开启慢查询日志并设置long_query_time阈值，通过分析slow.log文件或使用mysqldumpslow、pt-query-digest工具，可定位执行时间长、扫描行数多的SQL语句，进而优化索引和查询性能。
MySQL中查看慢查询统计主要依赖于慢查询日志（Slow Query Log）的开启和相关系统变量的配置。通过分析这些日志，可以定位执行时间较长的SQL语句，进而优化数据库性能。
1. 确认慢查询日志是否开启
登录MySQL后，执行以下命令查看当前慢查询日志状态：
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'; SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time'; SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';
- slow_query_log：值为ON表示已开启，OFF表示关闭。
- long_query_time：定义“慢”的标准，单位是秒，默认是10秒。可设置为0.5等更小值以捕获更多查询。
- slow_query_log_file：慢查询日志文件的存储路径。
如未开启，可通过以下命令临时开启（重启后失效）：
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 建议设为1秒或更低 SET GLOBAL log_output = 'FILE'; -- 输出到文件
若需永久生效，需在my.cnf或my.ini配置文件中添加：
[mysqld] slow_query_log = ON slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log long_query_time = 1 log_output = FILE
2. 查看慢查询日志内容
使用文本工具查看日志文件内容：
sudo tail -f /var/log/mysql/slow.log
典型日志条目如下：
# Time: 2024-04-05T10:30:15.123456Z # User@Host: root[root] @ localhost [] # Query_time: 2.345678 Lock_time: 0.000123 Rows_sent: 1000 Rows_examined: 100000 SET timestamp=1712345678; SELECT * FROM orders WHERE create_time > '2024-01-01';
-
Query_time：查询耗时，超过
long_query_time才会记录。 - Rows_examined：扫描行数，数值大可能意味着缺少索引。
- Rows_sent：返回行数，与扫描行数差距过大说明过滤效率低。
3. 使用mysqldumpslow工具分析日志
MySQL自带mysqldumpslow工具，可用于汇总分析慢查询日志。
常用命令示例：
# 查看最慢的前5条查询 mysqldumpslow -s at -t 5 /var/log/mysql/slow.log按查询时间排序，合并相似SQL
mysqldumpslow -s rt -t 10 -g "SELECT" /var/log/mysql/slow.log
查看包含特定表的慢查询
mysqldumpslow -g "orders" /var/log/mysql/slow.log
- -s at：按平均执行时间排序。
- -s rt：按总响应时间排序。
- -t N：显示前N条。
- -g：过滤关键字。
4. 使用pt-query-digest进行深度分析（推荐）
Percona Toolkit中的pt-query-digest功能更强大，支持统计、报告生成和建议。
安装Percona Toolkit后执行：
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log > slow_report.txt
输出报告包含：
- 最耗时SQL排名
- 执行频率最高的SQL
- 全表扫描、未使用索引的查询
- 每条SQL的执行计划建议
也可直接分析实时查询：
pt-query-digest --processlist h=localhost --interval 10
基本上就这些。开启慢查询日志 + 合理设置阈值 + 定期用工具分析，能有效发现性能瓶颈。关键是根据Rows_examined和执行时间判断是否需要加索引或重写SQL。
