MySQL慢日志全解析

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 慢日志在日常数据库运维中经常会用到,我们可以通过查看慢日志来获得效率较差的 SQL ,然后可以进行 SQL 优化。本篇文章我们一起来学习下慢日志相关知识。

1.慢日志简介


慢日志全称为慢查询日志(Slow Query Log),主要用来记录在 MySQL 中执行时间超过指定时间的 SQL 语句。通过慢查询日志,可以查找出哪些语句的执行效率低,以便进行优化。


默认情况下,MySQL 并没有开启慢日志,可以通过修改 slow_query_log 参数来打开慢日志。与慢日志相关的参数介绍如下:


  • slow_query_log:是否启用慢查询日志,默认为0,可设置为0、1,1表示开启。
  • slow_query_log_file:指定慢查询日志位置及名称,默认值为host_name-slow.log,可指定绝对路径。
  • long_query_time:慢查询执行时间阈值,超过此时间会记录,默认为10,单位为s。
  • log_output:慢查询日志输出目标,默认为file,即输出到文件。
  • log_timestamps:主要是控制 error log、slow log、genera log 日志文件中的显示时区,默认使用UTC时区,建议改为 SYSTEM 系统时区。
  • log_queries_not_using_indexes:是否记录所有未使用索引的查询语句,默认为off。
  • min_examined_row_limit:对于查询扫描行数小于此参数的SQL,将不会记录到慢查询日志中,默认为0。
  • log_slow_admin_statements:慢速管理语句是否写入慢日志中,管理语句包含 alter table、create index 等,默认为 off 即不写入。


一般情况下,我们只需开启慢日志记录,配置下阈值时间,其余参数可按默认配置。对于阈值时间,可灵活调整,比如说可以设置为 1s 或 3s 。


2.慢日志实战


在配置文件中,我们可以设置以下几个慢日志相关参数:

# 慢查询日志相关配置,可根据实际情况修改
vim /etc/my.cnf 
[mysqld] 
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /data/mysql/logs/slow.log
long_query_time = 1
log_timestamps = SYSTEM
log_output = FILE

下面我们具体看下,慢日志会记录哪些内容?我们执行一条较慢的查询 SQL ,来看下在慢日志中的体现。

# 该条SQL执行时间超过阈值
# Time: 2021-05-13T17:38:03.687811+08:00
# User@Host: root[root] @  [192.168.85.0]  Id: 2604943
# Query_time: 1.099889  Lock_time: 0.000144 Rows_sent: 39  Rows_examined: 45305
SET timestamp=1620898683;
select * from test_table where col_name like '%测试%';

如果启用了慢速查询日志,并且选择了 FILE 作为输出目标,则写入日志的每个语句都以 # 字符开头。对于每一组慢SQL,第一行记录的是该条 SQL 执行的时刻(如果 log_timestamps 参数为 UTC ,则改时间会显示 UTC 时区时间),第二行记录的是执行该语句的用户和 IP 以及链接 id ,第三行的几个字段解释如下:


  • Query_time: duration 语句执行时间,以秒为单位。
  • Lock_time: duration 获取锁的时间(以秒为单位)。
  • Rows_sent: N 发送给 Client 端的行数。
  • Rows_examined: N 服务器层检查的行数(不计算存储引擎内部的任何处理)。


下面两行分别是此语句执行时候的时间戳和具体慢 SQL 。

在实际环境下,不建议开启 log_queries_not_using_indexes 参数,此参数打开后可能导致慢日志迅速增长。对于慢日志的筛选与分析,我们可以借助 mysqldumpslow、pt-query-digest 等工具来分析。对于慢日志文件,要定期进行归档处理,比如可以暂时关闭慢日志,然后将旧文件重命名,之后再开启慢日志,这样就会写入新的日志文件中,有效减小日志体积。

目录
相关文章
|
5天前
|
消息中间件 canal 关系型数据库
Maxwell:binlog 解析器,轻松同步 MySQL 数据
Maxwell:binlog 解析器,轻松同步 MySQL 数据
38 11
|
5天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL数据存储机制:从表结构到物理存储
深入解析MySQL数据存储机制:从表结构到物理存储
14 1
|
18天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
技术解析:MySQL中取最新一条重复数据的方法
以上提供的两种方法都可以有效地从MySQL数据库中提取每个类别最新的重复数据。选择哪种方法取决于具体的使用场景和MySQL版本。子查询加分组的方法兼容性更好,适用于所有版本的MySQL;而窗口函数方法代码更简洁,执行效率可能更高,但需要MySQL 8.0及以上版本。在实际应用中,应根据数据量大小、查询性能需求以及MySQL版本等因素综合考虑,选择最合适的实现方案。
90 6
|
22天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL技术安装配置、数据库与表的设计、数据操作解析
MySQL,作为最流行的关系型数据库管理系统之一,在WEB应用领域中占据着举足轻重的地位。本文将从MySQL的基本概念、安装配置、数据库与表的设计、数据操作解析,并通过具体的代码示例展示如何在实际项目中应用MySQL。
65 0
|
2月前
|
API C# 开发框架
WPF与Web服务集成大揭秘:手把手教你调用RESTful API,客户端与服务器端优劣对比全解析!
【8月更文挑战第31天】在现代软件开发中,WPF 和 Web 服务各具特色。WPF 以其出色的界面展示能力受到欢迎,而 Web 服务则凭借跨平台和易维护性在互联网应用中占有一席之地。本文探讨了 WPF 如何通过 HttpClient 类调用 RESTful API,并展示了基于 ASP.NET Core 的 Web 服务如何实现同样的功能。通过对比分析,揭示了两者各自的优缺点:WPF 客户端直接处理数据,减轻服务器负担,但需处理网络异常;Web 服务则能利用服务器端功能如缓存和权限验证,但可能增加服务器负载。希望本文能帮助开发者根据具体需求选择合适的技术方案。
68 0
|
2月前
|
监控 网络协议 Java
Tomcat源码解析】整体架构组成及核心组件
Tomcat,原名Catalina,是一款优雅轻盈的Web服务器,自4.x版本起扩展了JSP、EL等功能,超越了单纯的Servlet容器范畴。Servlet是Sun公司为Java编程Web应用制定的规范,Tomcat作为Servlet容器,负责构建Request与Response对象,并执行业务逻辑。
Tomcat源码解析】整体架构组成及核心组件
|
2月前
|
存储 NoSQL Redis
redis 6源码解析之 object
redis 6源码解析之 object
58 6
|
21天前
|
存储 缓存 Java
什么是线程池?从底层源码入手,深度解析线程池的工作原理
本文从底层源码入手,深度解析ThreadPoolExecutor底层源码,包括其核心字段、内部类和重要方法,另外对Executors工具类下的四种自带线程池源码进行解释。 阅读本文后,可以对线程池的工作原理、七大参数、生命周期、拒绝策略等内容拥有更深入的认识。
什么是线程池?从底层源码入手,深度解析线程池的工作原理
|
25天前
|
开发工具
Flutter-AnimatedWidget组件源码解析
Flutter-AnimatedWidget组件源码解析
|
21天前
|
设计模式 Java 关系型数据库
【Java笔记+踩坑汇总】Java基础+JavaWeb+SSM+SpringBoot+SpringCloud+瑞吉外卖/谷粒商城/学成在线+设计模式+面试题汇总+性能调优/架构设计+源码解析
本文是“Java学习路线”专栏的导航文章,目标是为Java初学者和初中高级工程师提供一套完整的Java学习路线。
175 37

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
下一篇
无影云桌面