[root@cloudlu bin]# ./mysqldumpslow -s t -t 1 /usr/local/mysql/data/cloudlu-slow.log Reading mysql slow query log from /usr/local/mysql/data/cloudlu-slow.log Count: 1 Time=0.00s (0s) Lock=0.00s (0s) Rows=3.0 (3), root[root]@localhost select * from t一看就非常清楚,它的输出主要 统计不同慢sql的出现次数(Count 1),执行最长时间(Time 0.00s),累计总耗费时间(Time 0s),等待锁的时间(Lock 0.00s),等待锁的总时间(Lock 0s),发送给客户端的行总数(Rows 3.0),扫描的行总数(Rows 3),用户(root)以及sql语句本身。它最常用的参数包括:
-s 排序选项:c 查询次数 r 返回记录行数 t 查询时间
-t n:显示top n条查询
对于一般的分析已经差不多了,不过对于百分比等等数据mysqldumpslow就不够完善了。所以世界上多了很多各种MySQL慢日志分析工具,比较优秀的有mysqlsla(Perl脚本)和pt-query-digest(Perl脚本),可以提供Count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比,Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比,95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间,Lock Time, 等待锁的时间,95% of Lock , 95%的慢sql等待锁时间,Rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量,Rows examined, 扫描的行数量,还可以生成表报,存储分析结果。这里就不一一介绍了。
通过这些慢日志分析软件定位到了慢查询语句就已经完成了SQL优化的一大半。接下来通过在MySQL中执行explain或者desc命令查看慢查询语句,可以看出为什么SQL查询慢。
mysql> explain select * from test.t \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 2 Extra: NULL 1 row in set (0.00 sec)它的输出格式细节可以关注MySQL explain format,在输出中最要注意的是:
1. type:ALL是效率最差,最要注意的
2. key:是否有使用Key,key长度如何
3. Extra:最好不要出现filesort以及temporary,最主要是要关注在orderby和groupby。
Note: SQL优化是个很复杂的过程,有可能出现拆东墙补西墙的情况:比如给数据库表加入了索引之后,确实查询快了,可是存储空间加多了,插入删除操作耗时也增加了,如果在一个写多读少的系统中,执行这种优化可能会起到反效果。所以优化完之后千万不能大意,要持续监控系统,防止出现引入新瓶颈的情况。