,r平均数  【例如：at = 总时间/总次数】
 
 -t  top   指定取前面几条作为结果输出

 

mysqldumpslow.pl -s t -t 10 D:\DESKTOP-2EKGEE5-slow.log

 

 

3.2 pt_query_digest

是用于分析mysql慢查询的一个工具，与mysqldumpshow工具相比，py-query_digest 工具的分析结果更具体，更完善。

 

mysqldumpshow这个工具必须登录到MySQL服务器才可以使用，有时因为某些原因如权限不足等，无法在服务器上记录查询。这样的限制我们也常常碰到。但是py-query_digest就没有这种问题。而且py-query_digest能够查看执行计划，mysqldumpshow就没有。

 

首先来看下一个命令

 perl .\pt-query-digest  --explain h=127.0.0.1,u=root,p=root1234% D:\DESKTOP-2EKGEE5-slow.log

汇总的信息【总的查询时间】、【总的锁定时间】、【总的获取数据量】、【扫描的数据量】、【查询大小】

• Response: 总的响应时间。
• time: 该查询在本次分析中总的时间占比。
• calls: 执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句。
• R/Call: 平均每次执行的响应时间。
• Item : 查询对象

 

3.2.1 扩展阅读：

3.2.1.1 pt-query-digest语法及重要选项

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

• --create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
• --create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
• --filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
• --limit 限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。
• --host mysql服务器地址
• --user mysql用户名
• --password mysql用户密码
• --history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
• --review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。
• --output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。
• --since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。
• --until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。

 

3.2.1.2 分析pt-query-digest输出结果

3.2.1.2.1 第一部分：总体统计结果

• Overall：总共有多少条查询
• Time range：查询执行的时间范围
• unique：唯一查询数量，即对查询条件进行参数化以后，总共有多少个不同的查询
• total：总计 min：最小 max：最大 avg：平均
• 95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数，这个数一般最具有参考价值
• median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数

 

# 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz
# 工具执行时间
# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016
# 运行分析工具的主机名
# Hostname: localhost.localdomain
# 被分析的文件名
# Files: slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency 
# 日志记录的时间范围
# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40
# 属性    总计  最小 最大 平均 95% 标准 中等
# Attribute   total  min  max  avg  95% stddev median
# ============  ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 语句执行时间
# Exec time    3s 640ms  2s  1s  2s 999ms  1s
# 锁占用时间
# Lock time   1ms  0  1ms 723us  1ms  1ms 723us
# 发送到客户端的行数
# Rows sent    5  1  4 2.50  4 2.12 2.50
# select语句扫描行数
# Rows examine  186.17k  0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k
# 查询的字符数
# Query size   455  15  440 227.50  440 300.52 227.50

 

3.2.1.2.2 第二部分：查询分组统计结果

• Rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，通过--order-by指定
• Query ID：语句的ID，（去掉多余空格和文本字符，计算hash值）
• Response：总的响应时间
• time：该查询在本次分析中总的时间占比
• calls：执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句
• R/Call：平均每次执行的响应时间
• V/M：响应时间Variance-to-mean的比率
• Item：查询对象

 

# Profile
# Rank Query ID   Response time Calls R/Call V/M Item
# ==== ================== ============= ===== ====== ===== ===============
# 1 0xF9A57DD5A41825CA 2.0529 76.2%  1 2.0529 0.00 SELECT
# 2 0x4194D8F83F4F9365 0.6401 23.8%  1 0.6401 0.00 SELECT wx_member_base

 

3.2.1.2.3 第三部分：每一种查询的详细统计结果

由下面查询的详细统计结果，最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。

• ID：查询的ID号，和上图的Query ID对应
• Databases：数据库名
• Users：各个用户执行的次数（占比）
• Query_time distribution ：查询时间分布, 长短体现区间占比，本例中1s-10s之间查询数量是10s以上的两倍。
• Tables：查询中涉及到的表
• Explain：SQL语句

# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0xF9A57DD5A41825CA at byte 802 
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: all events occurred at 2016-11-22 06:11:40
# Attribute pct total  min  max  avg  95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count   50  1
# Exec time  76  2s  2s  2s  2s  2s  0  2s
# Lock time  0  0  0  0  0  0  0  0
# Rows sent  20  1  1  1  1  1  0  1
# Rows examine 0  0  0  0  0  0  0  0
# Query size  3  15  15  15  15  15  0  15
# String:
# Databases test
# Hosts  192.168.8.1
# Users  mysql
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select sleep(2)\G