MySQL慢查询语句分析总结

MySQL慢查询语句分析总结

我们经常会接触到MySQL，也经常会遇到一些MySQL的性能问题。我们可以借助慢查询日志和explain命令初步分析出SQL语句存在的性能问题

通过SHOW FULL PROCESSLIST查看问题

SHOW FULL PROCESSLIST相当于select * from information_schema.processlist可以列出正在运行的连接线程，

说明：

慢查询日志

慢查询日志是MySQL用于记录响应时间超过设置阈值(long_query_time)的SQL语句，默认情况下未开启慢查询日志，需要手动配置。

下面我们要记住几个常用的属性:

slow_query_log:是否开启慢查询(ON为开启，OFF则为关闭)long_query_time:慢查询阀值，表示SQL语句执行时间超过这个值就会记录,默认为10sslow_query_log_file:慢查询日志存储的文件路径log_queries_not_using_indexes: 记录没有使用索引查询语句(ON为开启,OFF为关闭)log_output:日志存储方式(FILE表示将日志写入文件,TABLE表示写入数据库中，默认值为FILE,如果存入数据库中，我们可以通过select * from mysql.slow_log的方式去查询，一般性能要求相对较高的建议存文件)

我们可以通过show variables like ‘%关键字%’的方式查询我们设置的属性值

我们有两种方式设置我们的属性,一种是set global 属性=值的方式(重启失效)，另一种是配置文件(重启生效)

命令方式:

set global slow_query_log=1; set global long_query_time=1;  set global slow_query_log_file='mysql-slow.log'

配置文件方式:

slow_query_log = 'ON' slow_query_log_file = D:/Tools/mysql-8.0.16/slow.log long_query_time = 1 log-queries-not-using-indexes

pt-qurey-digest分析慢查询语句

percona-toolkit包含了很多实用强大的mysql工具包，pt-qurey-digest只是其中一个用于分析慢查询日志是工具。需要去官网下载,使用方法也很简单:

./pt-query-digest slow2.log >> slow2.txt

即可得出一个分析结果:

# Query 9: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0xF914D8CC2938CE6CAA13F8E57DF04B2F at byte 499246 # This item is included in the report because it matches --limit.# Scores: V/M = 0.22 # Time range: 2019-07-08T03:56:12 to 2019-07-12T00:46:28 # Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median # ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======# Count          8      69 # Exec time      1    147s      1s      3s      2s      3s   685ms      2s # Lock time      0   140ms     2ms    22ms     2ms     3ms     2ms     2ms # Rows sent      0       0       0       0       0       0       0       0 # Rows examine   0  23.96M 225.33k 482.77k 355.65k 462.39k  81.66k 345.04k # Query size     2  17.72k     263     263     263     263       0     263 # String:# Databases    xxxx# Hosts        xx.xxx.xxx.xxx# Users        root# Query_time distribution#   1us #  10us # 100us #   1ms #  10ms # 100ms #    1s  ################################################################ #  10s+ # Tables#    SHOW TABLE STATUS FROM `xxxx` LIKE 'xxxxx_track_exec_channel'\G #    SHOW CREATE TABLE `xxxx`.`xxxxxxxx_exec_channel`\G #    SHOW TABLE STATUS FROM `xxx` LIKE 'xxxxx_TRACK_ASSIGN'\G #    SHOW CREATE TABLE `xxxx`.`xxxxx_EFFECTIVE_TRACK_ASSIGN`\G #    SHOW TABLE STATUS FROM `xxx` LIKE 'xxxx_task_exec'\G #    SHOW CREATE TABLE `xxxx`.`xxxxx_task_exec`\G UPDATExxxxxx_effective_track_exec_channel a SET EXEC_CHANNEL_CODE=(SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT(channel_id)) FROM xxxxxx_EFFECTIVE_TRACK_ASSIGN WHERE status in (1,2,4) AND id IN (SELECT assgin_id FROM xxxxxx_task_exec WHERE task_id=a.task_id))\G

explain分析SQL语句

上面几点大概的介绍到了几种获取慢查询SQL语句的方式，现在，我们就需要借助explain来分析查找SQL语句慢的原因。explain使用也很简单，直接在SELECT|UPDATE等语句前加上EXPLAIN即可

id

表的执行顺序，复制的sql语句往往会分为很多步,序号越大越先执行,id相同执行顺序从上往下

select_type

数据读取操作的操作类型:

SIMPLE(简单SELECT，不使用UNION或子查询等)PRIMARY(子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY)UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)UNION RESULT(UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select)SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询)DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询)DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)

table

数据来源于那张表，关联等复杂查询时会用临时虚拟表

type

检索数据的方式

system:表只有一行记录const:通过索引查找并且一次性找到eq_ref:唯一性索引扫描ref:非唯一行索引扫描range:按范围查找index:遍历索引树all:全表扫描

possible_keys

显示可能使用的索引

Key

实际使用的索引

key_len

索引的长度，一般来说，长度越短越好

ref

列与索引的比较，表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

rows

估算查找的结果记录条数

Extra

SQL查询的详细信息

Using where:表示使用where条件过滤Using temporary:使用了临时表暂存结果Using filesort:说明mysql对数据使用一个外部索引排序。未按照表内的索引顺序进行读取。Using index:表示select语句中使用了覆盖索引，直接从索引中取值Using join buffer:使用了连接缓存Using index condition:表示查询的列有非索引的列

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。