慢查詢日志

MySQL提供的一種日志記錄，用來記錄mysql中相應時間超過閥值的語句，具體指運行時間超過

long_query_time值的sql，則會被記錄到慢日志中。long_query_time默認為10s。默認mysql沒有開啟慢查詢，需要手

動來設置開啟，如果不是調優需要，不建議開啟。

一、查看狀態 

mysql> show variables like'%slow_query_log%';

開啟：mysql> set global slow_query_log=1;

如果要永久生效，需要修改my.cnf,

[mysqld]

#添加一下參數

slow_query_log=1

slow_query_log_file=/var/lib/mysql/localhost-slow.log

二、查看閾值

滿足什么條件的sql才能收集到日志中呢？

mysql> show variables like'long_query_time%';

參數設置可以在my.cnf中修改

注意：在mysql源碼中，判斷條件是long_query_time>10

超過10秒的才被記錄

使用命令設置：

mysql> set global long_query_time=3;

為什么看不到修改的值呢？

1-需要重新連接，才行

2-使用show globalvariables like 'long_query_time';

三、查看記錄數

查詢慢日志中收集的sql記錄條數，也可以以此來衡量系統性能

mysql> show global status like'%Slow_queries%';

 

問題：設置MySQL慢查詢的輸出日志格式為文件還是表，或者兩者都有？

通過命令：show variables like ‘%log_output%’;

通過log_output的值可以查看到輸出的格式，上面的值為FILE,TABLE。當然，我們也可以設置輸出的格式為文本，或者同時記錄文本和數據庫表中，設置的命令如下：

#慢查詢日志輸出到表中（即mysql.slow_log）
set globallog_output=’TABLE’;
#慢查詢日志僅輸出到文本中(即：slow_query_log_file指定的文件)
setglobal log_output=’FILE’;
#慢查詢日志同時輸出到文本和表中
setglobal log_output=’FILE,TABLE’; 

關於慢查詢日志的表中的數據個文本中的數據格式分析：

慢查詢的日志記錄myql.slow_log表中，格式如下：

mysql> mysql> select * from mysql.slow_log limit 1;
+---------------------+--------------------------------+------------+-----------+-----------+---------------+------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------+
| start_time          | user_host                      | query_time | lock_time | rows_sent | rows_examined | db         | last_insert_id | insert_id | server_id | sql_text                                                                               | thread_id |
+---------------------+--------------------------------+------------+-----------+-----------+---------------+------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------+
| 2018-02-07 11:16:55 | root[root] @  [121.196.203.51] | 00:00:00   | 00:00:00  |        13 |            40 | jp_core_db |              0 |         0 |         0 | select pd.lastAuction from Product pd where pd.status = 'O' and pd.auctionStatus = 'A' |      1621 |
+---------------------+--------------------------------+------------+-----------+-----------+---------------+------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

慢查詢的日志記錄到mysql_slow.log文件中，格式如下：

# Time: 180118 14:58:37
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:   150
# Query_time: 0.000270  Lock_time: 0.000109 Rows_sent: 0  Rows_examined: 6
SET timestamp=1516258717;
delete from user where User='app';
#可以看到，不管是表還是文件，都具體記錄了：是那條語句導致慢查詢（sql_text），該慢查詢語句的查詢時間（query_time），鎖表時間（Lock_time），以及掃描過的行數（rows_examined）等信息。

問題：如何查詢當前慢查詢的語句的個數？

在MySQL中有一個變量專門記錄當前慢查詢語句的個數：
輸入命令：show global status like ‘%slow%’;

mysql> show global status like '%slow%';
+---------------------+-------+
| Variable_name       | Value |
+---------------------+-------+
| Slow_launch_threads | 132   |
| Slow_queries        | 1772  |
+---------------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
（注意：上述所有命令，如果都是通過MySQL的shell將參數設置進去，如果重啟MySQL，所有設置好的參數將失效，如果想要永久的生效，需要將配置參數寫入my.cnf文件中）。

補充知識點：如何利用MySQL自帶的慢查詢日志分析工具mysqldumpslow分析日志？

mysqldumpslow –s c –t 10 slow-query.log

具體參數設置如下：

• -s 表示按何種方式排序，c、t、l、r分別是按照記錄次數、時間、查詢時間、返回的記錄數來排序，ac、at、al、ar，表示相應的倒敘；

• -t 表示top的意思，后面跟着的數據表示返回前面多少條；

• -g 后面可以寫正則表達式匹配，大小寫不敏感。

[root@nginx-test /var/log/mysql]# mysqldumpslow -s c -t 2 /var/log/mysql/mysql_slow.log 
Reading mysql slow query log from /var/log/mysql/mysql_slow.log
Count: 125448  Time=0.00s (131s)  Lock=0.00s (3s)  Rows=2.2 (272835), 2users@2hosts
  select productauc0_.productAuctionId as productA1_12_, productauc0_.auctionIndex as auctionI2_12_, productauc0_.bidCoins as bidCoins3_12_, productauc0_.bidPrice as bidPrice4_12_, productauc0_.bidStep as bidStep5_12_, productauc0_.bidTime as bidTime6_12_, productauc0_.bidder as bidder7_12_, productauc0_.buyFlag as buyFlag8_12_, productauc0_.categoryCode as category9_12_, productauc0_.createTime as createT10_12_, productauc0_.currentAuctionDetailId as current11_12_, productauc0_.currentBidPrice as current12_12_, productauc0_.currentBidTime as current13_12_, productauc0_.currentBidder as current14_12_, productauc0_.effectCoin as effectC15_12_, productauc0_.effetcPoint as effetcP16_12_, productauc0_.endTime as endTime17_12_, productauc0_.newUserFlag as newUser18_12_, productauc0_.productCode as product19_12_, productauc0_.productCost as product20_12_, productauc0_.productName as product21_12_, productauc0_.productPrice as product22_12_, productauc0_.refundRate as refundR23_12_, productauc0_.startPrice as startPr24_12_, productauc0_.startTime as startTi25_12_, productauc0_.status as status26_12_, productauc0_.updateTime as updateT27_12_ from ProductAuction productauc0_ where productauc0_.status='S'

Count: 66216  Time=0.00s (127s)  Lock=0.00s (2s)  Rows=1.7 (115074), root[root]@[121.196.203.51]
  select productauc0_.productAuctionId as productA1_12_, productauc0_.auctionIndex as auctionI2_12_, productauc0_.bidCoins as bidCoins3_12_, productauc0_.bidPrice as bidPrice4_12_, productauc0_.bidStep as bidStep5_12_, productauc0_.bidTime as bidTime6_12_, productauc0_.bidder as bidder7_12_, productauc0_.buyFlag as buyFlag8_12_, productauc0_.categoryCode as category9_12_, productauc0_.createTime as createT10_12_, productauc0_.currentAuctionDetailId as current11_12_, productauc0_.currentBidPrice as current12_12_, productauc0_.currentBidTime as current13_12_, productauc0_.currentBidder as current14_12_, productauc0_.effectCoin as effectC15_12_, productauc0_.effetcPoint as effetcP16_12_, productauc0_.endTime as endTime17_12_, productauc0_.firstBidTime as firstBi18_12_, productauc0_.newUserFlag as newUser19_12_, productauc0_.noviceReturnFlag as noviceR20_12_, productauc0_.productCode as product21_12_, productauc0_.productCost as product22_12_, productauc0_.productName as product23_12_, productauc0_.productPrice as product24_12_, productauc0_.refundRate as refundR25_12_, productauc0_.startPrice as startPr26_12_, productauc0_.startTime as startTi27_12_, productauc0_.status as status28_12_, productauc0_.updateTime as updateT29_12_ from ProductAuction productauc0_ where productauc0_.status='S'

上述中的參數含義如下：
Count:125448       #語句出現了125448次；
Time=0.00s（131s）  #執行最長時間為0.00s，累計總耗費時間131s；
Lock=0.0s（3s）     #等待鎖最長時間為0s，累計等待鎖耗費時間為3s；
Rows=2.2（272835） #發送給客戶端最多的行數為2.2，累計發送給客戶端的函數為272835
#注意：mysqldumpslow腳本是用perl語言寫的，具體mysqldumpslow的用法后期再講）

問題：實際在學習過程中，如何得知設置的慢查詢是有效的？

很簡單，我們可以手動產生一條慢查詢語句，比如，如果我們的慢查詢log_query_time的值設置為1，則我們可以執行如下語句：
select sleep(1);
該條語句即是慢查詢語句，之后，便可以在相應的日志輸出文件或表中去查看是否有該條語句