mysql如何查看慢查询统计_mysql慢查询统计分析

开启慢查询日志并设置long_query_time阈值，通过分析slow.log文件或使用mysqldumpslow、pt-query-digest工具，可定位执行时间长、扫描行数多的SQL语句，进而优化索引和查询性能。

MySQL中查看慢查询统计主要依赖于慢查询日志（Slow Query Log）的开启和相关系统变量的配置。通过分析这些日志，可以定位执行时间较长的SQL语句，进而优化数据库性能。

1. 确认慢查询日志是否开启

登录MySQL后，执行以下命令查看当前慢查询日志状态：

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

• slow_query_log：值为ON表示已开启，OFF表示关闭。
• long_query_time：定义“慢”的标准，单位是秒，默认是10秒。可设置为0.5等更小值以捕获更多查询。
• slow_query_log_file：慢查询日志文件的存储路径。

如未开启，可通过以下命令临时开启（重启后失效）：

SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 建议设为1秒或更低
SET GLOBAL log_output = 'FILE'; -- 输出到文件

若需永久生效，需在my.cnf或my.ini配置文件中添加：

[mysqld]
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
long_query_time = 1
log_output = FILE

2. 查看慢查询日志内容

使用文本工具查看日志文件内容：

sudo tail -f /var/log/mysql/slow.log

典型日志条目如下：

# Time: 2024-04-05T10:30:15.123456Z
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 2.345678  Lock_time: 0.000123 Rows_sent: 1000 Rows_examined: 100000
SET timestamp=1712345678;
SELECT * FROM orders WHERE create_time > '2024-01-01';

• Query_time：查询耗时，超过long_query_time才会记录。
• Rows_examined：扫描行数，数值大可能意味着缺少索引。
• Rows_sent：返回行数，与扫描行数差距过大说明过滤效率低。

3. 使用mysqldumpslow工具分析日志

MySQL自带mysqldumpslow工具，可用于汇总分析慢查询日志。

常用命令示例：

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# 查看最慢的前5条查询
mysqldumpslow -s at -t 5 /var/log/mysql/slow.log
<h1>按查询时间排序，合并相似SQL</h1><p>mysqldumpslow -s rt -t 10 -g "SELECT" /var/log/mysql/slow.log</p><h1>查看包含特定表的慢查询</h1><p>mysqldumpslow -g "orders" /var/log/mysql/slow.log</p>

• -s at：按平均执行时间排序。
• -s rt：按总响应时间排序。
• -t N：显示前N条。
• -g：过滤关键字。

4. 使用pt-query-digest进行深度分析（推荐）

Percona Toolkit中的pt-query-digest功能更强大，支持统计、报告生成和建议。

安装Percona Toolkit后执行：

pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log > slow_report.txt

输出报告包含：

• 最耗时SQL排名
• 执行频率最高的SQL
• 全表扫描、未使用索引的查询
• 每条SQL的执行计划建议

也可直接分析实时查询：

pt-query-digest --processlist h=localhost --interval 10

基本上就这些。开启慢查询日志 + 合理设置阈值 + 定期用工具分析，能有效发现性能瓶颈。关键是根据Rows_examined和执行时间判断是否需要加索引或重写SQL。

以上就是mysql如何查看慢查询统计_mysql慢查询统计分析的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！