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mysql如何查询慢的sql语句

2024-04-02 19:55

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这篇文章主要讲解了“mysql如何查询慢的sql语句”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“mysql如何查询慢的sql语句”吧!

方法:1、若未开启慢查询,用“set global slow_query_log='ON';”开启慢;2、用“set global slow_query_log_file=路径”设置慢查询文件保存位置;3、用“subl 路径”查询文件即可。

本教程操作环境:centos 7系统、mysql8.0.22版本、Dell G3电脑。

mysql怎么查询慢的sql语句

Mysql中 查询慢的 Sql语句的记录查找

慢查询日志 slow_query_log,是用来记录查询比较慢的sql语句,通过查询日志来查找哪条sql语句比较慢,这样可以对比较慢的sql可以进行优化。

登陆mysql数据库:

mysql如何查询慢的sql语句

1、查看一下当前的慢查询是否开启,若未开启则开启

以及慢查询所规定的时间:

show variables like 'slow_query_log';
show variableslike 'long_query_time';

mysql如何查询慢的sql语句

如果你的查询后的结果是OFF 状态的话,就需要通过相关设置将其修改为ON状态:

set global slow_query_log='ON';

mysql如何查询慢的sql语句

将慢查询追踪的时间设置为1s:

mysql如何查询慢的sql语句

这里你在设置之后,这个世界是不会立即变成1s的,需要在数据库重启后才生效:

mysql如何查询慢的sql语句

2、设置慢查询日志文件保存的位置:

set global slow_query_log_file='/var/lib/mysql/test_1116.log';

3、 查看以下配置后的文件:

sudo subl /var/lib/mysql/test_1116.log

mysql如何查询慢的sql语句

扩展知识:

MySQL数据库慢查询问题排查方法

最近碰到了几次数据库响应变慢的问题,整理了一下处理的流程和分析思路,执行脚本。希望对其他人有帮助。

MySQL慢查询表现

明显感觉到大部分的应用功能都变慢,但也不是完全不能工作,等待比较长的时间还是有响应的。但是整个系统看起来就非常的卡。

查询慢查询数量

一般来说一个正常运行的MySQL服务器,每分钟的慢查询在个位数是正常的,偶尔飙升到两位数也不是不能接受,接近100系统可能就有问题了,但是还能勉强用。这几次出问题慢查询的数量已经到了1000多。

慢查询的数量保存在mysql库里面的slow_log表。

SELECT * FROM `slow_log` where start_time > '2019/05/19 00:00:00';

这样就能查出一天以来的慢查询了。

查看当前进行的查询状态

大家应该都比较常用show processlist来查看当前系统中正在执行的查询,其实这些数据也保存在information_schema库里面的processlist表,因此如果要做条件查询,直接查询这张表更方便。

比如查看当前所有的process

select * from information_schema.processlist

查看当前正在进行的查询并按照已经执行时间倒排

select * from information_schema.processlist where info is not null order by time desc

正常运行的数据库,因为一条查询的执行速度很快,被我们的select抓到的info不是null的查询数量会很少。我们这样负荷很大的库一般也就只能查到几条。如果一次能查到info非空的查询有几十条,那么也可以认为系统出问题了。

系统问题和定位

当我们察觉到系统变慢之后,马上用慢查询和查看processlist的方式做了检查,结果发现每分钟慢查询数量飙升到1000多,同时淤积了大量的查询在执行中。

因为当务之急是尽快恢复系统的正常运行,因此影响最直接的做法是在processlist的查询结果中,查看有多少哪些查询处于lock状态,或者已经执行了很长时间,把这些process用kill指令干掉。通过不停的杀死这些可能会引发系统阻塞的process,最终能够暂时让系统逐步恢复到正常状态,当然这只是权宜之计。

此外,最重要的当然是分析到底是哪些查询为什么会引发系统阻塞,我们还是使用慢查询来做分析。

慢查询表查询结果里面有几个比较重要的指标:

start_time 开始时间,要通过这个参数,配合系统出问题的时间,定位哪些查询是罪魁祸首。

query_time 查询时间

rows_sent 和 rows_examined发送的结果数以及查询扫过的行数,这两个值特别重要,特别是 rows_examined。基本上就能告诉我们,哪个查询是需要注意的“大”查询。

实际操作中,我们也是把有大量rows_examined的查询一个个拿出来分析,添加索引,修改查询语句的编写,来彻底的解决问题。

处理结果和反思

经过对所有慢查询的检查和整改,目前MySQL每分钟慢查询数徘徊在1~2之间,CPU的负荷也非常低。问题算是基本得到了解决。

反思一下问题出现的原因,有几个地方需要注意:

1,数据库出问题往往不是上线即引发问题,而是有一个累积的过程,不断累加的糟糕的查询语句会逐步增加系统负载,最后压倒骆驼的最后一根稻草往往看上去莫名其妙

2,最后的一根稻草甚至有可能根本不存在,不是一次发版或者是功能上线,而是随着用户使用量上升,数据量的累积而爆发

3,既然问题的出现是累积的过程,就需要在每次代码发版之前做好review

4,索引的添加很重要

5,慢查询的监控也需要纳入到Zabbix的监控范围

感谢各位的阅读,以上就是“mysql如何查询慢的sql语句”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对mysql如何查询慢的sql语句这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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