详解MySQL 慢查询

查询mysql的操作信息

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show status -- 显示全部mysql操作信息   show status like "com_insert%" ; -- 获得mysql的插入次数;   show status like "com_delete%" ; -- 获得mysql的删除次数;   show status like "com_select%" ; -- 获得mysql的查询次数;   show status like "uptime" ; -- 获得mysql服务器运行时间   show status like 'connections' ; -- 获得mysql连接次数

查询mysql的操作信息show [session|global] status like .... 如果你不写 [session|global] 默认是session 会话，只取出当前窗口的执行，如果你想看所有(从mysql 启动到现在，则应该 global)

通过查询mysql的读写比例,可以做相应的配置优化;

慢查询

当mysql性能下降时，通过开启慢查询来获得哪条sql语句造成的响应过慢，进行分析处理。当然开启慢查询会带来cpu损耗与日志记录的io开销，所以我们要间断性的打开慢查询日志来查看mysql运行状态。

慢查询能记录下所有执行超过long_query_time时间的sql语句, 用于找到执行慢的sql, 方便我们对这些sql进行优化.

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show variables like "%slow%" ; -- 是否开启慢查询; show status like "%slow%" ; -- 查询慢查询sql状况; show variables like "long_query_time" ; -- 慢查询时间

慢查询开启设置

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mysql> show variables like 'long_query_time' ; -- 默认情况下，mysql认为10秒才是一个慢查询 + -----------------+-----------+ | variable_name  | value   | + -----------------+-----------+ | long_query_time | 10.000000 | + -----------------+-----------+   mysql> set long_query_time=1; -- 修改慢查询时间,只能当前会话有效; mysql> set global slow_query_log= 'on' ; -- 启用慢查询 ,加上global，不然会报错的;

也可以在配置文件中更改
修改mysql配置文件my.ini[windows]/my.cnf[linux]加入,注意必须在[mysqld]后面加入

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slow_query_log = on -- 开启日志; slow_query_log_file = /data/f/mysql_slow_cw.log -- 记录日志的log文件; 注意:window上必须写绝对路径,比如 d:/wamp/bin/mysql/mysql5.5.16/data/show-slow.log long_query_time = 2 -- 最长查询的秒数; log-queries- not -using-indexes -- 表示记录没有使用索引的查询

使用慢查询

example1:

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mysql> select sleep(3);   mysql> show status like '%slow%' ; + ---------------------+-------+ | variable_name    | value | + ---------------------+-------+ | slow_launch_threads | 0   | | slow_queries    | 1   | + ---------------------+-------+ -- slow_queries 一共有一条慢查询

example2:

利用存储过程构建一个大的数据库来进行测试;

数据准备

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create table dept( deptno mediumint  unsigned not null default 0 comment '编号' , dname varchar (20) not null default "" comment '名称' , loc varchar (13) not null default "" comment '地点' ) engine=myisam default charset=utf8 comment '部门表' ;   create table emp (empno mediumint unsigned not null default 0, ename varchar (20) not null default "" comment '名字' , job varchar (9) not null default "" comment '工作' , mgr mediumint unsigned not null default 0 comment '上级编号' , hiredate date not null comment '入职时间' , sal decimal (7,2) not null comment '薪水' , comm decimal (7,2) not null comment '红利' , deptno mediumint unsigned not null default 0 comment '部门编号' )engine=myisam default charset=utf8 comment '雇员表' ;   create table salgrade( grade mediumint unsigned not null default 0 comment '等级' , losal decimal (17,2) not null comment '最低工资' , hisal decimal (17,2) not null comment '最高工资' )engine=myisam default charset=utf8 comment '工资级别表' ;   insert into salgrade values (1,700,1200); insert into salgrade values (2,1201,1400); insert into salgrade values (3,1401,2000); insert into salgrade values (4,2001,3000); insert into salgrade values (5,3001,9999);   delimiter $ create function rand_num() returns tinyint(6) reads sql data begin   declare return_num tinyint(6) default 0;   set return_num = floor(1+rand()*30);   return return_num; end $   delimiter $ create function rand_string(n int ) returns varchar (255) reads sql data begin   declare chars_str varchar (100) default   'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefjhijklmnopqrstuvwxyz' ;   declare return_str varchar (255) default '' ;   declare i int default 0;   while i < n do    set return_str =concat(return_str, substring (chars_str,floor(1+rand()*52),1));    set i = i + 1;   end while;   return return_str; end $   delimiter $ create procedure insert_emp( in start int (10), in max_num int (10)) begin   declare i int default 0;   # set autocommit =0 把autocommit设置成0,关闭自动提交;   set autocommit = 0;   repeat    set i = i + 1;    insert into emp values ((start+i) ,rand_string(6), 'salesman' ,0001,curdate(),2000,400,rand_num());    until i = max_num   end repeat;   commit ; end $   call insert_emp(1,4000000); select * from `emp` where ename like '%mqspyv%' ; -- 1.163s   # time : 150530 15:30:58 -- 该查询发生在2015-5-30 15:30:58 # user @host: root[root] @ localhost [127.0.0.1] -- 是谁,在什么主机上发生的查询 # query_time: 1.134065 lock_time: 0.000000 rows_sent: 8 rows_examined: 4000000 -- query_time: 查询总共用了多少时间,lock_time: 在查询时锁定表的时间,rows_sent: 返回多少rows数据,rows_examined: 表扫描了400w行数据才得到的结果; set timestamp =1432971058; -- 发生慢查询时的时间戳; select * from `emp` where ename like '%mqspyv%' ;

开启慢查询后每天都有可能有好几g的慢查询日志,这个时候去人工的分析明显是不实际的;

慢查询分析工具:

mysqldumpslow

该工具是慢查询自带的分析慢查询工具，一般只要安装了mysql，就会有该工具；

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usage: mysqldumpslow [ opts... ] [ logs... ] -- 后跟参数以及log文件的绝对地址;     -s      what to sort by (al, at , ar, c, l, r, t), 'at' is default          al: average lock time          ar: average rows sent          at : average query time          c: count          l: lock time          r: rows sent          t: query time     -r      reverse the sort order (largest last instead of first )   -t num    just show the top n queries   -a      don 't abstract all numbers to n and strings to ' s '   -n num    abstract numbers with at least n digits within names   -g pattern  grep: only consider stmts that include this string   -h hostname hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),          default is ' * ', i.e. match all   -i name   name of server instance (if using mysql.server startup script)   -l      don' t subtract lock time from total time

常见用法

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mysqldumpslow -s c -t 10 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log # 取出使用最多的10条慢查询   mysqldumpslow -s t -t 3 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log # 取出查询时间最慢的3条慢查询   mysqldumpslow -s t -t 10 -g “ left join ” / database /mysql/slow-log # 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句     mysqldumpslow -s r -t 10 -g 'left join' /var/run/mysqld/mysqld-slow.log # 按照扫描行数最多的

注意: 使用mysqldumpslow的分析结果不会显示具体完整的sql语句,只会显示sql的组成结构;

假如: select * from sms_send where service_id=10 group by content limit 0, 1000;
mysqldumpslow来显示

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1 2	count : 1 time =1.91s (1s) lock=0.00s (0s) rows =1000.0 (1000), vgos_dba[vgos_dba]@[10.130.229.196] select * from sms_send where service_id=n group by content limit n, n;

pt-query-digest

说明

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具，它可以分析binlog、general log、slowlog，也可以通过showprocesslist或者通过tcpdump抓取的mysql协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。
pt-query-digest是一个perl脚本，只需下载并赋权即可执行。

安装

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wget http://www.percona.com/get/pt-query-digest chmod +x pt-query-digest # 注意这是一个linux脚本,要指明绝对或相对路径来使用   --或者下载整套工具   wget percona.com/get/percona-toolkit.rpm rpm -ivh percona-toolkit-2.2.13-1.noarch.rpm   wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz tar -zxvf percona-toolkit-2.2.13.tar.gz cd percona-toolkit-2.2.13 perl makefile.pl make && make install

语法及重要选项

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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。

第一部分：总体统计结果:

标准分析报告解释

overall: 总共有多少条查询，上例为总共266个查询。
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，该例为4。
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。

第二部分: 查询分组统计结果:

这部分对查询进行参数化并分组，然后对各类查询的执行情况进行分析，结果按总执行时长，从大到小排序。
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

第三部分：每一种查询的详细统计结果:

由上图可见,1号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。
databases: 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之间查询数量没有,全部集中在10s里面。
tables: 查询中涉及到的表
explain: 该条查询的示例

用法示例

(1)直接分析慢查询文件:

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1	pt-query-digest slow.log > slow_report.log

(2)分析最近12小时内的查询：

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1	pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log

(3)分析指定时间范围内的查询：

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1	pt-query-digest slow.log --since '2014-05-17 09:30:00' --until '2014-06-17 10:00:00'> > slow_report3.log

(4)分析只含有select语句的慢查询

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1	pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log

(5) 针对某个用户的慢查询

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1	pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log

(6) 查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询

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1	pt-query-digest --filter '(($event->{full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log

(7)把查询保存到test数据库的query_review表,如果没有的话会自动创建;

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1	pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,d=test,t=query_review --create-review-table slow.log

(8)把查询保存到query_history表

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1	pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,d=test,t=query_ history --create-review-table slow.log_20140401

(9)通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据，然后再分析

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1 2	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

(10)分析binlog

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1 2	mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

(11)分析general log

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1	pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log

以上就是详解mysql 慢查询的详细内容，更多关于mysql 慢查询的资料请关注服务器之家其它相关文章！

原文链接：https://www.kancloud.cn/thinkphp/mysql-design-optimalize/39320