⑴ 如何开启Mysql慢查询日志
一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句1，slow_query_log这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2，long_query_time当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。3，slow_query_log_file记录日志的文件名。4，log_queries_not_using_indexes这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。二、检测mysql中sql语句的效率的方法1、通过查询日志（1）、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries=F:/MySQL/log/mysqlslowquery。loglong_query_time=2（2）、Linux下启用MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。loglong_query_time=2说明log-slow-queries=F:/MySQL/log/mysqlslowquery。为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；2.showprocesslist命令SHOWPROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladminprocesslist语句得到此信息。各列的含义和用途：ID列一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询/*/mysqladminkill进程号。user列显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。host列显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。db列显示这个进程目前连接的是哪个数据库。command列显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。time列此这个状态持续的时间，单位是秒。state列显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个sql语句，以查询为例，可能需要经过ingtotmptable，Sortingresult，Sendingdata等状态才可以完成info列显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：Checkingtable正在检查数据表（这是自动的）。Closingtables正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。ConnectOut复制从服务器正在连接主服务器。Copyingtotmptableondisk由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。Creatingtmptable正在创建临时表以存放部分查询结果。deletingfrommaintable服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。deletingfromreferencetables服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。Flushingtables正在执行FLUSHTABLES，等待其他线程关闭数据表。Killed发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。Locked被其他查询锁住了。Sendingdata正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。Sortingforgroup正在为GROUPBY做排序。Sortingfororder正在为ORDERBY做排序。Openingtables这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTERTABLE或LOCKTABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。Removingplicates正在执行一个SELECTDISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。Reopentable获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。Repairbysorting修复指令正在排序以创建索引。Repairwithkeycache修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repairbysorting慢些。Searchingrowsforupdate正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。Sleeping正在等待客户端发送新请求.Systemlock正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。UpgradinglockINSERTDELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。Updating正在搜索匹配的记录，并且修改它们。UserLock正在等待GET_LOCK()。Waitingfortables该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSHTABLEStbl_name,ALTERTABLE,RENAMETABLE,REPAIRTABLE,ANALYZETABLE,或OPTIMIZETABLE。已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。例如如图：3、explain来了解SQL执行的状态explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。使用方法，在select语句前加上explain就可以了：例如：explainselectsurname,first_nameforma,bwherea.id=b.id结果如图EXPLAIN列的解释table显示这一行的数据是关于哪张表的type这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALLpossible_keys显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句key实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USEINDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNOREINDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引key_len使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好ref显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数rowsMYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数Extra关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Usingtemporary和Usingfilesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢extra列返回的描述的意义Distinct一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了NotexistsMYSQL优化了LEFTJOIN，一旦它找到了匹配LEFTJOIN标准的行，就不再搜索了RangecheckedforeachRecord（indexmap:#）没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一Usingfilesort看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行Usingindex列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候Usingtemporary看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDERBY上，而不是GROUPBY上Whereused使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）const表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待eq_ref在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用ref这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好range这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况index这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）ALL这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免
⑵ 根据mysql慢日志监控SQL语句执行效率
根据mysql慢日志监控SQL语句执行效率
启用MySQL的log-slow-queries(慢查询记录)。
在Linux环境下先要找到my.cnf文件(一般在/etc/mysql/)，然后可能会发现该文件修改后无法保存，原因是你没有相应的权限，可以从属性中看到该文件的所有者是root，这时要先以root的身份打开它：
sudo
nautilus
/etc/mysql
接着再打开my.cnf文件然后找到[mysqld]标签在下面加上：
log-slow-queries=/path/slow.log
–慢日志保存路径，该文件自己新建
long_query_time=2
–超过2秒的查询
log-queries-not-using-indexes
–记录没有使用索引的查询
保存，关闭。然后如果重启MySQL的话会碰到这样的提示：world-writable
config
file
‘
etc
my.cnf'
is
ignored
这时需要你再运行这个代码：
chmod
644
/etc/my.cnf
–644表示rw-r–r–
然后再重启服务就OK了。
但是要注意的是：log-slow-queries=/path/slow.log为慢查询日志存放的地方，而这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录。
我是这么做的：先用root用户进到MySQL的数据存放目录(一般是/var/lib/mysql)，新建一个slow.log文件(root用户能保证有权限新建，再运行chmod
644)。然后更改该文件的所有者和所在组：
chown
mysql运行帐户的名字(可以看同文件夹中其他文件的所有者和组)+小数点+组名(方法同用户名)
/path/slow.log
或者：
chown
mysql运行帐户的名字(可以看同文件夹中其他文件的所有者和组)
/path/slow.log
chgrp
组名(方法同用户名)
/path/slow.log
这样才能保证MySQL能往slow.log中写日志。
⑶ 压测时在mysql慢查询日志中有一条很简单的SQL语句，不知为何
这是一个慢查询日志的展示工具，能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题，给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。QAN（Query Analytics）
PMM 目前有 2 个版本，但是对于 QAN 来说其大致由三部分组成：
QAN-Agent（client）：负责采集 slow-log 的数据并上报到服务端
QAN-API（server）：负责存储采集的数据，并对外提供查询接口
QAN-APP：专门用来展示慢查询数据的 grafana 第三方插件
1. 数据流转
slow-log --> QAN-Agent --> QAN-API <--> QAN-APP（grafana）
2. pmm1 架构图
⑷ 如何查看sql数据库操作日志
请参照以下步骤查看sql数据库操作日志。
1、首先在电脑上打开sql server软件，进入软件加载界面。
⑸ mysql 很多慢日志，怎么解决
这是一个慢查询日志的展示工具，能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题，给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。QAN（Query Analytics）
PMM 目前有 2 个版本，但是对于 QAN 来说其大致由三部分组成：
QAN-Agent（client）：负责采集 slow-log 的数据并上报到服务端
QAN-API（server）：负责存储采集的数据，并对外提供查询接口
QAN-APP：专门用来展示慢查询数据的 grafana 第三方插件
1. 数据流转
slow-log --> QAN-Agent --> QAN-API <--> QAN-APP（grafana）
2. pmm1 架构图
⑹ 如何利用pt-query-digest分析慢查询日志top SQL
Oracle数据库可利用awr报告来查找top sql，其实MySQL中，我们可以利用pt-query-digest工具来查找时间最长的TOP SQL。
pt-query-digest可以从普通MySQL日志，慢查询日志以及二进制日志中分析查询，甚至可以从SHOW PROCESSLIST和MySQL协议的tcpmp中进行分析，如果没有指定文件，它从标准输入流（STDIN）中读取数据。
[apps@mvxl0782 bin]$ pwd
/apps/tool/percona-toolkit-2.2.10/bin
[apps@mvxl0782 bin]$ ./pt-query-digest /apps/logs/mysql/slow3306.log
整个输出分为三大部分：
1、整体概要（Overall）
# 8.9s user time, 50ms system time, 25.92M rss, 200.46M vsz
⑺ 如何查找MySQL中查询慢的SQL语句
问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
⑻ 记录一次慢sql排查
mysql的慢日志中，看到有这么一条
不算太复杂的一条sql，但是扫了200多万行的数据，所以慢。先看执行计划
mysql> explain SELECT
-> lu.userId,
-> lu.userName,
-> lu.photo userImage,
-> lu.sex,
-> wc.typeId AS courseType,
-> wc.name AS courseName,
-> lc.className,
-> DATE_FORMAT(wcu.CreatedTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') AS time
-> FROM
-> wkt_courseclassuser wcu
-> INNER JOIN wkt_course wc on wcu.courseId = wc.id
-> INNER JOIN lxx_user lu ON wcu.userId = lu.userId
-> INNER JOIN (select t.* from (select * from lxx_classuserrecord WHERE classtypeid =1 ORDER BY CreateTime desc) t GROUP BY t.userid ) lcur ON lcur.userid = lu.userId
-> INNER JOIN lxx_class lc on lc.classId = lcur.classId
-> INNER JOIN lxx_registerschool lr ON lr.schoolKey = lu.schoolKey
-> WHERE lc.status = 1 and lc.typeId = 1
-> and lr.schoolId = 60800000000000001
-> and wc.typeId in (1,2,3,23)
-> ORDER BY wc.CreateTime DESC
-> LIMIT 100;
+----+-------------+---------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------+---------+-------------------------+-------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------+---------+-------------------------+-------+----------------------------------------------+
| 1 | PRIMARY | lr | ref | lxx_registerSchool_schoolId | lxx_registerSchool_schoolId | 9 | const | 1 | Using where; Using temporary; Using filesort |
| 1 | PRIMARY | lu | ref | PRIMARY,index_lxx_user_schoolKey | index_lxx_user_schoolKey | 603 | wkt_school.lr.schoolKey | 79 | Using where |
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key1> | <auto_key1> | 8 | wkt_school.lu.userId | 15 | Using where |
| 1 | PRIMARY | lc | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | lcur.classid | 1 | Using where |
| 1 | PRIMARY | wcu | ref | index_wkt_courseclassuser_courseId,index_wkt_courseclassuser_userId,index_wkt_courseclassuser_courseId_classId | index_wkt_courseclassuser_userId | 9 | wkt_school.lu.userId | 47 | Using where |
| 1 | PRIMARY | wc | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | wkt_school.wcu.courseId | 1 | Using where |
| 2 | DERIVED | <derived3> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 47204 | Using temporary; Using filesort |
| 3 | DERIVED | lxx_classuserrecord | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 47204 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+---------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------+---------+-------------------------+-------+----------------------------------------------+
乍一看好像最大的rows才47204，为什么实际执行扫描行数要大这么多呢？
网上找到一篇解释
https://dba.stackexchange.com/questions/73520/mysql-explain-has-different-row-count-than-slow-query-log
大概意思是，explain只是根据数据的特征，大概估算要扫描的行数，实际执行时，特别是需要做join操作时，结果集都是n*m的，因此实际执行结果可能要大很多。
看到执行计划最后两行，都是需要Using filesort的。很明显是产生于
INNER JOIN (select t.* from (select * from lxx_classuserrecord WHERE classtypeid =1 ORDER BY CreateTime desc) t GROUP BY t.userid ) lcur ON lcur.userid = lu.userId
一行。因为INNER JOIN的是一个子查询的结果， 上面不会有索引 ，而且这个子查询的结果集也有几万条，开始的直观感觉是慢在这里。结果优化了很久，也没什么效果。最后把这个关联条件也去掉了，发现查询时间还是跟原来差不多，因此问题不是在此。
PS：第一次没有看懂explain的结果。explain中的第三行从derived2的结果中，也就是id为2的那条派生表查询中，自动建立了一个auto_key1的索引，因此inner join上面那行子查询并不会很慢
东找西找，发现去掉ORDER BY wc.CreateTime DESC以后，就变得很快了。查看了一下wkt_course的索引，果然CreateTime没有索引。赶紧补一下
CREATE INDEX index_wkt_course_CreateTime ON wkt_course(CreateTime)
然后再explain一下，
| 1 | PRIMARY | lr | ref | lxx_registerSchool_schoolId | lxx_registerSchool_schoolId | 9 | const | 1 | Using where; Using temporary; Using filesort |
第一行这里没有任何改观。实际执行起来也丝毫没有变快。
再静下来，仔细分析一下问题在哪里。mysql估计是先执行了连表查询，然后对这个结果集创建临时表，然后进行排序，最后在取出前100。用select count(*) 在去掉limit限制后数了一下，这个结果集有80多万条数据，怪不得排序很慢。这里总结出来一个经验，就是看explain首先要关注Using temporary，其次是Using filesort的问题。
要使ORDER BY的字段走索引，则需要让字段所在的表成为驱动表
https://blog.csdn.net/zerou8400/article/details/95389044
最终的解决方案，在order by的字段建立索引，并且使用straight_join，强制指定wkt_course为驱动表
SELECT
lu.userId,
lu.userName,
lu.photo userImage,
lu.sex,
wc.typeId AS courseType,
wc.name AS courseName,
lc.className,
DATE_FORMAT(wcu.CreatedTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') AS time
FROM
wkt_course wc
straight_join wkt_courseclassuser wcu ON wcu.courseId = wc.id
INNER JOIN lxx_user lu ON wcu.userId = lu.userId
INNER JOIN lxx_registerschool lr on lr.schoolKey = lu.schoolKey
INNER JOIN (select t.* from (select * from lxx_classuserrecord WHERE classtypeid =1 ORDER BY CreateTime desc) t GROUP BY t.userid ) lcur ON lcur.userid = lu.userId
INNER JOIN lxx_class lc on lc.classId = lcur.classId
WHERE lr.schoolId = 60800000000000001
and wc.typeId in (1,2,3,23)
and lc.status = 1 and lc.typeId = 1
ORDER BY wc.CreateTime DESC
LIMIT 100;
围观一下优化后的执行计划
mysql> explain SELECT
-> lu.userId,
-> lu.userName,
-> lu.photo userImage,
-> lu.sex,
-> wc.typeId AS courseType,
-> wc.name AS courseName,
-> lc.className,
-> DATE_FORMAT(wcu.CreatedTime, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') AS time
-> FROM
-> wkt_course wc
-> straight_join wkt_courseclassuser wcu ON wcu.courseId = wc.id
-> INNER JOIN lxx_user lu ON wcu.userId = lu.userId
-> INNER JOIN lxx_registerschool lr on lr.schoolKey = lu.schoolKey
-> INNER JOIN (select t.* from (select * from lxx_classuserrecord WHERE classtypeid =1 ORDER BY CreateTime desc) t GROUP BY t.userid ) lcur ON lcur.userid = lu.userId
-> INNER JOIN lxx_class lc on lc.classId = lcur.classId
-> WHERE lr.schoolId = 60800000000000001
-> and wc.typeId in (1,2,3,23)
-> and lc.status = 1 and lc.typeId = 1
-> ORDER BY wc.CreateTime DESC
-> LIMIT 100;
+----+-------------+---------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------+---------+-----------------------+-------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------+---------+-----------------------+-------+---------------------------------+
| 1 | PRIMARY | wc | index | PRIMARY | index_wkt_course_CreateTime | 6 | NULL | 1 | Using where |
| 1 | PRIMARY | lr | ref | lxx_registerSchool_schoolId | lxx_registerSchool_schoolId | 9 | const | 1 | NULL |
| 1 | PRIMARY | wcu | ref | index_wkt_courseclassuser_courseId,index_wkt_courseclassuser_userId,index_wkt_courseclassuser_courseId_classId | index_wkt_courseclassuser_courseId | 9 | wkt_school.wc.id | 31 | Using where |
| 1 | PRIMARY | lu | eq_ref | PRIMARY,index_lxx_user_schoolKey | PRIMARY | 8 | wkt_school.wcu.userId | 1 | Using where |
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key1> | <auto_key1> | 8 | wkt_school.wcu.userId | 15 | Using where |
| 1 | PRIMARY | lc | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | lcur.classid | 1 | Using where |
| 2 | DERIVED | <derived3> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 36487 | Using temporary; Using filesort |
| 3 | DERIVED | lxx_classuserrecord | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 36487 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+---------------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------+---------+-----------------------+-------+---------------------------------+
https://blog.csdn.net/m0_37894254/article/details/80675733