在实际的日志分析中,通常慢日志的log数量不少,同时相同的查询被记录的条数也会很多,这里就需要如何从慢日志查询中找到最有问题,最需要优化的日志。在这方面,有很多分析工具,最基本的分析工具就是mysql自带的mysqldumpslow,mysqldumpslow(perl脚本)的输出示例:
[root@cloudlu bin]# ./mysqldumpslow -s t -t 1 /usr/local/mysql/data/cloudlu-slow.log Reading mysql slow query log from /usr/local/mysql/data/cloudlu-slow.log Count: 1 Time=0.00s (0s) Lock=0.00s (0s) Rows=3.0 (3), root[root]@localhost select * from t
-s 排序选项:c 查询次数 r 返回记录行数 t 查询时间
-t n:显示top n条查询
对于一般的分析已经差不多了,不过对于百分比等等数据mysqldumpslow就不够完善了。所以世界上多了很多各种MySQL慢日志分析工具,比较优秀的有mysqlsla(Perl脚本)和pt-query-digest(Perl脚本),可以提供Count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比,Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比,95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间,Lock Time, 等待锁的时间,95% of Lock , 95%的慢sql等待锁时间,Rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量,Rows examined, 扫描的行数量,还可以生成表报,存储分析结果。这里就不一一介绍了。
通过这些慢日志分析软件定位到了慢查询语句就已经完成了SQL优化的一大半。接下来通过在MySQL中执行explain或者desc命令查看慢查询语句,可以看出为什么SQL查询慢。
mysql> explain select * from test.t \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 2
Extra: NULL
1 row in set (0.00 sec)1. type:ALL是效率最差,最要注意的
2. key:是否有使用Key,key长度如何
系统功能强大、操作便捷并具有高度延续开发的内容与知识管理系统,并可集合系统强大的新闻、产品、下载、人才、留言、搜索引擎优化、等功能模块,为企业部门提供一个简单、易用、开放、可扩展的企业信息门户平台或电子商务运行平台。开发人员为脆弱页面专门设计了防刷新系统,自动阻止恶意访问和攻击;安全检查应用于每一处代码中,每个提交到系统查询语句中的变量都经过过滤,可自动屏蔽恶意攻击代码,从而全面防止SQL注入攻击
0
3. Extra:最好不要出现filesort以及temporary,最主要是要关注在orderby和groupby。
Note: SQL优化是个很复杂的过程,有可能出现拆东墙补西墙的情况:比如给数据库表加入了索引之后,确实查询快了,可是存储空间加多了,插入删除操作耗时也增加了,如果在一个写多读少的系统中,执行这种优化可能会起到反效果。所以优化完之后千万不能大意,要持续监控系统,防止出现引入新瓶颈的情况。
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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