MySQL慢日志实践

慢日志查询作用

慢日志查询的主要功能就是,记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如,一条查询sql语句,我们设置的阈值为1s,当这条查询语句的执行时间超过了1s,则将被写入到慢查询配置的日志中.
慢查询主要是为了我们做sql语句的优化功能.

慢查询配置项说明

登录mysql服务,使用如下命令

mysql> show variables like '%query%';
+------------------------------+-----------------------------------------+
| Variable_name                | Value                                   |
+------------------------------+-----------------------------------------+
| binlog_rows_query_log_events | OFF                                     |
| ft_query_expansion_limit     | 20                                      |
| have_query_cache             | YES                                     |
| long_query_time              | 10.000000                                |
| query_alloc_block_size       | 8192                                    |
| query_cache_limit            | 1048576                                 |
| query_cache_min_res_unit     | 4096                                    |
| query_cache_size             | 33554432                                |
| query_cache_type             | OFF                                     |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF                                     |
| query_prealloc_size          | 8192                                    |
| slow_query_log               | OFF                                      |
| slow_query_log_file          | /usr/local/mysql/var/localhost-slow.log |
+------------------------------+-----------------------------------------+
13 rows in set (0.01 sec)

这里,我们只需要关注三个配置项即可。
1.slow_query_log
该配置项是决定是否开启慢日志查询功能,配置的值有ON或者OFF.
2.slow_query_log_file
该配置项是慢日志查询的记录文件,需要手动创建.
3.long_query_time
该配置项是设置慢日志查询的时间阈值,当超过这个阈值时,慢日志才会被记录.配置的值有0(任何的sql语句都记录下来),或者>0(具体的阈值).该配置项是以秒为单位的,并且可以设置为小数.
4.log-queries-not-using-indexes
该配置项是为了记录未使用到索引的sql语句.

如何配置慢查询

配置慢查询功能的方式有两种,一种是使用mysql的配置文件配置,另外一种是使用mysql命令配置.这里建议使用配置文件配置,因为在命令配置的过程中发现有时候配置项在set命令的时候是成功了,但是查询还是没设置。
1.配置文件配置

// 找到[mysqld],在其下面添加如下代码即可.
slow_query_log=ON
slow_query_log_file=/usr/local/mysql/var/localhost-slow.log
long_query_time=0
log-queries-not-using-indexes = 1
// 配置好后,重启mysql服务

2.使用命令配置

// 这里就简单些一个配置项就行了,其他的配置项均按照此方法配置
mysql> set slow_query_log=ON;

配置好之后,查看mysql慢查询日志是否配置成功.

mysql> show variables like '%query%';
+------------------------------+-----------------------------------------+
| Variable_name                | Value                                   |
+------------------------------+-----------------------------------------+
| binlog_rows_query_log_events | OFF                                     |
| ft_query_expansion_limit     | 20                                      |
| have_query_cache             | YES                                     |
| long_query_time              | 0.000000                                |
| query_alloc_block_size       | 8192                                    |
| query_cache_limit            | 1048576                                 |
| query_cache_min_res_unit     | 4096                                    |
| query_cache_size             | 33554432                                |
| query_cache_type             | OFF                                     |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF                                     |
| query_prealloc_size          | 8192                                    |
| slow_query_log               | ON                                      |
| slow_query_log_file          | /usr/local/mysql/var/localhost-slow.log |
+------------------------------+-----------------------------------------+
13 rows in set (0.01 sec)

如何查看慢日志记录

在配置慢查询之前,我们已经导入了示例的数据文件,这里就不做单独的演示了。mysql官方数据库示例 。接下来,我们就开始做查询操作.

mysql> select * from city where city='Salala';
+---------+--------+------------+---------------------+
| city_id | city   | country_id | last_update         |
+---------+--------+------------+---------------------+
|     444 | Salala |         71 | 2006-02-15 04:45:25 |
+---------+--------+------------+---------------------+
1 row in set (0.01 sec)

此时,我们根据配置的慢查询日志记录文件/usr/local/mysql/var/localhost-slow.log,发现该文件记录了上面的命令操作.

# Time: 2019-01-17T08:12:27.184998Z
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:     4
# Query_time: 0.002773  Lock_time: 0.001208 Rows_sent: 1  Rows_examined: 600
SET timestamp=1547712747;
select * from city where city='Salala';

上诉文件配置内容说明
1.Time
该日志记录的时间
2.User@Host
MySQL登录的用户和登录的主机地址
3.Query_time一行
第一个时间是查询的时间、第二个是锁表的时间、第三个是返回的行数、第四个是扫描的行数
4.SET timestamp
这一个是MySQL查询的时间
5.sql语句
这一行就很明显了,表示的是我们执行的sql语句
总结
由于我们配置long_query_time=0,因此所有的sql语句都将被记录下来,这里我们假设,仅仅是假设。我们设置的long_query_time=5,然而上面的第三项中Query_time大于5,如果是实际项目中不属于正常范围,则需要对其进行优化,当然优化的方式有很多种,下面我们使用简单的索引方式进行优化一下。

优化sql语句

1.先查看原本的sql语句执行结构

mysql> explain select * from city where city='Salala'\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: city
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 600
     filtered: 10.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> create index idx_cityName on city(`city`);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

看得出,该sql语句是进行了全盘扫描。我们则用索引对其简单的优化一下。
2.创建索引

mysql> create index idx_cityName on city(`city`);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

3.在用explain分析一次

mysql> explain select * from city where city='Salala'\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: city
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: idx_cityName
          key: idx_cityName
      key_len: 152
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

通过创建索引,我们发现此时只扫描了一行,并且是使用的索引扫描,因此大大提高了一个mysql查询的效率。

MySQL慢查询使用总结

在平常的开发中,慢查询作为MySQL优化的一个途径,是非常有用的。它会记录下我们一些查询时间长的sql语句,对其语句我们进行分析,从而达到sql查询语句的最优化。但是慢日志查询开启之后,针对sql查询会通过磁盘I/O将相关的记录写入到磁盘文件中,增加了一个磁盘的I/O读写。因此,我们该功能用在开发、测试环境上,而不用在生产环境中去。

慢日志查询工具

由于慢日志查询文件越到后期,内容越多。我们对其分析的压力越大,因此我们需要借助某些工具实现快速分析。这些工具还没完全使用熟悉,后期单独写一篇文章介绍该类型的工具,这里只是罗列一下工具名称。
1.mysqldumpslow
2.pt-query-digest
3.mysqltop(天兔Lepus)
原文转自[浪子编程走四方]()

    原文作者:前世与今生
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000017933820
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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