MySQL如何快速定位慢SQL的实战
目录
- 开启慢查询日志
- 系统变量
- 修改配置文件
- 设置全局变量
- 分析慢查询日志
- mysqldumpslow
- pt-query-digest
开启慢查询日志
在项目中我们会经常遇到慢查询,当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志,并且分析慢查询日志,找到慢sql,然后用explain来分析
系统变量
MySQL和慢查询相关的系统变量如下
参数 | 含义 |
---|---|
slow_query_log | 是否启用慢查询日志, ON为启用,OFF为没有启用,默认为OFF |
log_output | 日志输出位置,默认为FILE,即保存为文件,若设置为TABLE,则将日志记录到mysql.show_log表中,支持设置多种格式 |
slow_query_log_file | 指定慢查询日志文件的路径和名字 |
long_query_time | 执行时间超过该值才记录到慢查询日志,单位为秒,默认为10 |
执行如下语句看是否启用慢查询日志,ON为启用,OFF为没有启用
show variables like "%slow_query_log%"
可以看到我的没有启用,可以通过如下两种方式开启慢查询
修改配置文件
修改配置文件my.ini,在[mysqld]段落中加入如下参数
[mysqld] log_output='FILE,TABLE' slow_query_log='ON' long_query_time=0.001
需要重启 MySQL 才可以生效,命令为 service mysqld restart
设置全局变量
我在命令行中执行如下2句打开慢查询日志,设置超时时间为0.001s,并且将日志记录到文件以及mysql.slow_log表中
set global slow_query_log = on; set global log_output = 'FILE,TABLE'; set global long_query_time = 0.001;
想要永久生效得到配置文件中配置,否则数据库重启后,这些配置失效
分析慢查询日志
因为mysql慢查询日志相当于是一个流水账,并没有汇总统计的功能,所以我们需要用一些工具来分析一下
mysqldumpslow
mysql内置了mysqldumpslow这个工具来帮我们分析慢查询日志。
常见用法
# 取出使用最多的10条慢查询 mysqldumpslow -s c -t 10 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log # 取出查询时间最慢的3条慢查询 mysqldumpslow -s t -t 3 /var/run/mysqld/mysqld-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/slow-log
pt-query-digest
pt-query-digest是我用的最多的一个工具,功能非常强大,可以分析binlog、General log、slowlog,也可以通过show processlist或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析。pt-query-digest是一个perl脚本,只需下载并赋权即可执行
下载和赋权
wget www.percona.com/get/pt-query-digest chmod u+x pt-query-digest ln -s /opt/soft/pt-query-digest /usr/bin/pt-query-digest
用法介绍
// 查看具体使用方法 pt-query-digest --help // 使用格式 pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
常用OPTIONS
- --create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时,如果没有表就自动创建。
- --create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时,如果没有表就自动创建。
- --filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
- --limit限制输出结果百分比或数量,默认值是20,即将最慢的20条语句输出,如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序,输出到总和达到50%位置截止。
- --host mysql服务器地址
- --user mysql用户名
- --password mysql用户密码
- --history 将分析结果保存到表中,分析结果比较详细,下次再使用--history时,如果存在相同的语句,且查询所在的时间区间和历史表中的不同,则会记录到数据表中,可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
- --review 将分析结果保存到表中,这个分析只是对查询条件进行参数化,一个类型的查询一条记录,比较简单。当下次使用--review时,如果存在相同的语句分析,就不会记录到数据表中。
- --output 分析结果输出类型,值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon,一般使用report,以便于阅读。
- --since 从什么时间开始分析,值为字符串,可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点,也可以是简单的一个时间值:s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天),如12h就表示从12小时前开始统计。
- --until 截止时间,配合—since可以分析一段时间内的慢查询。
常用DSN
A 指定字符集
D 指定连接的数据库
P 连接数据库端口
S 连接Socket file
h 连接数据库主机名
p 连接数据库的密码
t 使用--review或--history时把数据存储到哪张表里
u 连接数据库用户名
DSN使用key=value的形式配置;多个DSN使用,分隔
使用示例
# 展示slow.log中最慢的查询的报表 pt-query-digest slow.log # 分析最近12小时内的查询 pt-query-digest --since=12h slow.log # 分析指定范围内的查询 pt-query-digest slow.log --since '2020-06-20 00:00:00' --until '2020-06-25 00:00:00' # 把slow.log中查询保存到query_history表 pt-query-digest --user=root --password=root123 --review h=localhost,D=test,t=query_history --create-review-table slow.log # 连上localhost,并读取processlist,输出到slowlog pt-query-digest --processlist h=localhost --user=root --password=root123 --interval=0.01 --output slowlog # 利用tcpdump获取MySQL协议数据,然后产生最慢查询的报表 # tcpdump使用说明:https://blog.csdn.net/chinaltx/article/details/87469933 tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt # 分析binlog mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql # 分析general log pt-query-digest --type=genlog localhost.log
用法实战
编写存储过程批量造数据
在实际工作中没有测试性能,我们经常需要改造大批量的数据,手动插入是不太可能的,这时候就得用到存储过程了
CREATE TABLE `kf_user_info` ( `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户id', `gid` int(11) NOT NULL COMMENT '客服组id', `name` varchar(25) NOT NULL COMMENT '客服名字' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='客户信息表';
如何定义一个存储过程呢?
CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([参数列表]) BEGIN 需要执行的语句 END
举个例子,插入id为1-100000的100000条数据
用Navicat执行
-- 删除之前定义的 DROP PROCEDURE IF EXISTS create_kf; -- 开始定义 CREATE PROCEDURE create_kf(IN loop_times INT) BEGIN DECLARE var INT; SET var = 1; WHILE var < loop_times DO INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`) VALUES (var, 1000, var); SET var = var + 1; END WHILE; END; -- 调用 call create_kf(100000);
存储过程的三种参数类型
参数类型 | 是否返回 | 作用 |
---|---|---|
IN | 否 | 向存储过程传入参数,存储过程中修改该参数的值,不能被返回 |
OUT | 是 | 把存储过程计算的结果放到该参数中,调用者可以得到返回值 |
INOUT | 是 | IN和OUT的结合,即用于存储过程的传入参数,同时又可以把计算结构放到参数中,调用者可以得到返回值 |
用MySQL执行
得用DELIMITER 定义新的结束符,因为默认情况下SQL采用(;)作为结束符,这样当存储过程中的每一句SQL结束之后,采用(;)作为结束符,就相当于告诉MySQL可以执行这一句了。但是存储过程是一个整体,我们不希望SQL逐条执行,而是采用存储过程整段执行的方式,因此我们就需要定义新的DELIMITER ,新的结束符可以用(//)或者($$)
因为上面的代码应该就改为如下这种方式
DELIMITER // CREATE PROCEDURE create_kf_kfGroup(IN loop_times INT) BEGIN DECLARE var INT; SET var = 1; WHILE var <= loop_times DO INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`) VALUES (var, 1000, var); SET var = var + 1; END WHILE; END // DELIMITER ;
查询已经定义的存储过程
show procedure status;
开始执行慢sql
select * from kf_user_info where id = 9999; select * from kf_user_info where id = 99999; update kf_user_info set gid = 2000 where id = 8888; update kf_user_info set gid = 2000 where id = 88888;
可以执行如下sql查看慢sql的相关信息。
SELECT * FROM mysql.slow_log order by start_time desc;
查看一下慢日志存储位置
show variables like "slow_query_log_file"
pt-query-digest /var/lib/mysql/VM-0-14-centos-slow.log
执行后的文件如下
# Profile # Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M # ==== =================================== ============= ===== ====== ==== # 1 0xE2566F6154AFF41948FE497E53631B43 0.1480 56.1% 4 0.0370 0.00 UPDATE kf_user_info # 2 0x2DFBC6DBF0D68EF2EC2AE954DC37A1A4 0.1109 42.1% 4 0.0277 0.00 SELECT kf_user_info # MISC 0xMISC 0.0047 1.8% 2 0.0024 0.0 <2 ITEMS>
从最上面的统计sql中就可以看到执行慢的sql
可以看到响应时间,执行次数,每次执行耗时(单位秒),执行的sql
下面就是各个慢sql的详细分析,比如,执行时间,获取锁的时间,执行时间分布,所在的表等信息
不由得感叹一声,真是神器,查看慢sql超级方便
最后说一个我遇到的一个有意思的问题,有一段时间线上的接口特别慢,但是我查日志发现sql执行的很快,难道是网络的问题?
为了确定是否是网络的问题,我就用拦截器看了一下接口的执行时间,发现耗时很长,考虑到方法加了事务,难道是事务提交很慢?
于是我用pt-query-digest统计了一下1分钟左右的慢日志,发现事务提交的次很多,但是每次提交事务的平均时长是1.4s左右,果然是事务提交很慢。
参考博客
很全的一篇文章
[0]https://zhuanlan.zhihu.com/p/106405711
[1]https://blog.csdn.net/lt326030434/article/details/109222848
[1]https://tech.meituan.com/2014/06/30/mysql-index.html
[2]https://blog.csdn.net/itguangit/article/details/82145322
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/_SWewX-8nFam20Wcg6No1Q
下载
[4]https://www.cnblogs.com/zi-xing/p/4269854.html
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