慢查询日志概念
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10S以上的语句。默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们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，也支持将日志记录写入数据库表。
慢查询日志相关参数
MySQL 慢查询的相关参数解释：slow_query_log ：是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。
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，这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。MySQL数据<br>库支持同时两种日志存储方式，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<br>要能够获得更高的系统性能，那么建议优先记录到文件。
慢查询日志配置
默认情况下slow_query_log的值为OFF，表示慢查询日志是禁用的，可以通过设置slow_query_log的值来开启，如下所示：
修改my.cnf文件，增加或修改参数slow_query_log 和slow_query_log_file后，然后重启MySQL服务器，如下所示:
mysql> show variables like '%slow_query_log%';
+---------------------+------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+------------------------------------------+
| slow_query_log | OFF |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log |
+---------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> set global slow_query_log=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> show variables like '%slow_query_log%';
+---------------------+------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+------------------------------------------+
| slow_query_log | ON |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log |
+---------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
#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）那么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。
如上所示，我修改了变量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。你用show variables like 'long_query_time'查看是当前会话的变量值，你也可以不用重新连接会话，而是用show global variables like 'long_query_time'; 如下所示：
slow_query_log =1
slow_query_log_file=/usr/local/mysql/data/localhost-slow.log
mysql> show variables like 'slow_query%';
+---------------------+---------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+---------------------+
| slow_query_log | ON |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log |
+---------------------+---------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> #慢查询的参数slow_query_log_file ，它指定慢查询日志文件的存放路径，系统默认会给一个缺省的文件host_name-slow.loglog_output 参数是指定日志的存储方式。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，这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。MySQL数据库支持同时两种日志存储方式，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.
系统变量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）。如果调优的话，建议开启这个选项。另外，开启了这个参数，其实使用full index scan的sql也会被记录到慢查询日志。
系统变量log_slow_admin_statements表示是否将慢管理语句例如ANALYZE TABLE和ALTER TABLE等记入慢查询日志
mysql> show variables like 'long_query_time';
+-----------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>
mysql> set global long_query_time=4;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> show variables like 'long_query_time';
+-----------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>另外，如果你想查询有多少条慢查询记录，可以使用系统变量。
mysql> show variables like 'long_query_time';
+-----------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>
mysql> show global variables like 'long_query_time';
+-----------------+----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+----------+
| long_query_time | 4.000000 |
+-----------------+----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>日志分析工具mysqldumpslow
在实际生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活，MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow
查看mysqldumpslow的帮助信息：
[root@localhost~]# mysqldumpslow --help
Usage: mysqldumpslow [ OPTS... ] [ LOGS... ]
Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are
--verbose verbose
--debug debug
--help write this text to standard output
-v verbose
-d debug
-s ORDER what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), 'at' is default
al: average lock time
ar: average rows sent
at: average query time
c: count
l: lock time
r: rows sent
t: query time
-r reverse the sort order (largest last instead of first)
-t NUM just show the top n queries
-a don't abstract all numbers to N and strings to 'S'
-n NUM abstract numbers with at least n digits within names
-g PATTERN grep: only consider stmts that include this string
-h HOSTNAME hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
default is '*', i.e. match all
-i NAME name of server instance (if using mysql.server startup script)
-l don't subtract lock time from total time
mysqldumpslow --help-s, 是表示按照何种方式排序
c: 访问计数
l: 锁定时间
r: 返回记录
t: 查询时间
al:平均锁定时间
ar:平均返回记录数
at:平均查询时间
-t, 是top n的意思，即为返回前面多少条的数据；
-g, 后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；
比如:
得到返回记录集最多的10个SQL。
mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log
得到访问次数最多的10个SQL
mysqldumpslow -s c -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log
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 -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/mysql06_slow.log
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 -s r -t 20 /mysqldata/mysql/mysql06-slow.log | more
参考文档：http://www.cnblogs.com/kerrycode/p/5593204.html
总结
到此这篇关于MySQL慢查询日志的文章就介绍到这了,更多相关MySQL慢查询日志内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
