MySQL慢查询

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。
默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。

慢查询日志相关参数

MySQL 慢查询的相关参数解释：

slow_query_log ：是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。

log-slow-queries ：旧版（5.6以下版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log

slow-query-log-file：新版（5.6及以上版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log

long_query_time ：慢查询阈值，当查询时间多于设定的阈值时，记录日志。

log_queries_not_using_indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中（可选项）。

log_output：日志存储方式。log_output=’FILE’表示将日志存入文件，默认值是’FILE’。log_output=’TABLE’表示将日志存入数据库，这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。MySQL数据库支持同时两种日志存储方式，配置的时候以逗号隔开即可，如：log_output=’FILE,TABLE’。日志记录到系统的专用日志表中，要比记录到文件耗费更多的系统资源，因此对于需要启用慢查询日志，又需要能够获得更高的系统性能，那么建议优先记录到文件。

慢查询日志配置

mysql> show variables  like '%slow_query_log%';
+---------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                         |
+---------------------+-----------------------------------------------+
| slow_query_log      | OFF                                           |
| slow_query_log_file | /home/WDPM/MysqlData/mysql/DB-Server-slow.log |
+---------------------+-----------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> set global slow_query_log=1;
Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)

mysql> show variables like '%slow_query_log%';
+---------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                         |
+---------------------+-----------------------------------------------+
| slow_query_log      | ON                                            |
| slow_query_log_file | /home/WDPM/MysqlData/mysql/DB-Server-slow.log |
+---------------------+-----------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> 

索引优化

建索引的几大原则

• 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
• 2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

• 3.尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。

• 4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2015-03-27’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2015-03-27’)。

• 5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

优化验证

explain命令，查看执行计划

(完)