


Menganalisis log pertanyaan perlahan MySQL untuk mencari kemunculan prestasi
Jul 04, 2025 am 02:46 AMHidupkan log pertanyaan perlahan MySQL dan menganalisis isu prestasi lokasi. 1. Edit fail konfigurasi atau ditetapkan secara dinamik SLOW_QUERY_LOG dan LONG_QUERY_TIME; 2. Log mengandungi medan utama seperti query_time, lock_time, rows_examined untuk membantu menilai kesesakan kecekapan; 3. Gunakan alat mysqldumpslow atau pt-query-digest untuk menganalisis log dengan cekap; 4. Cadangan pengoptimuman termasuk menambah indeks, mengelakkan pilih *, memisahkan pertanyaan kompleks, dan lain -lain. Sebagai contoh, menambah indeks ke user_id dapat mengurangkan jumlah baris yang diimbas dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.
Log pertanyaan perlahan MySQL adalah alat penting untuk menyelesaikan masalah prestasi. Jika anda mendapati bahawa tindak balas pangkalan data adalah lambat, atau beberapa masa pemuatan halaman meningkat dengan ketara, menghidupkan dan menganalisis log pertanyaan yang perlahan sering dapat mencari masalah dengan cepat.

Hidupkan log pertanyaan perlahan
Pertama, pastikan log pertanyaan perlahan diaktifkan dan definisi yang sesuai untuk "lambat" ditetapkan. Secara lalai, nilai ini adalah 1 saat, tetapi anda boleh menyesuaikannya mengikut keperluan sebenar:

- Edit fail
my.cnf
ataumy.ini
:SLOW_QUERY_LOG = 1 SLOW_QUERY_LOG_FILE = /var/log/mysql/mysql-slow.log long_query_time = 0.5
Ia juga boleh ditetapkan secara dinamik melalui SQL:
Tetapkan global SLOW_QUERY_LOG = 'ON'; Tetapkan global long_query_time = 0.5;
Nota: Selepas mengubahsuai parameter, anda mungkin perlu menyambung semula atau menyegarkan sesi untuk berkuatkuasa.

Menganalisis kandungan log pertanyaan perlahan
Setiap baris rekod dalam fail log mengandungi masa pelaksanaan, masa kunci, pulangan bilangan baris, imbasan bilangan baris, dan pelaksanaan sebenar penyata SQL. Contohnya:
# Query_time: 2.34 lock_time: 0.00 rows_sent: 10 rows_examined: 100000 Pilih * dari pesanan di mana user_id = 123;
Walaupun SQL di atas hanya mengembalikan 10 data, ia mengimbas 100,000 baris, menunjukkan bahawa kemungkinan indeks itu hilang atau kaedah pertanyaan tidak cukup cekap.
Beberapa bidang utama biasa:
-
Query_time
: Masa yang diambil dalam keseluruhan pertanyaan (saat) -
Lock_time
: Masa untuk menunggu kunci -
Rows_examined
: bilangan baris diimbas -
Rows_sent
: Bilangan baris yang dihantar kepada pelanggan
Jika Rows_examined
jauh lebih besar daripada Rows_sent
, maka anda perlu mempertimbangkan untuk mengoptimumkan struktur indeks atau pertanyaan.
Alat analisis yang biasa digunakan
Tontonan log manual tidak cekap, dan beberapa alat boleh digunakan untuk membantu menganalisis:
MySQLDUMPSLOW : MySQL dilengkapi dengan alat baris arahan, yang boleh mengira dan meringkaskan pertanyaan perlahan.
mysqldumpslow -s at -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log
Perintah di atas akan disusun mengikut masa purata dan menyenaraikan 10 pertanyaan paling lambat.
PT-Query-Digest : Alat di Percona Toolkit, yang lebih berkuasa dan menyokong pengagregatan dan analisis yang lebih kompleks.
pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log> report.txt
Alat ini dapat membantu anda mengetahui SQL yang sering muncul dan mengambil lebih banyak sumber, untuk mengutamakan pengoptimuman.
Cadangan Pengoptimuman Biasa
Sebaik sahaja anda menemui pertanyaan yang perlahan, langkah seterusnya adalah untuk mengoptimumkannya. Berikut adalah beberapa amalan biasa:
- Bidang indeks yang sering ditanya, terutamanya bidang di
WHERE
danJOIN
syarat - Elakkan menggunakan
SELECT *
dan pilih hanya bidang yang diperlukan - Gunakan
EXPLAIN
untuk melihat pelan pelaksanaan dan sahkan sama ada indeks itu dipukul - Pertanyaan kompleks yang berpecah untuk mengelakkan penggunaan sumber jangka panjang dalam pertanyaan besar
- Lakukan analisis jadual secara berkala (
ANALYZE TABLE
) untuk menyimpan maklumat statistik tepat
Sebagai contoh, SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123;
Jika tiada indeks ditubuhkan di user_id
, anda boleh meningkatkan prestasi dengan menambah indeks:
Alter Perintah Jadual Tambah Indeks IDX_USER_ID (user_id);
Apabila ini dilaksanakan semula, bilangan baris yang diimbas boleh jatuh dari puluhan ribu kepada puluhan berpuluh -puluh, yang sangat jelas.
Pada dasarnya itu sahaja. Ia tidak begitu sukar untuk menganalisis log pertanyaan yang perlahan, tetapi memang mudah untuk mengabaikan beberapa butiran, sama ada indeks itu sebenarnya berfungsi, sama ada pelan pelaksanaan telah berubah, dan sebagainya selagi anda mendesak pemeriksaan biasa, anda boleh menemui masalah yang berpotensi SQL untuk mengelakkan kemerosotan prestasi.
Atas ialah kandungan terperinci Menganalisis log pertanyaan perlahan MySQL untuk mencari kemunculan prestasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk menetapkan semula kata laluan root MySQL, sila ikuti langkah -langkah berikut: 1. Hentikan pelayan MySQL, gunakan sudosystemctlstopmysql atau sudosystemctlstopmysqld; 2. Mulakan MySQL In-Skip-Grant-Tables Mode, laksanakan sudomysqld-skip-gergaji meja &; 3. Log masuk ke MySQL dan laksanakan perintah SQL yang sepadan untuk mengubah suai kata laluan mengikut versi, seperti flushprivileges; alteruser'root '@' localhost'identifiedby'your_new

MySQLDUMP adalah alat yang biasa untuk melakukan sandaran logik pangkalan data MySQL. Ia menjana fail SQL yang mengandungi penyataan CREATE dan INSERT untuk membina semula pangkalan data. 1. Ia tidak menyandarkan fail asal, tetapi menukarkan struktur dan kandungan pangkalan data ke dalam arahan SQL mudah alih; 2. Ia sesuai untuk pangkalan data kecil atau pemulihan selektif, dan tidak sesuai untuk pemulihan data tahap TB yang cepat; 3. Pilihan biasa termasuk--single-transaksi,-databases,-semua data,-routin, dan sebagainya; 4. Gunakan perintah MySQL untuk mengimport semasa pemulihan, dan boleh mematikan cek utama asing untuk meningkatkan kelajuan; 5. Adalah disyorkan untuk menguji sandaran secara teratur, menggunakan mampatan, dan pelarasan automatik.

TosecurelyConnecttoaremotemysqlserver, usesshtunneling, configuremysqlforremoteaccess, setfirewallrules, andconsidersslencryption .First, DesiglishansshtunnelWithSSH-L3307: localhost: 3306user@remote-server-nandconnectviamysql-h127.0.0.1-p3307.second, editmys

Apabila mengendalikan nilai null dalam MySQL, sila ambil perhatian: 1. Apabila mereka bentuk jadual, medan utama ditetapkan kepada notnull, dan bidang pilihan dibenarkan NULL; 2. Isnull atau Isnotnull mesti digunakan dengan = atau! =; 3. Fungsi Ifnull atau Coalesce boleh digunakan untuk menggantikan nilai lalai paparan; 4. Berhati -hati apabila menggunakan nilai null secara langsung apabila memasukkan atau mengemas kini, dan perhatikan sumber data dan kaedah pemprosesan rangka kerja ORM. Null mewakili nilai yang tidak diketahui dan tidak sama dengan nilai, termasuk dirinya sendiri. Oleh itu, berhati -hati apabila menanyakan, menghitung, dan menghubungkan jadual untuk mengelakkan data yang hilang atau kesilapan logik. Penggunaan fungsi dan kekangan yang rasional dapat mengurangkan gangguan yang disebabkan oleh null.

Hidupkan log pertanyaan perlahan MySQL dan menganalisis isu prestasi lokasi. 1. Edit fail konfigurasi atau ditetapkan secara dinamik SLOW_QUERY_LOG dan LONG_QUERY_TIME; 2. Log mengandungi medan utama seperti query_time, lock_time, rows_examined untuk membantu menilai kesesakan kecekapan; 3. Gunakan alat mysqldumpslow atau pt-query-digest untuk menganalisis log dengan cekap; 4. Cadangan pengoptimuman termasuk menambah indeks, mengelakkan pilih*, memisahkan pertanyaan kompleks, dan lain -lain. Sebagai contoh, menambah indeks ke user_id dapat mengurangkan jumlah baris yang diimbas dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.

GroupBy digunakan untuk mengumpulkan data mengikut bidang dan melakukan operasi agregasi, dan mempunyai digunakan untuk menapis hasil selepas pengelompokan. Sebagai contoh, menggunakan GroupByCustomer_ID boleh mengira jumlah jumlah penggunaan setiap pelanggan; Menggunakan mempunyai dapat menyaring pelanggan dengan jumlah penggunaan lebih dari 1,000. Bidang yang tidak diagihkan selepas PILIH mesti muncul di GroupBy, dan mempunyai boleh ditapis secara kondusif menggunakan alias atau ungkapan asal. Teknik biasa termasuk mengira bilangan setiap kumpulan, mengumpulkan pelbagai bidang, dan penapisan dengan pelbagai syarat.

Transaksi MySQL dan mekanisme kunci adalah kunci kepada kawalan serentak dan penalaan prestasi. 1. Apabila menggunakan urus niaga, pastikan anda menghidupkan dan mengekalkan urus niaga untuk mengelakkan pekerjaan sumber dan kembung undo dari transaksi yang panjang; 2. Mengunci operasi termasuk kunci yang dikongsi dan kunci eksklusif, pilih ... forupdate plus x locks, pilih ... lockinsharemode plus s, tulis operasi secara automatik kunci, dan indeks harus digunakan untuk mengurangkan granularity kunci; 3. Tahap pengasingan dapat dibaca secara lalai, sesuai untuk kebanyakan senario, dan pengubahsuaian harus berhati -hati; 4. Pemeriksaan Deadlock boleh menganalisis butiran kebuntuan terkini melalui perintah showengineinnodbstatus, dan kaedah pengoptimuman termasuk perintah pelaksanaan bersatu, meningkatkan indeks, dan memperkenalkan sistem giliran.

Paging MySQL biasanya dilaksanakan menggunakan had dan mengimbangi, tetapi prestasinya kurang baik di bawah jumlah data yang besar. 1. Had mengawal bilangan setiap halaman, mengimbangi mengawal kedudukan permulaan, dan sintaks adalah LimitnOffsetm; 2. Masalah prestasi disebabkan oleh rekod yang berlebihan dan membuang imbasan mengimbangi, mengakibatkan kecekapan yang rendah; 3. Cadangan pengoptimuman termasuk menggunakan paging kursor, pecutan indeks, dan pemuatan malas; 4. Paging kursor menempatkan titik permulaan halaman seterusnya melalui nilai unik rekod terakhir halaman sebelumnya, mengelakkan offset, yang sesuai untuk operasi "halaman seterusnya", dan tidak sesuai untuk melompat rawak.
