mysql慢查询日志

一:开启慢查询日志

开启慢查询日志，配置mysql(windows系统是my.ini,linux系统是my.cnf)

log-slow-queries=mysql_slow.log

long_query_time=1

查查看配置 ：show variables like "%slow_query%";

f 

  查看慢查询时间：show variables like "%long_query_time%";

  

 

  二:查看日志

  然后查看mysql安装目录下的data目录，该目录会产生一个慢查询日志文件：mysql_slow.log

    慢查询日志文件的信息格式：

# Time: 130905 14:15:59         时间是2013年9月5日 14:15:59(前面部分容易看错哦,乍看以为是时间戳)
# User@Host: root[root] @  [183.239.28.174]  请求mysql服务器的客户端ip
# Query_time: 0.735883  Lock_time: 0.000078 Rows_sent: 262  Rows_examined: 262 这里表示执行用时多少秒，0.735883秒，1秒等于1000毫秒

SET timestamp=1378361759;  （字面上翻译：设置时间戳）
show tables from `test_db`; 这个就是关键信息，指明了当时执行的是这条语句

    三：分析慢查询（两种方式）

            explain 和 desc 对 sql进行说明，描述

  慢查询日志可以帮助我们把所有查询时间过长的sql语句记录下来，在优化这些语句之前，我们应该使用explain命令查看mysql的执行计划，寻找其中的可优化点。

      explain命令的使用十分简单，只需要"explain + sql语句"即可，如下命令就是对我们刚刚的慢查询语句使用explain之后的结果：

mysql> explain select * from emp where empno=413345\G;

02.*************************** 1. row ***************************

03.id: 1

04.select_type: SIMPLE

05.table: emp

06.type: ALL

07.possible_keys: NULL

08.key: NULL

09.key_len: NULL

10.ref: NULL

11.rows: 10000351

12.Extra: Using where

13.1 row in set (0.00 sec)

14. 

15.ERROR:

16.No query specified

　　可以看到，explain命令的结果一共有以下几列：id, select_type, table, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows, Extra，这些列分别代表以下意思：

      1、id：SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号；

      2、select_type：查询类型，主要有PRIMARY(子查询中最外层查询）、SUBQUERY（子查询内层第一个SELECT）、UNION（UNION语句中第二个SELECT开始后面所有SELECT）、SIMPLE（除了子查询或者union之外的其他查询）；

      3、table：所访问的数据库表明；

      4、type：对表的访问方式，包括以下类型all(全表扫描)，index（全索引扫描），rang（索引范围扫描），ref（join语句中被驱动表索引引用查询），eq_ref（通过主键或唯一索引访问，最多只会有一条结果），const（读常量，只需读一次），system（系统表。表中只有一条数据），null（速度最快）。

      5、possible_keys：查询可能使用到的索引；

      6、key：最后选用的索引；

      7、key_len：被选中索引的索引长度；

      8、ref：列出某个表的某个字段过滤；

      9、rows：估算出的结果行数；

      10、extra：查询细节信息，可能是以下值：distinct、using filesort（order by操作）、using index（所查数据只需要在index中即可获取）、using temporary（使用临时表）、using where（如果包含where，且不是仅通过索引即可获取内容，就会包含此信息）。

      这样，通过"explain select * from emp where empno=413345\G"命令的输出，我们就可以清楚的看到，这条查询语句是一个全表扫描语句，查询时没有用到任何索引，所以它的查询时间肯定会很慢。

四、Profiling 的使用（性能分析）                  

                                                    

      mysql除了提供explain命令用于查看命令执行计划外，还提供了profiling工具用于查看语句查询过程中的资源消耗情况。首先我们要使用以下命令开启Profiling功能：

view sourceprint?

1.set profiling = 1;

　　接下来我们执行一条查询命令：

view sourceprint?

1.mysql> select * from emp where empno=413345;

2.+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+

3.| empno  | ename  | job      | mgr | hiredate   | sal     | comm   | deptno |

4.+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+

5.| 413345 | vvOHUB | SALESMAN |   1 | 2014-10-26 | 2000.00 | 400.00 |     11 |

6.+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+

7.1 row in set (6.44 sec)

　　在开启了Query Profiler功能之后,MySQL就会自动记录所有执行的Query的profile信息了。 然后我们通过以下命令获取系统中保存的所有 Query 的 profile 概要信息：

view sourceprint?

01.mysql> show profiles;

02.+----------+------------+--------------------------------------+

03.| Query_ID | Duration   | Query                                |

04.+----------+------------+--------------------------------------+

05.|        1 | 0.00053000 | show tables                          |

06.|        2 | 0.07412700 | select * from dept                   |

07.|        3 | 0.06743300 | select * from salgrade               |

08.|        4 | 6.44056000 | select * from emp where empno=413345 |

09.+----------+------------+--------------------------------------+

10.4 rows in set (0.00 sec)

　　然后我们可以通过以下命令查看具体的某一次查询的profile信息：

view sourceprint?

01.mysql> show profile cpu, block io for query 4;

02.+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+

03.| Status             | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |

04.+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+

05.| starting           | 0.000107 | 0.000072 |   0.000025 |            0 |             0 |

06.| Opening tables     | 0.000021 | 0.000018 |   0.000003 |            0 |             0 |

07.| System lock        | 0.000006 | 0.000004 |   0.000001 |            0 |             0 |

08.| Table lock         | 0.000009 | 0.000008 |   0.000001 |            0 |             0 |

09.| init               | 0.000034 | 0.000033 |   0.000002 |            0 |             0 |

10.| optimizing         | 0.000012 | 0.000011 |   0.000001 |            0 |             0 |

11.| statistics         | 0.000014 | 0.000012 |   0.000001 |            0 |             0 |

12.| preparing          | 0.000013 | 0.000012 |   0.000002 |            0 |             0 |

13.| executing          | 0.000005 | 0.000005 |   0.000016 |            0 |             0 |

14.| Sending data       | 6.440260 | 7.818553 |   0.178155 |            0 |             0 |

15.| end                | 0.000008 | 0.000006 |   0.000011 |            0 |             0 |

16.| query end          | 0.000002 | 0.000002 |   0.000003 |            0 |             0 |

17.| freeing items      | 0.000030 | 0.000013 |   0.000017 |            0 |             0 |

18.| logging slow query | 0.000001 | 0.000000 |   0.000001 |            0 |             0 |

19.| logging slow query | 0.000035 | 0.000020 |   0.000015 |            0 |             0 |

20.| cleaning up        | 0.000003 | 0.000003 |   0.000000 |            0 |             0 |

21.+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+

22.16 rows in set (0.00 sec)

　　该profile显示了每一步操作的耗时以及cpu和Block IO的消耗，这样我们就可以更有针对性的优化查询语句了。可以看到，由于这是一次全表扫描，这里耗时最大是在sending data上。除了这种情况，以下几种情况也可能耗费大量时间：converting HEAP to MyISAM(查询结果太大时,把结果放在磁盘)、create tmp table(创建临时表,如group时储存中间结果)、Copying to tmp table on disk(把内存临时表复制到磁盘)、locked(被其他查询锁住) 、logging slow query(记录慢查询)。

    

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