目錄
1 什麼是慢查詢
慢查詢日誌，顧名思義，就是查詢的比較慢的日誌，是指mysql記錄所有執行超過long_query_time參數設定的時間閾值的SQL語句的日誌。該日誌能爲SQL語句的優化帶來很好的幫助。默認情況下，慢查詢日誌是關閉的，要使用慢查詢日誌功能，首先要開啓慢查詢日誌功能。
查詢優化的過程就是先用慢查詢找到所有SQL語句中查詢比較慢的語句，然後再針對這些SQL語句使用explain執行計劃進行分析進而進行相應的優化。
2 慢查詢配置
2.1 慢查詢基本配置
- slow_query_log 啓動停止技術慢查詢日誌
- slow_query_log_file 指定慢查詢日誌得存儲路徑及文件（默認和數據文件放一起）
- long_query_time 指定記錄慢查詢日誌SQL執行時間得閾值（單位：秒，默認10秒）
- log_queries_not_using_indexes 是否記錄未使用索引的SQL
- log_output 日誌存放的地方【TABLE】【FILE】【FILE,TABLE】
配置了慢查詢後，它會記錄符合條件的SQL
包括：
- 查詢語句
- 數據修改語句
- 已經回滾得SQL
實操：
通過下面命令查看下上面的配置：
show VARIABLES like '%slow_query_log%'
show VARIABLES like '%slow_query_log_file%'
show VARIABLES like '%long_query_time%'
show VARIABLES like '%log_queries_not_using_indexes%'
show VARIABLES like 'log_output'
set global long_query_time=0; ---默認10秒，這裏爲了演示方便設置爲0
set GLOBAL slow_query_log = 1; --開啓慢查詢日誌
set global log_output='FILE,TABLE' --項目開發中日誌只能記錄在日誌文件中，不能記表中
設置完成後，查詢一些列表可以發現慢查詢的日誌文件裏面有數據了。
2.2 慢查詢解讀
從慢查詢日誌裏面摘選一條慢查詢日誌，數據組成如下
慢查詢格式顯示
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行號 |
內容 |
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1 |
用戶名 、用戶的IP信息、線程ID號 |
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2 |
執行花費的時間【單位：毫秒】 |
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3 |
執行獲得鎖的時間 |
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4 |
獲得的結果行數 |
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5 |
掃描的數據行數 |
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6 |
這SQL執行的具體時間 |
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7 |
具體的SQL語句 |
3 慢查詢分析
慢查詢的日誌記錄非常多，要從裏面找尋一條查詢慢的日誌並不是很容易的事情，一般來說都需要一些工具輔助才能快速定位到需要優化的SQL語句，下面介紹兩個慢查詢輔助工具
3.1 Mysqldumpslow
常用的慢查詢日誌分析工具，彙總除查詢條件外其他完全相同的SQL，並將分析結果按照參數中所指定的順序輸出。該工具就在MySQL安裝目錄下的bin文件中。
語法：
mysqldumpslow -s r -t 10 slow-mysql.log
-s order (c,t,l,r,at,al,ar)
c:總次數
t:總時間
l:鎖的時間
r:總數據行
at,al,ar :t,l,r平均數 【例如：at = 總時間/總次數】
-t top 指定取前面幾條作爲結果輸出
mysqldumpslow.pl -s t -t 10 D:\DESKTOP-2EKGEE5-slow.log
3.2 pt_query_digest
是用於分析mysql慢查詢的一個工具，與mysqldumpshow工具相比，py-query_digest 工具的分析結果更具體，更完善。
mysqldumpshow這個工具必須登錄到MySQL服務器纔可以使用，有時因爲某些原因如權限不足等，無法在服務器上記錄查詢。這樣的限制我們也常常碰到。但是py-query_digest就沒有這種問題。而且py-query_digest能夠查看執行計劃，mysqldumpshow就沒有。
首先來看下一個命令
perl .\pt-query-digest --explain h=127.0.0.1,u=root,p=root1234% D:\DESKTOP-2EKGEE5-slow.log
彙總的信息【總的查詢時間】、【總的鎖定時間】、【總的獲取數據量】、【掃描的數據量】、【查詢大小】
- Response: 總的響應時間。
- time: 該查詢在本次分析中總的時間佔比。
- calls: 執行次數，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句。
- R/Call: 平均每次執行的響應時間。
- Item : 查詢對象
3.2.1 擴展閱讀：
3.2.1.1 pt-query-digest語法及重要選項
pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
- --create-review-table 當使用--review參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創建。
- --create-history-table 當使用--history參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創建。
- --filter 對輸入的慢查詢按指定的字符串進行匹配過濾後再進行分析
- --limit 限制輸出結果百分比或數量，默認值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總響應時間佔比從大到小排序，輸出到總和達到50%位置截止。
- --host mysql服務器地址
- --user mysql用戶名
- --password mysql用戶密碼
- --history 將分析結果保存到表中，分析結果比較詳細，下次再使用--history時，如果存在相同的語句，且查詢所在的時間區間和歷史表中的不同，則會記錄到數據表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某類型查詢的歷史變化。
- --review 將分析結果保存到表中，這個分析只是對查詢條件進行參數化，一個類型的查詢一條記錄，比較簡單。當下次使用--review時，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到數據表中。
- --output 分析結果輸出類型，值可以是report(標準分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便於閱讀。
- --since 從什麼時間開始分析，值爲字符串，可以是指定的某個”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時間點，也可以是簡單的一個時間值：s(秒)、h(小時)、m(分鐘)、d(天)，如12h就表示從12小時前開始統計。
- --until 截止時間，配合—since可以分析一段時間內的慢查詢。
3.2.1.2 分析pt-query-digest輸出結果
3.2.1.2.1 第一部分：總體統計結果
- Overall：總共有多少條查詢
- Time range：查詢執行的時間範圍
- unique：唯一查詢數量，即對查詢條件進行參數化以後，總共有多少個不同的查詢
- total：總計 min：最小 max：最大 avg：平均
- 95%：把所有值從小到大排列，位置位於95%的那個數，這個數一般最具有參考價值
- median：中位數，把所有值從小到大排列，位置位於中間那個數
# 該工具執行日誌分析的用戶時間，系統時間，物理內存佔用大小，虛擬內存佔用大小
# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz
# 工具執行時間
# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016
# 運行分析工具的主機名
# Hostname: localhost.localdomain
# 被分析的文件名
# Files: slow.log
# 語句總數量，唯一的語句數量，QPS，併發數
# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency
# 日誌記錄的時間範圍
# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40
# 屬性 總計 最小 最大 平均 95% 標準 中等
# Attribute total min max avg 95% stddev median
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 語句執行時間
# Exec time 3s 640ms 2s 1s 2s 999ms 1s
# 鎖佔用時間
# Lock time 1ms 0 1ms 723us 1ms 1ms 723us
# 發送到客戶端的行數
# Rows sent 5 1 4 2.50 4 2.12 2.50
# select語句掃描行數
# Rows examine 186.17k 0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k
# 查詢的字符數
# Query size 455 15 440 227.50 440 300.52 227.50
3.2.1.2.2 第二部分：查詢分組統計結果
- Rank：所有語句的排名，默認按查詢時間降序排列，通過--order-by指定
- Query ID：語句的ID，（去掉多餘空格和文本字符，計算hash值）
- Response：總的響應時間
- time：該查詢在本次分析中總的時間佔比
- calls：執行次數，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句
- R/Call：平均每次執行的響應時間
- V/M：響應時間Variance-to-mean的比率
- Item：查詢對象
# Profile
# Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M Item
# ==== ================== ============= ===== ====== ===== ===============
# 1 0xF9A57DD5A41825CA 2.0529 76.2% 1 2.0529 0.00 SELECT
# 2 0x4194D8F83F4F9365 0.6401 23.8% 1 0.6401 0.00 SELECT wx_member_base
3.2.1.2.3 第三部分：每一種查詢的詳細統計結果
由下面查詢的詳細統計結果，最上面的表格列出了執行次數、最大、最小、平均、95%等各項目的統計。
- ID：查詢的ID號，和上圖的Query ID對應
- Databases：數據庫名
- Users：各個用戶執行的次數（佔比）
- Query_time distribution ：查詢時間分佈, 長短體現區間佔比，本例中1s-10s之間查詢數量是10s以上的兩倍。
- Tables：查詢中涉及到的表
- Explain：SQL語句
# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0xF9A57DD5A41825CA at byte 802
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: all events occurred at 2016-11-22 06:11:40
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 50 1
# Exec time 76 2s 2s 2s 2s 2s 0 2s
# Lock time 0 0 0 0 0 0 0 0
# Rows sent 20 1 1 1 1 1 0 1
# Rows examine 0 0 0 0 0 0 0 0
# Query size 3 15 15 15 15 15 0 15
# String:
# Databases test
# Hosts 192.168.8.1
# Users mysql
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select sleep(2)\G