


Menganalisis log pertanyaan perlahan MySQL untuk mencari kemunculan prestasi
Jul 04, 2025 am 02:46 AMHidupkan log pertanyaan perlahan MySQL dan menganalisis isu prestasi lokasi. 1. Edit fail konfigurasi atau ditetapkan secara dinamik SLOW_QUERY_LOG dan LONG_QUERY_TIME; 2. Log mengandungi medan utama seperti query_time, lock_time, rows_examined untuk membantu menilai kesesakan kecekapan; 3. Gunakan alat mysqldumpslow atau pt-query-digest untuk menganalisis log dengan cekap; 4. Cadangan pengoptimuman termasuk menambah indeks, mengelakkan pilih *, memisahkan pertanyaan kompleks, dan lain -lain. Sebagai contoh, menambah indeks ke user_id dapat mengurangkan jumlah baris yang diimbas dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.
Log pertanyaan perlahan MySQL adalah alat penting untuk menyelesaikan masalah prestasi. Jika anda mendapati bahawa tindak balas pangkalan data adalah lambat, atau beberapa masa pemuatan halaman meningkat dengan ketara, menghidupkan dan menganalisis log pertanyaan yang perlahan sering dapat mencari masalah dengan cepat.

Hidupkan log pertanyaan perlahan
Pertama, pastikan log pertanyaan perlahan diaktifkan dan definisi yang sesuai untuk "lambat" ditetapkan. Secara lalai, nilai ini adalah 1 saat, tetapi anda boleh menyesuaikannya mengikut keperluan sebenar:

- Edit fail
my.cnf
ataumy.ini
:SLOW_QUERY_LOG = 1 SLOW_QUERY_LOG_FILE = /var/log/mysql/mysql-slow.log long_query_time = 0.5
Ia juga boleh ditetapkan secara dinamik melalui SQL:
Tetapkan global SLOW_QUERY_LOG = 'ON'; Tetapkan global long_query_time = 0.5;
Nota: Selepas mengubahsuai parameter, anda mungkin perlu menyambung semula atau menyegarkan sesi untuk berkuatkuasa.

Menganalisis kandungan log pertanyaan perlahan
Setiap baris rekod dalam fail log mengandungi masa pelaksanaan, masa kunci, pulangan bilangan baris, imbasan bilangan baris, dan pelaksanaan sebenar penyata SQL. Contohnya:
# Query_time: 2.34 lock_time: 0.00 rows_sent: 10 rows_examined: 100000 Pilih * dari pesanan di mana user_id = 123;
Walaupun SQL di atas hanya mengembalikan 10 data, ia mengimbas 100,000 baris, menunjukkan bahawa kemungkinan indeks itu hilang atau kaedah pertanyaan tidak cukup cekap.
Beberapa bidang utama biasa:
-
Query_time
: Masa yang diambil dalam keseluruhan pertanyaan (saat) -
Lock_time
: Masa untuk menunggu kunci -
Rows_examined
: bilangan baris diimbas -
Rows_sent
: Bilangan baris yang dihantar kepada pelanggan
Jika Rows_examined
jauh lebih besar daripada Rows_sent
, maka anda perlu mempertimbangkan untuk mengoptimumkan struktur indeks atau pertanyaan.
Alat analisis yang biasa digunakan
Tontonan log manual tidak cekap, dan beberapa alat boleh digunakan untuk membantu menganalisis:
MySQLDUMPSLOW : MySQL dilengkapi dengan alat baris arahan, yang boleh mengira dan meringkaskan pertanyaan perlahan.
mysqldumpslow -s at -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log
Perintah di atas akan disusun mengikut masa purata dan menyenaraikan 10 pertanyaan paling lambat.
PT-Query-Digest : Alat di Percona Toolkit, yang lebih berkuasa dan menyokong pengagregatan dan analisis yang lebih kompleks.
pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log> report.txt
Alat ini dapat membantu anda mengetahui SQL yang sering muncul dan mengambil lebih banyak sumber, untuk mengutamakan pengoptimuman.
Cadangan Pengoptimuman Biasa
Sebaik sahaja anda menemui pertanyaan yang perlahan, langkah seterusnya adalah untuk mengoptimumkannya. Berikut adalah beberapa amalan biasa:
- Bidang indeks yang sering ditanya, terutamanya bidang di
WHERE
danJOIN
syarat - Elakkan menggunakan
SELECT *
dan pilih hanya bidang yang diperlukan - Gunakan
EXPLAIN
untuk melihat pelan pelaksanaan dan sahkan sama ada indeks itu dipukul - Pertanyaan kompleks yang berpecah untuk mengelakkan penggunaan sumber jangka panjang dalam pertanyaan besar
- Lakukan analisis jadual secara berkala (
ANALYZE TABLE
) untuk menyimpan maklumat statistik tepat
Sebagai contoh, SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123;
Jika tiada indeks ditubuhkan di user_id
, anda boleh meningkatkan prestasi dengan menambah indeks:
Alter Perintah Jadual Tambah Indeks IDX_USER_ID (user_id);
Apabila ini dilaksanakan semula, bilangan baris yang diimbas boleh jatuh dari puluhan ribu kepada puluhan berpuluh -puluh, yang sangat jelas.
Pada dasarnya itu sahaja. Ia tidak begitu sukar untuk menganalisis log pertanyaan yang perlahan, tetapi memang mudah untuk mengabaikan beberapa butiran, sama ada indeks itu sebenarnya berfungsi, sama ada pelan pelaksanaan telah berubah, dan sebagainya selagi anda mendesak pemeriksaan biasa, anda boleh menemui masalah yang berpotensi SQL untuk mengelakkan kemerosotan prestasi.
Atas ialah kandungan terperinci Menganalisis log pertanyaan perlahan MySQL untuk mencari kemunculan prestasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Whensettingupmysqltables, memilihTheRightDatypesiscialforfiencyandscalability.1) pemahamanThedataeachcolumnwillstore-umbers, text, date, orflags-andchooseaccordingly.2)

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

CTE adalah hasil sementara yang ditetapkan dalam MySQL yang digunakan untuk memudahkan pertanyaan kompleks. Ia boleh dirujuk beberapa kali dalam pertanyaan semasa, meningkatkan kebolehbacaan dan penyelenggaraan kod. Sebagai contoh, apabila mencari pesanan terkini untuk setiap pengguna dalam jadual pesanan, anda boleh terlebih dahulu mendapatkan tarikh pesanan terkini untuk setiap pengguna melalui CTE, dan kemudian mengaitkannya dengan jadual asal untuk mendapatkan rekod lengkap. Berbanding dengan subqueries, struktur CTE lebih jelas dan logik lebih mudah untuk debug. Petua penggunaan termasuk alias eksplisit, menggabungkan pelbagai CTE, dan memproses data pokok dengan CTE rekursif. Menguasai CTE boleh menjadikan SQL lebih elegan dan cekap.

Langkah-langkah untuk menetapkan replikasi semi mysql adalah seperti berikut: 1. Sahkan versi menyokong dan memuatkan pemalam; 2. Hidupkan dan aktifkan mod separa sinkron; 3. Periksa status status dan operasi; 4. Perhatikan tetapan masa tamat, konfigurasi perpustakaan multi-hamba dan pemprosesan suis master-hamba. Adalah perlu untuk memastikan bahawa versi mysql 5.5 dan ke atas dipasang, rpl_semi_sync_master

Kesalahan MySQL "IncorrectstringValueForColumn" biasanya kerana set aksara medan tidak menyokong aksara empat-bait seperti emoji. 1. Sebab kesilapan: Set aksara UTF8 MySQL hanya menyokong aksara tiga-bait dan tidak dapat menyimpan emoji empat-bait; 2. Penyelesaian: Tukar pangkalan data, jadual, medan dan sambungan ke set aksara UTF8MB4; 3. Juga periksa sama ada fail konfigurasi, jadual sementara, pengekodan lapisan aplikasi dan pemandu pelanggan semua menyokong UTF8MB4; 4. Penyelesaian Alternatif: Jika anda tidak perlu menyokong aksara empat-bait, anda boleh menapis aksara khas seperti emoji pada lapisan aplikasi.

Untuk mencapai automasi penempatan MySQL, kunci adalah menggunakan Terraform untuk menentukan sumber, konfigurasi pengurusan ansible, Git untuk kawalan versi, dan mengukuhkan pengurusan keselamatan dan kebenaran. 1. Gunakan Terraform untuk menentukan contoh MySQL, seperti versi, jenis, kawalan akses dan atribut sumber lain AWSRDS; 2. Gunakan AnsiblePlayBook untuk merealisasikan konfigurasi terperinci seperti penciptaan pengguna pangkalan data, tetapan kebenaran, dan lain -lain; 3. Semua fail konfigurasi dimasukkan dalam pengurusan Git, pengesanan perubahan sokongan dan pembangunan kolaboratif; 4. Elakkan maklumat sensitif keras, gunakan Vault atau Ansiblevault untuk menguruskan kata laluan, dan tetapkan kawalan akses dan prinsip kebenaran minimum.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

Terdapat tiga cara untuk menyambungkan Excel ke pangkalan data MySQL: 1. Gunakan PowerQuery: Selepas memasang pemacu MySQLODBC, menubuhkan sambungan dan mengimport data melalui fungsi PowerQuery terbina dalam Excel, dan menyokong penyegaran semula; 2. Gunakan plug-in mysqlforexcel: Plug-in rasmi menyediakan antara muka yang mesra, menyokong penyegerakan dua hala dan mengimport jadual kembali ke MySQL, dan perhatikan keserasian versi; 3. Gunakan pengaturcaraan VBA ADO: Sesuai untuk pengguna lanjutan, dan mencapai sambungan dan pertanyaan yang fleksibel dengan menulis kod makro. Pilih kaedah yang sesuai mengikut keperluan dan tahap teknikal anda. PowerQuery atau MySqlForexcel disyorkan untuk kegunaan harian, dan VBA lebih baik untuk pemprosesan automatik.
