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js源码下载从哪个网站能下载,游戏推广怎么找玩家,广州网络推广定制,博客和微博的区别慢查询日志(Slow Query Log)是 MySQL 提供的一种核心性能优化工具,用于记录执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。通过分析这些日志,可以定位数据库性能瓶颈,优化低效查询,提升系统整体效率。 一、慢查询日志的…

慢查询日志(Slow Query Log)是 MySQL 提供的一种核心性能优化工具,用于记录执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。通过分析这些日志,可以定位数据库性能瓶颈,优化低效查询,提升系统整体效率。


一、慢查询日志的作用
  1. 性能瓶颈定位
    识别执行时间过长的 SQL 语句,帮助找出数据库性能问题的根源(如索引缺失、复杂查询、全表扫描等)。
  2. 优化依据
    提供真实的 SQL 执行数据(如执行时间、锁等待时间、扫描行数等),为优化提供依据。
  3. 系统监控
    监控数据库长期性能变化趋势,及时发现潜在问题。
  4. 索引优化
    记录未使用索引的查询(需配置 log_queries_not_using_indexes),帮助发现索引缺失或无效使用的情况。

二、如何开启慢查询日志
1. 配置文件设置(永久生效)

编辑 MySQL 配置文件(my.cnfmy.ini),在 [mysqld] 段中添加以下参数:

[mysqld]
slow_query_log = 1                  # 开启慢查询日志(1 表示开启)
slow_query_log_file = /path/to/slow.log  # 指定日志文件路径
long_query_time = 2                 # 定义慢查询阈值(单位:秒,默认 10 秒)
log_queries_not_using_indexes = 1   # 记录未使用索引的查询(可选)
log_output = FILE                   # 日志输出方式(FILE 或 TABLE)

保存后重启 MySQL 服务

# Linux 系统
sudo systemctl restart mysql
2. 动态设置(临时生效)

通过 MySQL 命令行临时启用(重启后失效):

-- 开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
-- 设置慢查询阈值(需重新连接会话才能生效)
SET GLOBAL long_query_time = 2;
-- 指定日志文件路径
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/slow.log';
-- 记录未使用索引的查询
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 1;
3. 验证配置

执行以下命令检查配置是否生效:

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query%';
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'long_query_time';

三、核心参数详解
参数名类型默认值说明
slow_query_logBooleanOFF慢查询日志总开关
slow_query_log_fileStringhostname-slow.log慢查询日志文件路径
long_query_timeFloat10慢查询阈值(单位:秒)
log_queries_not_using_indexesBooleanOFF是否记录未使用索引的查询
min_examined_row_limitInteger0记录扫描行数超过该值的查询
log_slow_admin_statementsBooleanOFF是否记录慢管理语句(如 ALTER/ANALYZE
log_slow_slave_statementsBooleanOFF是否记录从库慢查询

四、日志内容与格式

慢查询日志记录了以下信息:

  • SQL 语句:被记录的查询语句。
  • 执行时间(Query_time):SQL 执行的总时间。
  • 锁等待时间(Lock_time):SQL 等待锁的时间。
  • 返回行数(Rows_sent):返回给客户端的行数。
  • 扫描行数(Rows_examined):SQL 扫描的行数。
  • 用户信息:执行查询的用户和主机信息。
  • 时间戳:查询执行的日期和时间。

示例日志内容

# Time: 2025-06-30T17:50:07.123456Z
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 2.345678  Lock_time: 0.000123  Rows_sent: 100  Rows_examined: 10000
SET timestamp=1720000000;
SELECT * FROM users WHERE created_at > '2025-01-01';

五、日志分析方法
1. 直接查看日志文件

使用命令行工具查看日志文件:

# 查看日志内容
less /var/log/mysql/slow.log# 统计慢查询数量
grep -c "Query_time" /var/log/mysql/slow.log
2. 使用 MySQL 自带工具 mysqldumpslow

mysqldumpslow 可以汇总和排序慢查询日志中的 SQL 语句。

# 按执行时间排序,显示前10条
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log# 按查询次数排序,显示前10条
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/log/mysql/slow.log
3. 使用第三方工具 pt-query-digest

Percona Toolkit 中的 pt-query-digest 提供更详细的分析报告:

pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log > analysis_report.txt
4. 查询 mysql.slow_log

如果日志输出到表(log_output=TABLE),可通过 SQL 直接查询:

SELECT * FROM mysql.slow_log ORDER BY query_time DESC LIMIT 10;

六、优化慢查询的典型方法
  1. 添加索引
    对频繁查询的字段(如 WHEREJOINORDER BY)添加索引。
    示例

    CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at);
    
  2. 优化 SQL 语句

    • 避免全表扫描(使用 EXPLAIN 分析执行计划)。
    • 减少子查询,改用 JOIN
    • 避免 SELECT *,仅查询必要字段。
  3. 调整配置参数

    • 根据业务需求调整 long_query_time(例如设置为 1 秒)。
    • 启用 log_queries_not_using_indexes 以发现未使用索引的查询。
  4. 分页与缓存

    • 对高频查询结果进行缓存(如 Redis)。
    • 使用分页限制返回行数(如 LIMIT 100)。

七、常见问题与注意事项
  1. 日志文件过大

    • 定期归档或清理旧日志,避免磁盘空间不足。
    • 使用 log_output=TABLE 将日志存储到数据库表中,便于管理。
  2. 生产环境配置建议

    • 阈值设置:默认阈值为 10 秒,生产环境中建议调低(如 1-2 秒)以捕获更多潜在问题。
    • 权限问题:确保 MySQL 有权限写入日志文件路径。
    • 性能影响:慢查询日志本身会带来轻微性能开销,建议在测试环境调试,生产环境谨慎使用。
  3. 未使用索引的查询
    启用 log_queries_not_using_indexes 后,日志可能快速增长,需结合 EXPLAIN 分析是否需要添加索引。


八、实战案例
案例 1:索引优化

问题:查询 created_at 范围内的用户列表耗时较长。

SELECT * FROM users WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

优化:在 created_at 字段上创建索引。

CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at);

效果:查询时间从 5 秒降至 0.1 秒。

案例 2:复杂查询优化

问题:关联查询订单和用户表时响应时间过长。

SELECT o.id, o.total 
FROM orders o 
JOIN users u ON o.user_id = u.id 
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

优化

  1. order_date 字段上创建索引:

    CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date);
    
  2. 使用覆盖索引优化查询:

    SELECT o.id, o.total 
    FROM orders o 
    JOIN users u ON o.user_id = u.id 
    WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
    USE INDEX (idx_order_date);
    

    效果:查询时间从 3 秒降至 0.3 秒。


九、总结

慢查询日志是 MySQL 性能优化的核心工具,通过合理配置和分析,可以显著提升数据库效率。建议结合 EXPLAIN、索引优化和 SQL 重写策略,持续监控和调优数据库性能。

http://www.dtcms.com/wzjs/353216.html

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