mysql 分析慢查询

要分析 MySQL 中的慢查询,可以使用以下方法和工具:

  1. 启用慢查询日志:

    • 步骤 :
      1. 打开 MySQL 配置文件(my.cnfmy.ini)。

      2. 添加或修改以下参数:

        复制代码
        slow_query_log = 1
        slow_query_log_file = /path/to/your/mysql-slow.log
        long_query_time = 2

        这里的 long_query_time 设置为 2 秒,即查询超过 2 秒的将被记录到慢查询日志中。 3. 重启 MySQL 服务以应用配置。 4. 确认设置生效:

        复制代码
        SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
        SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';
        SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';

2.分析慢查询日志:

  • 使用 mysqldumpslow : mysqldumpslow 是一个用于分析慢查询日志的命令行工具。

    • 基本用法:

      mysqldumpslow -s t /path/to/your/mysql-slow.log

  • 这里的 -s t 表示按时间排序。

  • 常用选项:

    • -s : 排序方式(c - 计数, l - 锁时间, r - 返回记录, t - 查询时间, al - 平均锁时间, ar - 平均返回记录, at - 平均查询时间)
    • -t : 返回前 N 条查询
    • -g : 使用正则表达式匹配特定查询

3.使用 EXPLAIN 分析查询:

  • EXPLAIN 可以显示查询的执行计划,帮助了解查询执行的具体步骤。

  • 使用方法:

    EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_conditions;

  • 输出解释:

    • id:查询中select的序列号。
    • select_type:查询的类型(SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY等)。
    • table:表名。
    • type:连接类型(ALL、index、range、ref、eq_ref、const、system、NULL)。
    • possible_keys:查询中可能使用的索引。
    • key:实际使用的索引。
    • key_len:使用的索引长度。
    • ref:索引的列。
    • rows:预计读取的行数。
    • Extra:额外信息(如Using index, Using where, Using temporary, Using filesort)。

4.使用性能模式(Performance Schema):

  • MySQL 的性能模式是一个用于监控服务器性能的工具。

  • 启用和配置性能模式:

    UPDATE performance_schema.setup_consumers SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME = 'events_statements_history';
    UPDATE performance_schema.setup_consumers SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME = 'events_statements_current';

查询慢查询信息:

复制代码
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_history WHERE TIMER_WAIT > 2000000000;  -- 2秒

5.使用第三方工具:

  • pt-query-digest : pt-query-digest 是 Percona Toolkit 中的一个工具,用于分析慢查询日志和其他日志文件。
    • 使用方法,它会生成详细的分析报告,包含最慢的查询、频率、时间分布等信息。

      复制代码
      pt-query-digest /path/to/your/mysql-slow.log

​​​​​MySQL Workbench: MySQL Workbench 提供了一个图形界面工具,可以分析慢查询日志并生成报告。

通过上述方法,可以有效分析和优化 MySQL 的慢查询,找到性能瓶颈并进行针对性的优化。

相关推荐
该用户已不存在20 分钟前
MySQL 与 PostgreSQL,该怎么选?
数据库·mysql·postgresql
GoldenaArcher41 分钟前
GraphQL 工程化篇 III:引入 Prisma 与数据库接入
数据库·后端·graphql
川石课堂软件测试42 分钟前
自动化测试之 Cucumber 工具
数据库·功能测试·网络协议·测试工具·mysql·单元测试·prometheus
RestCloud1 小时前
StarRocks 数据分析加速:ETL 如何实现实时同步与高效查询
数据库
lang201509281 小时前
MySQL数据类型存储全解析
mysql
野猪亨利6672 小时前
Qt day1
开发语言·数据库·qt
siriuuus2 小时前
Linux MySQL 多实例部署与配置实践
linux·运维·mysql
本就一无所有 何惧重新开始2 小时前
Redis技术应用
java·数据库·spring boot·redis·后端·缓存
isaki1372 小时前
qt day1
开发语言·数据库·qt
流星白龙2 小时前
【Qt】4.项目文件解析
开发语言·数据库·qt