Linux下MySQL慢查询分析mysqlsla安装使用

本文提供了一步一步的操作指南,详细介绍了如何在Linux环境下配置和使用MySQL慢查询分析工具mysqlsla,包括开启慢查询功能、安装mysqlsla、分析慢查询日志等关键步骤。

原文地址:http://www.osyunwei.com/archives/7659.html

说明:

操作系统:CentOS 5.X 64位

MySQL版本:mysql-5.5.35

MySQL配置文件:/etc/my.cnf

MySQL 数据库存放目录:/data/mysql

实现目的:开启MySQL慢查询日志功能,安装使用MySQL慢查询分析mysqlsla

具体操作:

一、开启MySQL慢查询功能

mysql -u  root -p  #进入MySQL控制台

show variables like '%slow%';   #查看MySQL慢查询是否开启

set global slow_query_log=ON;   #开启MySQL慢查询功能

show variables like "long_query_time";  #查看MySQL慢查询时间设置,默认10秒

set global long_query_time=5;  #修改为记录5秒内的查询

select sleep(6);  #测试MySQL慢查询

show variables like "%slow%";  #查看MySQL慢查询日志路径

show global status like '%slow%';  #查看MySQL慢查询状态

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exit;  #退出MySQL控制台

cat /data/mysql/127-slow.log  #查看MySQL慢查询日志是否被记录

备注:还可以通过修改MySQL配置文件参数,开启MySQL慢查询。

vi  /etc/my.cnf  #编辑,在[mysqld]段添加以下代码

slow-query-log = on  #开启MySQL慢查询功能

slow_query_log_file = /data/mysql/127-slow.log  #设置MySQL慢查询日志路径

long_query_time = 5  #修改为记录5秒内的查询,默认不设置此参数为记录10秒内的查询

log-queries-not-using-indexes = on  #记录未使用索引的查询

:wq! #保存退出

service mysqld restart #重启MySQL服务

二、安装使用MySQL慢查询分析工具mysqlsla

1、安装mysqlsla

yum install  wget  perl  perl-DBI  perl-DBD-MySQL  mysql  #执行此命令安装依赖包

cd /usr/local/src #进入软件包存放目录

wget http://hackmysql.com/scripts/mysqlsla-2.03.tar.gz  #下载mysqlsla

tar zxvf mysqlsla-2.03.tar.gz  #解压

cd  mysqlsla-2.03  #进入安装目录

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perl Makefile.PL  #配置

make  #编译

make install  #安装

2、使用mysqlsla分析MySQL慢查询日志

#查询记录最多的20个sql语句,并写到select.log中去

mysqlsla -lt slow --sort t_sum --top 20  /data/mysql/127-slow.log >/tmp/select.log

#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的所有select的慢查询sql,并显示执行时间最长的100条sql,并写到sql_select.log中去

mysqlsla -lt slow  -sf "+select" -top 100  /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_select.log

#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的数据库为mydata的所有select和update的慢查询sql,并查询次数最多的100条sql,并写到sql_num.sql中去

mysqlsla -lt slow  -sf "+select,update" -top 100 -sort c_sum  -db mydata /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_num.log

至此,Linux下MySQL慢查询分析mysqlsla安装使用教程完成。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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