快速定位MySQL 8.0中的慢查询语句详细步骤
步骤一、启用慢查询日志
慢查询日志是MySQL记录执行时间超过指定阈值的SQL语句
配置慢查询日志
在MySQL配置文件（如my.cnf或my.ini）中设置以下参数：
slow_query_log：是否启用慢查询日志
slow_query_log_file：指定慢查询日志文件的保存位置
long_query_time：设置慢查询阈值（单位：秒），如1秒
修改后重启MySQL服务 或 执行以下命令生效：
步骤二、通过工具分析慢查询日志
慢查询日志会记录执行时间超过阈值的SQL语句，可以通过工具或手动分析日志
三、使用mysqldumpslow工具分析慢查询日志
1、使用mysqldumpslow工具
mysqldumpslow 的主要功能是：
解析慢查询日志文件
将相似的查询归类（通过去除具体参数，提取 SQL 模板）
汇总查询的执行次数、总时间、平均时间、最大时间等信息
生成一个简洁的报告，便于分析慢查询
2、mysqldumpslow 是 MySQL 自带的工具，通常位于 MySQL 的安装目录中。如果已经安装了 MySQL，可以直接使用
检查工具是否存在：
which mysqldumpslow
如果返回路径（如 /usr/bin/mysqldumpslow），说明工具已安装
3、基本用法
语法：
mysqldumpslow [选项] [慢查询日志文件]
示例：
mysqldumpslow /var/log/mysql/slow.log
该命令会解析慢查询日志文件，并输出一个汇总报告
4、常用选项
mysqldumpslow 提供了多种选项，用于控制输出的内容和格式。以下是一些常用选项：
5、使用示例
示例 1：按总执行时间排序，输出最慢的 10 条查询
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log
示例 2：按执行次数排序，输出执行次数最多的 5 条查询
mysqldumpslow -s c -t 5 /var/log/mysql/slow.log
示例 3：按平均锁定时间排序，输出平均锁定时间最长的查询
mysqldumpslow -s al /var/log/mysql/slow.log
示例 4：过滤包含 SELECT 的查询
mysqldumpslow -g "SELECT" /var/log/mysql/slow.log
示例 5：显示完整的 SQL 语句
mysqldumpslow -a /var/log/mysql/slow.log
6、输出内容解读
mysqldumpslow 的输出通常包括以下信息：
Count：该查询的执行次数
Time：该查询的总执行时间
Lock：该查询的总锁定时间
Rows：该查询的总返回行数
SQL 模板：抽象化后的 SQL 语句（去除具体参数）
示例输出：
Count: 5 Time=10.12s (50s) Lock=0.00s (0s) Rows=100.0 (500), user1[user1]@localhost SELECT * FROM users WHERE id = N
该查询执行了 5 次
总执行时间为 50 秒（平均每次 10.12 秒）
总锁定时间为 0 秒
总返回行数为 500 行（平均每次 100 行）
查询模板为 SELECT * FROM users WHERE id = N
7、注意事项
a、慢查询日志格式：
确保慢查询日志的格式是标准的 MySQL 慢查询日志格式
如果日志格式不匹配，mysqldumpslow 可能无法正确解析
b、日志文件权限：
- 确保运行 mysqldumpslow 的用户有权限读取慢查询日志文件
c、日志文件大小：
- 如果慢查询日志文件非常大，解析可能会消耗较多时间和资源
d、抽象化问题：
- mysqldumpslow 默认会抽象化 SQL 语句中的参数（如数字和字符串），这可能导致某些查询被错误地归类
四、pt-query-digest工具分析慢查询日志
1、工具的作用
pt-query-digest 的主要功能包括：
解析 MySQL 慢查询日志、general log 或 binary log
将相似的查询归类（通过 SQL 指纹技术）
生成详细的性能分析报告，包括执行时间、锁定时间、返回行数等
支持多种输出格式（如报告、JSON、表格等）
支持将分析结果存储到数据库中，便于进一步分析
2、安装
pt-query-digest 是 Percona Toolkit 的一部分，需要单独安装
在 Debian/Ubuntu 上安装：
sudo apt-get install percona-toolkit
在 CentOS/RHEL 上安装：
sudo yum install percona-toolkit
验证安装：
pt-query-digest --version
3、基本用法
语法：
pt-query-digest [选项] [日志文件]
示例：
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log
该命令会解析慢查询日志文件，并生成一个详细的性能分析报告
4、常用选项
pt-query-digest 提供了丰富的选项，用于控制输出的内容和格式。以下是一些常用选项：
5、使用示例
示例 1：分析慢查询日志并生成报告
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log
示例 2：按总执行时间排序，输出最慢的 10 条查询
pt-query-digest --limit=10 --order-by=Query_time:sum /var/log/mysql/slow.log
示例 3：将分析结果存储到数据库中
pt-query-digest --review h=localhost,D=slow_query_log,t=query_review /var/log/mysql/slow.log
该命令会将分析结果插入到 slow_query_log.query_review 表中
示例 4：分析 general log
pt-query-digest --type genlog /var/log/mysql/general.log
示例 5：分析 binary log
pt-query-digest --type binlog /var/log/mysql/mysql-bin.000001
示例 6：输出 JSON 格式的报告
pt-query-digest --output=json /var/log/mysql/slow.log
6、输出内容解读
pt-query-digest 的输出通常包括以下部分：
a、总体统计信息
日志文件的总大小
解析的查询总数
唯一查询的数量
总执行时间、锁定时间、返回行数等
b、查询摘要
每个查询的指纹（抽象化后的 SQL 模板）
执行次数、总时间、平均时间、最大时间等
查询的分布情况（如 95% 的查询执行时间）
c、详细查询信息
每个查询的详细执行情况
查询的示例（具体的 SQL 语句）
查询的执行计划（如果启用了 EXPLAIN）
7、示例
执行工具pt-query-digest
./pt-query-digest /usr/local/src/slowsqlExample/slow0312.log
结果分析
[root@iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ bin]# ./pt-query-digest /usr/local/src/slowsqlExample/slow0312.log
第一部分
该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
# 360ms user time, 10ms system time, 22.56M rss, 187.09M vsz
工具执行时间
# Current date: Fri Mar 20 22:54:14 2020
运行分析工具的主机名
# Hostname: iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ
被分析的文件名
# Files: /usr/local/src/slowsqlExample/slow0312.log
语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
# Overall: 906 total, 21 unique, 0.02 QPS, 0.07x concurrency _____________
日志记录的时间范围
# Time range: 2020-03-11 12:22:13 to 2020-03-12 00:16:57
# Attribute total min max avg 95% stddev median
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
语句执行时间
# Exec time 2991s 2s 10s 3s 5s 1s 3s
锁占用时间
# Lock time 552ms 24us 371ms 609us 103us 12ms 57us
发送到客户端的行数
# Rows sent 167.53k 0 17.99k 189.35 487.09 1.22k 0
select语句扫描行数
# Rows examine 980.73M 238 1.96M 1.08M 1.95M 757.80k 753.18k
查询的字符数
# Query size 258.71k 17 1.77k 292.41 463.90 202.02 329.68
第二部分
# Profile
Rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，通过--order-by指定
Query ID：语句的ID，（去掉多余空格和文本字符，计算hash值）
Response：总的响应时间
time：该查询在本次分析中总的时间占比
calls：执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句
R/Call：平均每次执行的响应时间
V/M：响应时间Variance-to-mean的比率
Item：查询对象
# Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M
# ==== =============================== =============== ===== ====== =====
# 1 0xABD1DCCCCD5AA5128E10C27B34... 1246.6948 41.7% 283 4.4053 0.04 UPDATE ziweidashi_deviceinfo
# 2 0x6914B81AAD1785E50708ABD113... 877.6900 29.3% 339 2.5891 0.09 SELECT birthDay_notify
# 3 0x44D9474C6D5C58DD07B5FEEA0D... 299.4193 10.0% 71 4.2172 0.05 SELECT tmall_product_orders
# 4 0xA9BE84CBE3DAA9B1CDD9B5A9EC... 127.0137 4.2% 46 2.7612 0.04 SELECT daily_user_action_log
# 5 0xCF0E12117C971C3013142E3717... 118.3138 4.0% 49 2.4146 0.05 SELECT tmall_user_take_coupon_record
# 6 0x94263184D24186330B13193534... 97.0805 3.2% 35 2.7737 0.56 SELECT tgg_users
# 7 0xC51165F1287A2ECDA221AC1F54... 52.5870 1.8% 22 2.3903 0.04 SELECT util_user_task_log
# 8 0xB8004D6D8A7A7967E04CD81E26... 43.7895 1.5% 16 2.7368 0.08 SELECT daily_user_action_log
# 9 0x910E19224F33DAA6391927B8E8... 41.3720 1.4% 15 2.7581 1.17 SELECT qifugong_tianbi_record
# MISC 0xMISC 86.7871 2.9% 30 2.8929 0.0 <12 ITEMS>
第三及后续部分，第一条查询语句 query id：0xABD1DCCCCD5AA5128E10C27B34BC04E7
# Query 1: 0.01 QPS, 0.03x concurrency, ID 0xABD1DCCCCD5AA5128E10C27B34BC04E7 at byte 355748
# Scores: V/M = 0.04
# Time range: 2020-03-11 12:24:03 to 2020-03-12 00:16:13
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 31 283
# Exec time 41 1247s 4s 8s 4s 5s 437ms 4s
# Lock time 69 386ms 24us 371ms 1ms 93us 21ms 44us
# Rows sent 0 0 0 0 0 0 0 0
# Rows examine 18 180.00M 651.14k 651.45k 651.29k 650.62k 0 650.62k
# Query size 10 27.64k 100 100 100 100 0 100
# String:
数据库名
# Databases taxen_ziweidashi
执行主机
# Hosts 118.190.93.166
执行用户
# Users devAccount
查询时间占比
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# Tables
# SHOW TABLE STATUS FROM `taxen_ziweidashi` LIKE 'ziweidashi_deviceinfo'\G
# SHOW CREATE TABLE `taxen_ziweidashi`.`ziweidashi_deviceinfo`\G
UPDATE ziweidashi_deviceinfo
SET expired = 1
WHERE createTime <= 1583942580685\G
# Converted for EXPLAIN
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select expired = 1 from ziweidashi_deviceinfo where createTime <= 1583942580685\G
# Query 2: 0.03 QPS, 0.07x concurrency, ID 0x6914B81AAD1785E50708ABD11319E02E at byte 13829
# Scores: V/M = 0.09
# Time range: 2020-03-11 12:22:13 to 16:05:47
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 37 339
# Exec time 29 878s 2s 4s 3s 4s 472ms 2s
# Lock time 5 29ms 31us 4ms 86us 98us 229us 66us
# Rows sent 0 24 0 2 0.07 0 0.32 0
# Rows examine 67 665.20M 1.96M 1.96M 1.96M 1.96M 0 1.96M
# Query size 59 154.47k 462 467 466.60 463.90 2.07 463.90
# String:
# Hosts 10.66.186.115
# Users root
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# Tables
# SHOW TABLE STATUS LIKE 'birthDay_notify'\G
# SHOW CREATE TABLE `birthDay_notify`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select birthdayno0_.id as id1_1_, birthdayno0_.index_card_show_date as index_ca2_1_, birthdayno0_.userId as userId3_1_, birthdayno0_.push_content as push_con4_1_, birthdayno0_.card_content as card_con5_1_, birthdayno0_.birthday_userId as birthday6_1_, birthdayno0_.birthday_contactId as birthday7_1_, birthdayno0_.need_push as need_pus8_1_ from birthDay_notify birthdayno0_ where birthdayno0_.userId=1304747 and birthdayno0_.index_card_show_date='2020-03-11 00:00:00'\G
8、注意事项
a、日志文件格式：
确保日志文件的格式是标准的 MySQL 日志格式
如果日志格式不匹配，pt-query-digest 可能无法正确解析
b、日志文件大小：
- 如果日志文件非常大，解析可能会消耗较多时间和资源
c、权限问题：
- 确保运行 pt-query-digest 的用户有权限读取日志文件
d、存储分析结果：
- 如果使用 --review 或 --history 选项，确保目标数据库的表结构正确
五、与其他工具的比较
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