MySQL高级讲座篇之：慢查询日志的深层分析：利用工具揭示SQL的真实性能。

各位观众，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们不聊八卦，专门来聊聊MySQL数据库里的“慢查询”，这玩意儿就像你电脑里的缓存垃圾，积累多了，系统就卡顿。但别怕，今天咱们就来个“慢查询日志”大扫除，让你的数据库跑得飞起！

开场白：慢查询，是谁在拖后腿？

想象一下，你访问一个网站，结果半天刷不出来，是不是想砸电脑？同样，数据库里如果存在慢查询，就像交通堵塞，直接影响用户体验。慢查询日志就是个“黑匣子”，记录了那些执行时间超过设定阈值的SQL语句。有了它，我们就能揪出那些“拖后腿”的家伙，然后“对症下药”。

第一部分：慢查询日志，你的专属“侦察兵”

慢查询日志就像数据库的“侦察兵”，时刻监控着SQL语句的执行情况。要想让它工作，首先得把它激活。

1. 开启慢查询日志：

有两种方式开启慢查询日志：

• 全局开启（重启MySQL后生效）：

  -- 查看慢查询日志是否开启
  SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
  
  -- 开启慢查询日志
  SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
  
  -- 设置慢查询日志文件路径（可选，默认在数据目录下）
  SET GLOBAL slow_query_log_file = '/path/to/your/slow_query.log';
  
  -- 查看慢查询日志文件路径
  SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

• 会话级别开启（只对当前会话有效）：

  -- 开启慢查询日志
  SET SESSION slow_query_log = 'ON';

2. 设置慢查询阈值：

这个阈值决定了哪些SQL语句会被记录到慢查询日志中。默认情况下，MySQL的long_query_time变量设置为10秒，也就是说，执行时间超过10秒的SQL语句会被记录。你可以根据实际情况调整这个值。

-- 查看当前慢查询阈值
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';

-- 设置慢查询阈值为1秒
SET GLOBAL long_query_time = 1;

3. 记录未使用索引的查询：

log_queries_not_using_indexes参数控制是否记录未使用索引的查询。开启它可以帮助你发现那些本应该使用索引，但却没有使用的SQL语句。

-- 查看是否记录未使用索引的查询
SHOW VARIABLES LIKE 'log_queries_not_using_indexes';

-- 开启记录未使用索引的查询
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 'ON';

4. 刷新慢查询日志：

有时候，你想清空当前的慢查询日志，重新开始记录，可以使用以下命令：

FLUSH SLOW LOGS;

第二部分：慢查询日志格式“解剖”，像福尔摩斯一样分析

开启了慢查询日志，接下来就是“读懂”它。慢查询日志通常是一个文本文件，里面记录了SQL语句的执行信息。一条典型的慢查询日志记录如下：

# Time: 2023-10-27T10:00:00.000000+08:00
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:      5
# Query_time: 5.234567  Lock_time: 0.001234 Rows_sent: 10  Rows_examined: 10000
SET timestamp=1698374400;
SELECT * FROM users WHERE age > 30;

让我们来逐行分析：

• # Time: 查询执行的时间戳。
• # User@Host: 执行查询的用户和主机。
• # Query_time: 查询执行的总时间（秒）。这是最重要的指标，它告诉你这个查询有多“慢”。
• # Lock_time: 查询等待锁的时间（秒）。如果这个值很高，说明存在锁竞争。
• # Rows_sent: 查询返回的行数。
• # Rows_examined: 查询扫描的行数。这个值越大，说明查询效率越低，需要优化。
• SET timestamp=...; 设置时间戳，方便分析。
• SELECT * FROM users WHERE age > 30; 具体的SQL语句。

第三部分：慢查询日志分析工具，让“侦察兵”更聪明

手动分析慢查询日志效率太低，这时候就需要借助工具了。MySQL自带的mysqldumpslow和pt-query-digest是两个常用的工具。

1. mysqldumpslow：简单易用，快速上手

mysqldumpslow是MySQL自带的工具，它可以对慢查询日志进行统计分析，找出执行次数最多、执行时间最长的SQL语句。

• 基本用法：

  mysqldumpslow /path/to/your/slow_query.log

  这个命令会输出慢查询日志中的所有SQL语句，并按照执行时间排序。

• 常用选项：

  • -s order：排序方式。常用的排序方式有：
    • at：平均查询时间
    • t：总查询时间
    • c：查询次数
  • -t top：显示前N条记录。
  • -g pattern：只显示包含指定模式的SQL语句。

  示例：

  -- 按照平均查询时间排序，显示前10条记录
  mysqldumpslow -s at -t 10 /path/to/your/slow_query.log
  
  -- 只显示包含SELECT语句的慢查询
  mysqldumpslow -g "SELECT" /path/to/your/slow_query.log

• 输出示例：

  Reading mysql slow query log from /path/to/your/slow_query.log
  Count: 1  Time=5.23s (5s)  Lock=0.00s (0s)  Rows=10 (10), root[root]@localhost
    SELECT * FROM users WHERE age > 30

  这个输出告诉你，SELECT * FROM users WHERE age > 30这条语句执行了1次，总共耗时5.23秒，平均耗时5.23秒，锁等待时间0.00秒，返回了10行数据。

2. pt-query-digest：功能强大，深入分析

pt-query-digest是Percona Toolkit中的一个工具，它比mysqldumpslow功能更强大，可以进行更深入的分析。

• 安装：

  pt-query-digest是Percona Toolkit的一部分，需要先安装Percona Toolkit。具体的安装方式可以参考Percona Toolkit的官方文档。

• 基本用法：

  pt-query-digest /path/to/your/slow_query.log

  这个命令会对慢查询日志进行分析，并输出详细的报告。

• 常用选项：

  • --since：只分析指定时间之后的日志。
  • --until：只分析指定时间之前的日志。
  • --limit：限制报告中显示的SQL语句数量。
  • --group-by：分组方式。常用的分组方式有：
    • query：按照SQL语句分组。
    • user：按照用户分组。
    • host：按照主机分组。

  示例：

  -- 分析最近24小时的慢查询日志
  pt-query-digest --since 1d /path/to/your/slow_query.log
  
  -- 按照SQL语句分组，显示前10条记录
  pt-query-digest --group-by query --limit 10 /path/to/your/slow_query.log

• 输出示例：

  pt-query-digest的输出非常详细，包括：

  • 总的统计信息：包括总的查询次数、总的执行时间、平均执行时间等。
  • 每条SQL语句的统计信息：包括执行次数、执行时间、平均执行时间、锁等待时间、扫描行数等。
  • SQL语句的执行计划：pt-query-digest可以自动分析SQL语句的执行计划，帮助你发现潜在的性能问题。
  • 建议：pt-query-digest会根据分析结果给出优化建议。

  通过pt-query-digest的输出，你可以全面了解慢查询的情况，并找到优化的方向。

第四部分：优化慢查询，让数据库“重获新生”

找到了慢查询，接下来就是优化它们。优化慢查询的方法有很多，这里介绍一些常用的方法：

1. 索引优化：给SQL语句“加速”

索引是提高查询效率的关键。如果SQL语句中没有使用索引，或者索引使用不当，就会导致慢查询。

• 确认是否缺少索引：

  可以使用EXPLAIN命令来查看SQL语句的执行计划，如果type列的值是ALL，说明没有使用索引，需要添加索引。

  EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

• 添加索引：

  -- 为age列添加索引
  ALTER TABLE users ADD INDEX idx_age (age);

• 复合索引：

  如果查询条件包含多个列，可以考虑使用复合索引。

  -- 为age和name列添加复合索引
  ALTER TABLE users ADD INDEX idx_age_name (age, name);

• 索引选择：

  MySQL会自动选择合适的索引，但有时候它会选择错误的索引。可以使用FORCE INDEX提示来强制MySQL使用指定的索引。

  SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_age) WHERE age > 30;

2. SQL语句优化：让SQL语句更“聪明”

有些SQL语句本身写得不够优化，也会导致慢查询。

• *避免使用`SELECT `：**

  只查询需要的列，可以减少数据传输量，提高查询效率。

  -- 避免使用SELECT *
  SELECT id, name FROM users WHERE age > 30;

• 避免在WHERE子句中使用函数：

  在WHERE子句中使用函数会导致索引失效。

  -- 避免在WHERE子句中使用函数
  SELECT * FROM users WHERE DATE(create_time) = '2023-10-27';
  
  -- 可以改写成：
  SELECT * FROM users WHERE create_time >= '2023-10-27 00:00:00' AND create_time < '2023-10-28 00:00:00';

• 使用JOIN代替子查询：

  在某些情况下，使用JOIN代替子查询可以提高查询效率。

  -- 使用子查询
  SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (SELECT id FROM users WHERE age > 30);
  
  -- 可以改写成：
  SELECT o.* FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.age > 30;

• 批量操作：

  对于批量插入、更新、删除操作，可以使用批量操作来减少数据库的连接次数。

  -- 批量插入
  INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Tom', 20), ('Jerry', 22), ('Spike', 25);

3. 数据库配置优化：给数据库“打气”

MySQL的配置参数也会影响查询效率。可以根据实际情况调整一些配置参数。

• innodb_buffer_pool_size：

  InnoDB缓冲池的大小。增加这个值可以提高查询效率，但要根据服务器的内存情况来调整。

  -- 设置InnoDB缓冲池大小为4GB
  SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 4294967296;

• query_cache_size：

  查询缓存的大小。MySQL会将查询结果缓存起来，下次执行相同的查询时，可以直接从缓存中获取结果。但查询缓存也有一些缺点，例如，如果表的数据发生变化，缓存就会失效。

  -- 设置查询缓存大小为64MB
  SET GLOBAL query_cache_size = 67108864;

4. 硬件升级：最后的“大招”

如果以上方法都无法解决慢查询问题，可以考虑升级硬件，例如，增加内存、使用SSD硬盘等。

第五部分：预防胜于治疗，防患于未然

优化慢查询固然重要，但更重要的是预防慢查询的发生。

• 代码审查：

  在代码上线之前，进行代码审查，可以发现潜在的性能问题。

• 压力测试：

  在上线之前，进行压力测试，可以模拟真实的用户访问情况，发现性能瓶颈。

• 监控：

  对数据库进行监控，可以及时发现慢查询，并采取相应的措施。

总结：

慢查询是数据库性能的“隐形杀手”，但只要掌握了正确的分析方法和优化技巧，就能轻松应对。记住，慢查询日志是你的“侦察兵”，mysqldumpslow和pt-query-digest是你的“分析师”，索引优化、SQL语句优化、数据库配置优化是你的“武器”。

最后，送大家一个表格，总结一下今天讲的内容：

步骤	内容	工具	作用
1	开启慢查询日志	SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';	记录执行时间超过阈值的SQL语句
2	设置慢查询阈值	SET GLOBAL long_query_time = 1;	定义“慢”的标准
3	分析慢查询日志	mysqldumpslow, pt-query-digest	找出慢查询的“罪魁祸首”
4	优化慢查询	索引优化, SQL语句优化, 数据库配置优化	提升数据库性能
5	预防慢查询	代码审查, 压力测试, 监控	防患于未然

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解和优化MySQL慢查询。记住，没有最完美的数据库，只有不断优化的数据库！下次再见！