mysql慢查询
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2)通过修改mysql的全局变量来处理(不需要重启,不过重启后失效)
1 #开启慢查询功能,1是开启,0是关闭 2 mysql> set global slow_query_log=1; 3 #定义查过多少秒的查询算是慢查询,我这里定义的是1秒,5.6之后允许设置少于1秒,例如0.1秒 4 mysql> set global long_query_time=1; 5 #定义慢查询日志的路径 6 mysql> set global slow_query_log_file=‘/tmp/slow_querys.log‘; 7 #关闭功能:set global slow_query_log=0; 8 然后通过一下命令查看是否成功 9 mysql> show variables like ‘long%‘; 10 mysql> show variables like ‘slow%‘; 11 #设置慢查询记录到表中 12 #set global log_output=‘TABLE‘;
使用set global slow_query_log=1开启了慢查询日志只对当前数据库生效,MySQL重启后则会失效。如果要永久生效,就必须修改配置文件my.cnf(其它系统变量也是如此)
set global slow_query_log=1;
my.cnf要增加或修改参数slow_query_log 和slow_query_log_file,如下所示:
1 slow_query_log = 1 2 slow_query_log_file = /tmp/mysql_slow.log
slow_query_log_file这个参数用于指定慢查询日志的存放路径,缺省情况是host_name-slow.log文件。
+---------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+-----------------------------------------------+
| slow_query_log_file | /home/WDPM/MysqlData/mysql/DB-Server-slow.log |
+---------------------+-----------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
慢查询日志内容及字段意义
tail -f slow_query.log # Time: 110107 16:22:11 # User@Host: root[root] @ localhost [] # Query_time: 9.869362 Lock_time: 0.000035 Rows_sent: 1 Rows_examined: 6261774 SET timestamp=1294388531; select count(*) from ep_friends; -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- - Time:SQL查询执行的时间 - User@Host:执行SQL查询的连接信息,用户和连接IP - Query_time,这条SQL执行的时间,越长则越慢 - Lock_time,在MySQL服务器阶段(不是在存储引擎阶段)等待表锁时间 - Rows_sent,查询返回的行数 - Rows_examined,查询检查的行数,越长就当然越费时间 SET timestamp:设置时间戳,没有实际意义,只是和Time对应执行时间。 最后,执行的sql语句记录信息,因为sql可能会很长。
开启了慢查询日志后,什么样的SQL才会记录到慢查询日志里面呢?
这个是由参数long_query_time控制
- 默认情况下long_query_time的值为10秒,可以使用命令修改,也可以在my.cnf参数里面修改。
- 关于运行时间正好等于long_query_time的情况,并不会被记录下来;也就是说,在mysql源码里是判断大于long_query_time,而非大于等于。
- 从MySQL 5.1开始,long_query_time开始以微秒记录SQL语句运行时间,之前仅用秒为单位记录。如果记录到表里面,只会记录整数部分,不会记录微秒部分
- 注意,某些情况下当你使用局部设置的方式时可能会出现如下情况,来看下面:
+-----------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-----------------+-----------+ | long_query_time | 10.000000 | +-----------------+-----------+ set global long_query_time=4; # 设置当前long_query_time时间 show variables like ‘long_query_time‘; # 再次查看long_query_time时间
- 如上所示,修改了变量long_query_time,但是查询变量long_query_time的值还是10,难道没有修改到呢?注意:使用命令 set global long_query_time=4修改后,需要重新连接或新开一个会话才能看到修改值。用show variables like ‘long_query_time‘查看只是当前会话的变量值。也可以不用重新连接会话,而是用show global variables like ‘long_query_time‘;。
- log_output参数指定慢查询日志的存储方式:
- l log_output=‘FILE‘表示将日志存入文件,默认值也是‘FILE‘。
- l log_output=‘TABLE‘表示将日志存入数据库,这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。同时也支持两种日志存储方式,配置的时候以逗号隔开即可,如:log_output=‘FILE,TABLE‘。
- 日志记录到系统的专用日志表中,要比记录到文件耗费更多的系统资源。因此对于需要启用慢查询日志,又需要能够获得更高的系统性能,那么建议优先记录到文件。
如何解决慢查询问题
要解决慢查询,就是优化这些查询缓慢的语句,或是重新组织自己的数据。
重新组织数据的表现形式是分表。对于成熟的业务系统而言,分表的代价是极高的。所以如何组织一张表仍然是建表的重要决策。
因此,优化语句才是解决慢查询的基本方法。
优化语句
1)索引。为合适的列添加合适的索引往往能有效解决问题。
关于索引有一个需要注意的地方,即,使用LIKE关键字时,如果匹配字符串的第一个字符为‘%‘,那么索引不会起作用。‘%‘必须不能再第一个位置。
2)通过explain命令获取语句的执行计划,以了解到MySQL是否使用了预期的索引来帮助查询。
explain用于显示mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。在select语句前加上explain就可以了。
例如:explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id
3)分解关联查询。
将一个大的查询分解为多个小查询。尽量多的采用单表查询。多表的连接可以分解到应用中去做。
4)分页。
分页是一个常见的情景。分页通常会使用limit加上偏移量的方法实现,同时加上合适的order by 子句。
如果有对应的索引,通常效率会不错,否则MySQL需要做大量的文件排序操作。
但是,当偏移量非常大的时候,例如可能是limit 10000,20这样的查询,MySQL需要查询10020条,但是只返回最后20条,这样的代价很高。
优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描,而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。
对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。
例:select id,title from collect limit 10000,10;
该语句存在的最大问题在于limit M,N中偏移量M太大(暂不考虑筛选字段上要不要添加索引的影响),导致每次查询都要先从整个表中找到满足条件 的前M条记录,之后舍弃这M条记录并从第M+1条记录开始再依次找到N条满足条件的记录。如果表非常大,且筛选字段没有合适的索引,且M特别大那么这样的代价是非常高的。如果我们下一次的查询能从前一次查询结束后标记的位置开始查找,找到满足条件的100条记录,并记下下一次查询应该开始的位置,以便于下一次查询能直接从该位置开始,这样就不必每次查询都先从整个表中先找到满足条件的前M条记录,舍弃,在从M+1开始再找到100条满足条件的记录了。比如说,先查询出10000条数据对应的主键id的值,然后通过该id的值直接查询该id后面的数据。 例:
select * from a where id in (select id from b );
对于这条sql语句,它的执行计划其实并不是先查询出b表的所有id,然后再与a表的id进行比较。MySQL会把in子查询转换成exists相关子查询,所以它实际等同于这条sql语句:
select * from a where exists(select * from b where b.id=a.id );而exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较,比较的条件是a.id=b.id . 看a表的每条记录的id是否在b表存在,如果存在就行返回a表的这条记录。
5)exists查询的弊端
由exists执行原理可知,a表(外表)使用不了索引,必须全表扫描,因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查(外表到里表中),顺序是固定死的。
mysql慢查询
标签:put 简单的 collect 执行 控制 注意 组织 root 形式
本文系统来源:https://www.cnblogs.com/z-han/p/12818812.html
内容总结
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