MySQL实战记录之如何快速定位慢SQL

2024-04-02 19:55

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开启慢查询日志

在项目中我们会经常遇到慢查询，当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志，并且分析慢查询日志，找到慢sql，然后用explain来分析

系统变量

MySQL和慢查询相关的系统变量如下

参数	含义
slow_query_log	是否启用慢查询日志， ON为启用，OFF为没有启用，默认为OFF
log_output	日志输出位置，默认为FILE，即保存为文件，若设置为TABLE，则将日志记录到mysql.show_log表中，支持设置多种格式
slow_query_log_file	指定慢查询日志文件的路径和名字
long_query_time	执行时间超过该值才记录到慢查询日志，单位为秒，默认为10

执行如下语句看是否启用慢查询日志，ON为启用，OFF为没有启用

show variables like "%slow_query_log%"

可以看到我的没有启用，可以通过如下两种方式开启慢查询

修改配置文件

修改配置文件my.ini，在[mysqld]段落中加入如下参数

[mysqld]
log_output='FILE,TABLE'
slow_query_log='ON'
long_query_time=0.001

需要重启 MySQL 才可以生效，命令为 service mysqld restart

设置全局变量

我在命令行中执行如下2句打开慢查询日志，设置超时时间为0.001s，并且将日志记录到文件以及mysql.slow_log表中

set global slow_query_log = on;
set global log_output = 'FILE,TABLE';
set global long_query_time = 0.001;

想要永久生效得到配置文件中配置，否则数据库重启后，这些配置失效

分析慢查询日志

因为mysql慢查询日志相当于是一个流水账，并没有汇总统计的功能，所以我们需要用一些工具来分析一下

mysqldumpslow

mysql内置了mysqldumpslow这个工具来帮我们分析慢查询日志。

常见用法

# 取出使用最多的10条慢查询
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log

# 取出查询时间最慢的3条慢查询
mysqldumpslow -s t -t 3 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log 

# 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/slow-log

pt-query-digest

pt-query-digest是我用的最多的一个工具，功能非常强大，可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通过show processlist或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析。pt-query-digest是一个perl脚本，只需下载并赋权即可执行

下载和赋权

wget www.percona.com/get/pt-query-digest
chmod u+x pt-query-digest
ln -s /opt/soft/pt-query-digest /usr/bin/pt-query-digest

用法介绍

// 查看具体使用方法 
pt-query-digest --help
// 使用格式
pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

常用OPTIONS

--create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
--limit限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。
--host mysql服务器地址
--user mysql用户名
--password mysql用户密码
--history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
--review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。
--output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。
--since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。
--until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。

常用DSN

A 指定字符集
D 指定连接的数据库
P 连接数据库端口
S 连接Socket file
h 连接数据库主机名
p 连接数据库的密码
t 使用--review或--history时把数据存储到哪张表里
u 连接数据库用户名

DSN使用key=value的形式配置；多个DSN使用,分隔

使用示例

# 展示slow.log中最慢的查询的报表
pt-query-digest slow.log

# 分析最近12小时内的查询
pt-query-digest --since=12h slow.log

# 分析指定范围内的查询
pt-query-digest slow.log --since '2020-06-20 00:00:00' --until '2020-06-25 00:00:00'

# 把slow.log中查询保存到query_history表
pt-query-digest --user=root --password=root123 --review h=localhost,D=test,t=query_history --create-review-table slow.log

# 连上localhost，并读取processlist，输出到slowlog
pt-query-digest --processlist h=localhost --user=root --password=root123 --interval=0.01 --output slowlog

# 利用tcpdump获取MySQL协议数据，然后产生最慢查询的报表
# tcpdump使用说明：https://blog.csdn.net/chinaltx/article/details/87469933
tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt
pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt

# 分析binlog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest  --type=binlog mysql-bin000093.sql

# 分析general log
pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log

用法实战

编写存储过程批量造数据

在实际工作中没有测试性能，我们经常需要改造大批量的数据，手动插入是不太可能的，这时候就得用到存储过程了

CREATE TABLE `kf_user_info` (
  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `gid` int(11) NOT NULL COMMENT '客服组id',
  `name` varchar(25) NOT NULL COMMENT '客服名字'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='客户信息表';

如何定义一个存储过程呢？

CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([参数列表])
BEGIN
    需要执行的语句
END

举个例子，插入id为1-100000的100000条数据

用Navicat执行

-- 删除之前定义的
DROP PROCEDURE IF EXISTS create_kf;

-- 开始定义
CREATE PROCEDURE create_kf(IN loop_times INT) 
BEGIN
	DECLARE var INT;
	SET var = 1;
	WHILE var < loop_times DO    
		INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`) 
		VALUES (var, 1000, var);
		SET var = var + 1;
	END WHILE; 
END;

-- 调用
call create_kf(100000);

存储过程的三种参数类型

参数类型	是否返回	作用
IN	否	向存储过程传入参数，存储过程中修改该参数的值，不能被返回
OUT	是	把存储过程计算的结果放到该参数中，调用者可以得到返回值
INOUT	是	IN和OUT的结合，即用于存储过程的传入参数，同时又可以把计算结构放到参数中，调用者可以得到返回值

用MySQL执行

得用DELIMITER 定义新的结束符，因为默认情况下SQL采用（;）作为结束符，这样当存储过程中的每一句SQL结束之后，采用（；）作为结束符，就相当于告诉MySQL可以执行这一句了。但是存储过程是一个整体，我们不希望SQL逐条执行，而是采用存储过程整段执行的方式，因此我们就需要定义新的DELIMITER ，新的结束符可以用（//）或者（$$）

因为上面的代码应该就改为如下这种方式

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE create_kf_kfGroup(IN loop_times INT)  
BEGIN  
	DECLARE var INT;
	SET var = 1;
	WHILE var <= loop_times DO    
		INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`) 
		VALUES (var, 1000, var);
		SET var = var + 1;
	END WHILE;  
END //
DELIMITER ;

查询已经定义的存储过程

show procedure status;

开始执行慢sql

select * from kf_user_info where id = 9999;
select * from kf_user_info where id = 99999;
update kf_user_info set gid = 2000 where id = 8888;
update kf_user_info set gid = 2000 where id = 88888;

可以执行如下sql查看慢sql的相关信息。

SELECT * FROM mysql.slow_log order by start_time desc;

查看一下慢日志存储位置

show variables like "slow_query_log_file"

pt-query-digest /var/lib/mysql/VM-0-14-centos-slow.log

执行后的文件如下

# Profile
# Rank Query ID                            Response time Calls R/Call V/M 
# ==== =================================== ============= ===== ====== ====
#    1 0xE2566F6154AFF41948FE497E53631B43   0.1480 56.1%     4 0.0370  0.00 UPDATE kf_user_info
#    2 0x2DFBC6DBF0D68EF2EC2AE954DC37A1A4   0.1109 42.1%     4 0.0277  0.00 SELECT kf_user_info
# MISC 0xMISC                               0.0047  1.8%     2 0.0024   0.0 <2 ITEMS>

从最上面的统计sql中就可以看到执行慢的sql

可以看到响应时间，执行次数，每次执行耗时（单位秒），执行的sql

下面就是各个慢sql的详细分析，比如，执行时间，获取锁的时间，执行时间分布，所在的表等信息

不由得感叹一声，真是神器，查看慢sql超级方便

最后说一个我遇到的一个有意思的问题，有一段时间线上的接口特别慢，但是我查日志发现sql执行的很快，难道是网络的问题？

为了确定是否是网络的问题，我就用拦截器看了一下接口的执行时间，发现耗时很长，考虑到方法加了事务，难道是事务提交很慢？

于是我用pt-query-digest统计了一下1分钟左右的慢日志，发现事务提交的次很多，但是每次提交事务的平均时长是1.4s左右，果然是事务提交很慢。

参考博客

很全的一篇文章
[0]https://zhuanlan.zhihu.com/p/106405711
[1]https://blog.csdn.net/lt326030434/article/details/109222848
[1]https://tech.meituan.com/2014/06/30/mysql-index.html
[2]https://blog.csdn.net/itguangit/article/details/82145322
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/_SWewX-8nFam20Wcg6No1Q
下载
[4]https://www.cnblogs.com/zi-xing/p/4269854.html