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什么是慢sql
- 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的执行时间大于10s,会被记录到慢sql的日志文件中
- 这个值可以重新设置,生产环境慢sql一般设置为0.1-0.2s,当我们将其设置为0.2s时。当前数据库所有sql的执行时长超过0.2s的都会被视为慢sql
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慢sql的危害
- 当出现慢查询时,DDL操作都会被阻塞,也就是说创建表,修改表,删除表,执行数据备份等操作都需要等待,这对实时备份重要数据的系统来说是不可容忍的
- 慢查询可能会占用mysql大量的内存,严重的时候会导致应用的进程因超时被kill,无法返回结果给到客户端
- 造成数据库幻读,不可重复读的概率更大,假设该慢sql是一个更新操作,但因执行时间过长未提交,而另一条sql也在更新数据并且已经提交,当用户再次查询的时候,看到的数据可能与实际结果不符
- 严重影响用户体验:sql的执行时间越长,页面加载数据耗时也就越长
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如何定位慢sql
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开启慢sql监控
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show variables like ‘slow_query_log%’; 查询是否开启慢sql监控
- show_query_log OFF 默认是关闭状态
- slow_query_log_file /var/lib/mysql/ecs-203056-slow.log 慢sql的日志存储文件
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set global slow_query_log = 1 ;
- 开启慢sql查询,执行成功后,客户端需要重新连接才能生效
- 如果想关闭慢sql监控,将其配置为0就可以了
- 当服务器重启之后,当前配置会失效
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配置慢sql阈值
- 默认的慢sql的阈值是10s,
- show variable like 'long_query_time1; 查询慢sql阈值
- long_query_time 10 默认是10s
- set global long_query_time = 0.2;
- 将慢sql阈值配置为0.2秒’
- 然后退出客户端,重新连接服务器,就生效了
- 当服务器重启之后,当前配置会失效
- 默认的慢sql的阈值是10s,
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永久开启慢sql监控
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以上的操作,当服务器不重启会一直有效,但是当服务器一旦重启之后,配置就会失效,如果想要永久生效,可以通过修改全局配置文件my.cnf使之永久生效
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打开my.cnf配置文件,添加如下配置变量
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[mysqld] slow_query_log = ON slow_query_log_file = /var/lib/mysql/ecs-203056-slow.log long_query_time = 1
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重启mysql服务器
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systemctl restart mysqld
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慢sql监控
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慢SQL日志内容详解
- Time:表示客户端查询时间
- root[root]表示客户端查询用户和IP
- Query_time:表示查询耗时
- Lock_time:表示等待table lock的时间,注意innodb的行锁等待是不会反应在这里的
- Rows_sent:表示返回了多少行记录(结果集)
- Rows_examined:表示检查了多少条记录
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除此之外,我们还可以借助mysqldumpslow命令工具,分析慢sql的数据情况,可以通过如下参数进行组合分析
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-s 表示按何种方式排序,支持的参数如下 al: 平均锁定时间 ar: 平均返回记录数 at: 平均查询时间 c: 访问次数 l: 锁定时间 r: 返回记录 t: 查询时间 -t NUM 返回前面多少条的数据 -g PATTERN 后边搭配一个正则匹配模式,大小写不敏感
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常见用法如下
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查询返回记录集最多的10个sql
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mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/ecs-203056-slow.log
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查询访问次数最多的10个sql
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mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/ecs-203056-slow.log
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查询按照时间排序的前10条里面含有做链接的查询语句
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mysqldumpslow -s t -t 10 -g "LEFT JOIN" /var/lib/mysql/ecs-203056-slow.log
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慢sql是怎么发生的
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一条sql语句执行时,总结起来大概分为以下几个步骤
- 若查询缓存打开则会优先查询缓存,若命中则直接返回结果给客户端
- 若缓存未命中,此时mysql需要搞清楚这条语句需要做什么,则通过分析器进行词法分析,语法分析
- 搞清楚要做什么之后,mysql会通过优化器对sql进行优化,生成一个最优的执行计划
- 最后通过执行器与存储引擎提供的接口进行交互,将结果返回给客户端
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在mysql执行过程中,优化器可能会对我们即将要执行的sql进行改造,改造思路如下
- 根据搜索条件,找出sql中所有可能使用的索引
- 然后计算全表扫描的成本开销
- 接着计算使用不同索引执行查询的成本开销
- 最后会对比各种执行方案的成本开销,找出开销值最小的那一个
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影响成本开销值的计算,主要是IO成本和CPU成本这两个指标
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从IO视角看
- 当表的数据量越大,需要的IO次数也就越多
- 从磁盘读取数据比缓存读取数据,IO消耗的时间更多
- 全表扫描比通过索引快速查找,IO消耗的时间和次数更多
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从CPU视角看
- 当sql中有排序,子查询等复杂的操作时,CPU需要先把数据存到临时表中,在对数据进行加工,需要的CPU资源更多
- 全表扫描相比于通过索引快速查找,需要的CPU资源也更多
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在没有开启缓存的情况下,当表的数据量越大,如果sql又没有走索引,很容易发生查询慢的问题
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