MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,他用来记录在MySQL中响应的时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time(默认是10秒)值的SQL,会被记录到慢查询日志中。
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
目前是多点Dmall数据库架构师,更早是聚美数据库团队负责人,擅长高并发下数据库架构,运维保障,数据库平台建设。
在项目里面,多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到,但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来,定期去分析排查,那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了,它提供了SQL慢查询的日志,本文就分享下如何使用吧。
MySQL 慢日志(slow log)是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句,为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例,分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能,并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录,它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的 SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10s以上的语句。
大家好,我是田维常,可以叫我老田,也可以叫我田哥。2017年的时候,我刚去上海,朋友内推我去美团面试,之前我也写过一个一篇文章,也是在美团面试中遇到的:
对于当前数据库的监控方式有很多,分为数据库自带、商用、开源三大类,每一种都有各自的特色;而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度,监控方式更是多种多样,不管哪种监控方式最核心的就是监控数据,获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
监控系统监控到我们的程序变慢了,怀疑是sql的原因,要怎么去分析排查呢?一般按照如下几个步骤进行:
慢日志查询的主要功能就是,记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如,一条查询sql语句,我们设置的阈值为1s,当这条查询语句的执行时间超过了1s,则将被写入到慢查询配置的日志中.
慢日志查询的主要功能就是,记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如,一条查询sql语句,我们设置的阈值为1s,当这条查询语句的执行时间超过了1s,则将被写入到慢查询配置的日志中. 慢查询主要是为了我们做sql语句的优化功能.
学完数据库基础知识,要想更深入地了解数据库,就需要学习数据库进阶知识,今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
系统从圣诞节那天晚上开始,每天晚上固定十点多到十一点多这个时段,大概瘫痪1h左右,过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是,网页和App都打不开,请求超时。系统架构:
谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
想要优化 MySQL 查询,就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事,包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下:
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
当然,本篇也是关于性能优化的,那性能优化就应该一把梭子吗?还是要符合一些规范和原则呢?
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的,对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
爱可生交付服务部团队 DBA 擅长日志分析、问题排查等;主要负责处理 MySQL 与我司自研数据库自动化管理平台 DMP 的日常运维问题,对数据库及周边技术有浓厚的学习兴趣。
本文介绍了MySQL慢日志的作用、设置方法、查看方法以及相关的分析工具。慢日志是MySQL性能调优和诊断的重要工具,用于记录在MySQL中响应时间超过阈值的SQL语句。通过设置slow_query_log和long_query_time参数可以开启慢日志。使用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具可以对慢日志进行分析。
MySQL性能优化是一个老生常谈的问题,无论是在实际工作中还是面试中,都不可避免遇到相应的场景,下面博主就总结一些能够帮助大家解决这个问题的小技巧。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句,帮我们找到执行慢的SQL,方便我们对这些SQL进行优化。
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
在他们的技术咨询生涯中,最常碰到的三个性能相关的服务请求是:如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快,以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
慢日志在日常数据库运维中经常会用到,我们可以通过查看慢日志来获得效率较差的 SQL ,然后可以进行 SQL 优化。本篇文章我们一起来学习下慢日志相关知识。
ELK最早是Elasticsearch(以下简称ES)、Logstash、Kibana三款开源软件的简称,三款软件后来被同一公司收购,并加入了Xpark、Beats等组件,改名为Elastic Stack,成为现在最流行的开源日志解决方案,虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK,现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
今天在测试一个线上功能的时候,发现了slowlog的一个特点,之前从来没遇到。这里分享一下。
慢查询指的是数据库中执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。不同业务场景下,这个阈值通常各不相同。在我们公司内部,这个阈值被设定为 1 秒钟。也就是说,任何执行时间超过 1 秒的 SQL 语句都会被视为慢查询。
我们都知道,在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口,比如某个接口在钉钉群疯狂出现,然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题,今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题,以及如何解决慢业务的问题。
1.慢查询日志概念(也叫慢日志):在 MySQL 中执行时间超过指定时间的 SQL 语句
前两天开发找DBA解决一个含有子查询的慢sql,我们通过将其修改为关联查询和添加索引解决。考虑到 大多数开发并没有准确的理解 MySQL 的子查询执行原理。本文介绍如何解决子查询慢查的思路。
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
然后就开始试,把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查,发现查询非常慢,居然要几十秒,多的时候100多s。
有时候,由于业务的复杂性,在JVM中拼装一些数据,会造成资源的极大浪费。举个例子,从MySQL中查询出一个List,然后在代码里循环查询数据库,进行一些字段的填充。
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源,SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行,而其中10条SQL执行时间过长,从而导致每秒只能完成90条SQL,所有新的SQL将进入排队等待,直接影响业务,然后用户就各种投诉来了。
在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
生产环境中 select count(*) from table 语句执行很慢,已经远超 long_query_time 参数定义的慢查询时间值,但是却没有记录到慢日志中。在测试环境也很容易复现出该问题,慢查询日志确实没有记录 select count(*) 语句。
我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
一、背景 我们在开发的过程中使用分页是不可避免的,通常情况下我们的做法是使用limit加偏移量:select * from table where column=xxx order by xxx limit 1,20。当数据量比较小时(100万以内),无论你翻到哪一页,性能都是很快的。如果查询慢,只要在where条件和order by 的列上加上索引就可以解决。但是,当数据量大的时候(小编遇到的情况是500万数据),如果翻到最后几页,即使加了索引,查询也是非常慢的,这是什么原因导致的呢?我们该如何解决呢?
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