开启慢查询日志 查看当前的配置 1 2 3 show variables like 'slow_query%'; show variables like 'long_query_time'; show variables like 'log_queries_not_using_indexes';
配置文件开启（永久生效） 1 2 3 4 slow_query_log = 1 slow_query_log_file=/usr/local/mysql8.0/sql_log/slowlog.log long_query_time = 2 log_queries_not_using_indexes = 1
slowquerylog = 1 表示开启慢查询
slowquerylogfile 表示慢查询日志存放的位置，low_query_log_file 的路径不能随便写，否则 MySQL 服务器可能没有权限将日志文件写到指定的目录中
longquerytime = 2 表示查询 >=2 秒才记录日志 最小支持0.001 即100毫秒，也可以设置为0，所有的sql都会记录
logqueriesnotusing_indexes = 1 记录没有使用索引的 SQL 语句。
修改保存文件后，需要重启 MySQL 服务配置才能生效
设置MySQL全局配置变量(临时生效) 1 2 3 4 set global slow_query_log=1; set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql8.0/sql_log/slowlog.log'; set global long_query_time=2; set global log_queries_not_using_indexes = 1;
设置之后立即生效，但重启mysql服务之后就会失效
慢日志分析 mysqldumpslow 命令 MySQL自带的分析命令。使用mysqldumpslow的分析结果不会显示具体完整的sql语句,只会显示sql的组成结构
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 mysqldumpslow --help # 使用方法 Usage: mysqldumpslow [ OPTS... ] [ LOGS... ] Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are --verbose verbose --debug debug --help write this text to standard output -v verbose -d debug -s ORDER what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), 'at' is default al: average lock time ar: average rows sent at: average query time c: count l: lock time r: rows sent t: query time -r reverse the sort order (largest last instead of first) -t NUM just show the top n queries -a don't abstract all numbers to N and strings to 'S' -n NUM abstract numbers with at least n digits within names -g PATTERN grep: only consider stmts that include this string -h HOSTNAME hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard), default is '*', i.e. match all -i NAME name of server instance (if using mysql.server startup script) -l don't subtract lock time from total time
常用参数
-s sort，按照那种方式排序
c：访问计数
l：锁定时间
r：返回记录
t：查询时间
al：平均锁定时间
ar：平均访问记录数
at：平均查询时间
-t 是top n的意思，返回多少条数据。
-g 可以跟上正则匹配模式，大小写不敏感
常见用法
1 2 3 4 5 6 7 mysqldumpslow -s c -t 10 /usr/local /mysql8.0/sql_log/slowlog.log mysqldumpslow -s t -t 3 /usr/local /mysql8.0/sql_log/slowlog.log mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /usr/local /mysql8.0/sql_log/slowlog.log mysqldumpslow -s r -t 10 -g 'left join' /usr/local /mysql8.0/sql_log/slowlog.log
pt-query-digest pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具，它可以分析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。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。
pt-query-digest是一个perl脚本，只需下载并赋权即可执行。
安装 1 2 3 4 -- rpm包安装 这是一个工具集 wget https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.3.0/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.3.0-1.el7.x86_64.rpm yum -y install perl-Time-HiRes rpm -ivh percona-toolkit-3.3.0-1.el7.x86_64.rpm --force --nodeps
使用 语法
pt-query-digest --help 查看命令帮助，以下只列出常用的参数
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Usage: pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN] --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。
用法示例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 # 直接分析慢查询日志 并将分析结果输出到slow_report.log pt-query-digest slow.log > slow_report.log # 分析最近12个小时的慢查询 并将分析结果输出到slow_report2.log pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log # 分析指定时间范围内的查询 pt-query-digest slow.log --since '2014-05-17 09:30:00' --until '2014-06-17 10:00:00'> > slow_report3.log # 分析只含有select语句的慢查询 pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log # 针对某个用户的慢查询 pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log # 查询所有的全表扫描或full join的慢查询 pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log # 把查询保存到test数据库的query_review表,如果没有的话会自动创建; pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_review --create-review-table slow.log # 把查询保存到query_history表 pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_ history --create-review-table slow.log_20140401 # 通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据，然后再分析 tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log # 分析binlog mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log # 分析general log pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log
分析结果说明 第一部分：总体统计结果
Overall: 总共有多少条查询，上例为总共266个查询。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，该例为4。
Time range: 查询执行的时间范围
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
这部分对查询进行参数化并分组，然后对各类查询的执行情况进行分析，结果按总执行时长，从大到小排序
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 : 查询对象
第三部分：每一种查询的详细统计结果
由上图可见,1号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。
可以结合 Anemometer 开源项目实现慢查询日志分析可视化
实时获取慢sql 查询 information_schema.PROCESSLIST 表 的TIME大于一定时间的
1 SELECT * FROM information_schema.PROCESSLIST WHERE `TIME` > 1;
