MySQL性能优化(六)慢查询

MySQL性能优化(六)慢查询

1. 慢查询

1.1 慢查询是什么

  • MySQL慢查询,全名是慢查询日志,是MySQL提供的一种日志记录,用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句。 具体环境中,运行时间超过long_query_time值的SQL语句,则会被记录到慢查询日志中。
  • long_query_time的默认值为10,意思是记录运行10秒以上的语句。 默认情况下,MySQL数据库并不启动慢查询日志,需要手动来设置这个参数。
  • 当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件数据库表

1.2 慢查询配置

  • slow_query_log:是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。
  • log-slow-queries :旧版(5.6以下版本)MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数,系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
  • slow-query-log-file:新版(5.6及以上版本)MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数,系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
  • long_query_time:慢查询阈值,当查询时间多于设定的阈值时,记录日志。
  • log_queries_not_using_indexes:未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。
  • log_output:日志存储方式。log_output='FILE'表示将日志存入文件,默认值是'FILE'。log_output='TABLE'表示将日志存入数据库。

SQL语句实操:

1.查看当前配置信息

SHOW VARIABLES LIKE 'datadir' // 查看数据文件的位置
// 通过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'

2.配置慢查询

set global long_query_time=0;   // 默认10秒,这里为了演示方便设置为0 

set GLOBAL  slow_query_log = 1; // 开启慢查询日志

set global log_output='FILE,TABLE'  // 项目开发中日志只能记录在日志文件中,不能记表中

设置完成后,查询一些列表可以发现慢查询的日志文件里面有数据了。

image.png

1.3 慢查询日志分析

从慢查询日志里面摘选一条慢查询日志,数据组成如下 image.png

image.png

第一行:用户名 、用户的IP信息、线程ID号
第二行:执行花费的时间【单位:毫秒】
第三行:执行获得锁的时间
第四行:获得的结果行数
第五行:扫描的数据行数
第六行:这SQL执行的具体时间
第七行:具体的SQL语句

1.4 慢查询日志分析工具

慢查询的日志记录非常多,要从里面找寻一条查询慢的日志并不是很容易的事情,一般来说都需要一些工具辅助才能快速定位到需要优化的SQL语句,下面介绍两个慢查询辅助工具

1.4.1 Mysqldumpslow

常用的慢查询日志分析工具,汇总除查询条件外其他完全相同的SQL,并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出。 语法: mysqldumpslow -s r -t 10 slow-mysql.log

image.png

mysqldumpslow.pl -s t -t 10 slow-mysql.log

image.png

// 例1:得到返回记录集最多的10个SQL。
mysqldumpslow.pl -s r -t 10 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data\DESKTOP-0M447PN-slow.log

// 例2:得到访问次数最多的10个SQL
mysqldumpslow.pl -s c -t 10 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data\DESKTOP-0M447PN-slow.log

// 例3: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.pl -s t -t 10 -g “left join” C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data\DESKTOP-0M447PN-slow.log

// 例4:另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用
// 否则有可能出现刷屏的情况。
mysqldumpslow.pl -s r -t 20 C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data\DESKTOP-0M447PN-slow.log | more

1.4.2 pt_query_digest

是用于分析mysql慢查询的一个工具,与mysqldumpshow工具相比pt_query_digest工具的分析结果更具体,更完善。有时因为某些原因如权限不足等,无法在服务器上记录查询。这样的限制我们也常常碰到。

 perl .\pt-query-digest  --explain h=127.0.0.1,u=root,p=root1234% C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data\DESKTOP-0M447PN-slow.log

image.png

汇总的信息【总的查询时间】、【总的锁定时间】、【总的获取数据量】、【扫描的数据量】、【查询大小】

  • 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

1.4.2.1 pt-query-digest语法及重要选项

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。

1.4.2.2 pt-query-digest输出结果

第一部分:总体统计结果

  • Overall:总共有多少条查询
  • 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
  • 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
# 该工具执行日志分析的用户时间,系统时间,物理内存占用大小,虚拟内存占用大小
# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz
# 工具执行时间
# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016
# 运行分析工具的主机名
# Hostname: localhost.localdomain
# 被分析的文件名
# Files: slow.log
# 语句总数量,唯一的语句数量,QPS,并发数
# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency 
# 日志记录的时间范围
# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40
# 属性    总计  最小 最大 平均 95% 标准 中等
# Attribute   total  min  max  avg  95% stddev median
# ============  ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 语句执行时间
# Exec time    3s 640ms  2s  1s  2s 999ms  1s
# 锁占用时间
# Lock time   1ms  0  1ms 723us  1ms  1ms 723us
# 发送到客户端的行数
# Rows sent    5  1  4 2.50  4 2.12 2.50
# select语句扫描行数
# Rows examine  186.17k  0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k
# 查询的字符数
# Query size   455  15  440 227.50  440 300.52 227.50

第二部分:查询分组统计结果

  • Rank:所有语句的排名,默认按查询时间降序排列,通过--order-by指定
  • Query ID:语句的ID,(去掉多余空格和文本字符,计算hash值)
  • 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
  • V/M:响应时间Variance-to-mean的比率
  • Item:查询对象
# 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

第三部分:每一种查询的详细统计结果

由下面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。

  • ID:查询的ID号,和上图的Query ID对应
  • Databases:数据库名
  • 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之间查询数量是10s以上的两倍。
  • Tables:查询中涉及到的表
  • Explain:SQL语句
# 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


评论

Your browser is out-of-date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×