首先开启并配置慢查询日志,设置阈值和日志路径,启用log_queries_not_using_indexes;再使用mysqldumpslow或pt-query-digest分析日志,找出执行时间长或频率高的SQL;最后通过添加索引、优化查询语句、调整表结构等手段进行针对性优化,持续监控以保障数据库性能。

在 MySQL 中,慢查询日志是诊断性能问题的重要工具。通过分析执行时间较长的 SQL 语句,可以定位数据库瓶颈并进行针对性优化。以下是开启、配置和分析慢查询日志的方法,以及常见的优化策略。
要使用慢查询日志,首先需要确保它已启用,并设置合理的阈值:
修改后重启 MySQL 或动态生效(部分参数支持 SET GLOBAL)。
MySQL 自带的 mysqldumpslow 工具可用于解析慢查询日志,快速找出高频或耗时长的 SQL。
输出结果会聚合相似 SQL(忽略具体值),便于识别模式。
Percona Toolkit 中的 pt-query-digest 是更强大的分析工具,支持统计指标丰富、可视化建议等。
该工具提供查询执行次数、总耗时、锁等待时间、扫描行数等关键指标,帮助判断优化优先级。
根据分析结果,采取以下措施提升 SQL 性能:
基本上就这些。关键是持续监控慢查询日志,结合业务场景定期优化重点 SQL,才能保障数据库稳定高效运行。
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