mysql--慢日志(slow-log)

慢日志(slow-log)

作用
记录运行较慢的语句,优化过程中常用的工具日志.

查看慢日志状态
show variables like '%slow_query_log%';
开关
slow_query_log=1
## 文件位置及名字 
slow_query_log_file=/data/slow.log
## 设定慢查询时间
long_query_time=0.1
## 没走索引的语句也记录
log_queries_not_using_indexes

vim /etc/my.cnf
slow_query_log=1 
slow_query_log_file=/data/slow.log
long_query_time=0.1
log_queries_not_using_indexes

3.3 模拟慢查询
create database test;
use test;
source /root/t100w.sql                -这里可以导入一个数据库数据多的测试

select * from t100w limit 100;
select * from t100w where id=1568;
select * from t100w where num=1100;
select * from t100w where num=102000 order by k1;
select * from t100w where k2='MN88';

3.4 分析慢日志
mysqldumpslow -s c -t 10 /data/slow.log

# 3.5  第三方工具(自己扩展)
下载地址：https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
yum -y install perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-Time-HiRes perl-IO-Socket-SSL perl-Digest-MD5 perl-TermReadKey
没有软件可以私博主

toolkit工具包中的命令:
pt-query-digest  /data/slow.log

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

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

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

常见用法：

分析半个小时内慢查询：
pt-query-digest --since 1800s slow.log 

分析一段时间范围内的慢查询：
pt-query-digest --since '2023-03-16 15:03:00' --until '2023-03-16 15:06:00' slow.log

 
显示所有分析的查询命令如下。
pt-query-digest --limit 100% slow.log 
其中，“--limit”参数默认是“95%:20”，表示显示95%的最差的查询，或者20个最差的查询。

此外，也可以用这个工具来分析二进志日志，以查看我们日常的修改语句是如何分布的，首先需要把二进志日志转换为文
本格式。
mysqlbinlog mysql-bin.000005 > /tmp/mysql_bin_000005.log
pt-query-digest --type binlog /tmp/mysql_bin_000005.log  

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Anemometer基于pt-query-digest将MySQL慢查询可视化