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mysql如何通过慢查询日志定位性能瓶颈_mysql性能诊断

P粉602998670

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发布时间:2026-02-28 12:14:37

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来源于php中文网

原创

mysql需手动开启慢查询日志,设置slow_query_log=on和long_query_time(支持微秒),配置后重启或动态启用,并通过show variables验证;日志中rows_examined、lock_time等字段比query_time更能定位瓶颈;推荐用pt-query-digest分析并结合explain聚焦type、key、rows、extra字段优化。

mysql如何通过慢查询日志定位性能瓶颈_mysql性能诊断

如何开启并确认慢查询日志已生效

MySQL 默认不启用慢查询日志,必须手动配置。关键在于两个参数:是否开启(slow_query_log)和阈值(long_query_time)。5.7+ 版本还支持微秒级设置,比如设为 0.1 可捕获 100ms 以上的查询,对高敏系统更实用。

  • 修改 my.cnfmysqld.cnf,在 [mysqld] 段下添加:
    slow_query_log = ON
    slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
    long_query_time = 1
    log_queries_not_using_indexes = OFF  <!-- 慎开,可能日志爆炸 -->
  • 配置后需重启 MySQL 或执行 SET GLOBAL slow_query_log = ON(临时生效)
  • 验证是否生效:执行 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time'
  • 注意:如果 MySQL 以 mysql 用户运行,确保日志路径有写权限,否则日志静默失败,无报错

慢查询日志里哪些字段真正有用

默认格式(尤其是老版本)只记录 SQL 文本和耗时,但缺失上下文。启用 log_output = FILE + log_slow_extra = ON(8.0.14+)可补全关键信息:

  • Rows_examined:扫描行数,比执行时间更能反映索引效率。值远大于 Rows_sent 通常意味着没走对索引或存在全表扫描
  • Lock_time:锁等待时间高说明并发冲突严重,不是 SQL 本身慢,而是被其他事务堵住
  • Query_timeRows_sent 要结合看:如果 Query_time 高但 Rows_sent 很小,可能是大排序(Using filesort)或临时表(Using temporary
  • 日志中出现 # Time: 后跟时间戳,注意时区是否与业务日志一致,避免排查时错位

mysqldumpslow 或 pt-query-digest 快速聚合分析

原始慢日志是流水账,人工翻效率极低。优先用工具归类:

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  • mysqldumpslow 是 MySQL 自带轻量工具,适合快速摸底:
    • mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log:按总耗时排序,取 Top 10
    • mysqldumpslow -s c -t 5:按出现次数排,找高频低效语句(如未加 LIMIT 的分页查询)
  • 生产环境建议用 pt-query-digest(Percona Toolkit),它能解析执行计划、识别指纹化 SQL、输出报告 HTML:
    • pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log --report --limit 10%
    • 关键看 “Profile” 表里的 RankQuery_timeRows_examined 三列组合
  • 注意:如果日志启用了 log_slow_verbosity = full(8.0.26+),pt-query-digest 能提取更多执行细节,但会增大日志体积

定位到慢 SQL 后,EXPLAIN 看什么

EXPLAIN 输出里真正影响性能的只有几个字段,别被一堆列干扰:

  • type:从好到坏是 consteq_ref > ref > range > index > ALL。出现 ALL 基本等于全表扫描
  • keykey_len:是否命中索引?key 为空说明没走索引;key_len 过小(如只用了联合索引前半部分)说明索引利用不充分
  • rows:预估扫描行数,和慢日志里的 Rows_examined 对比。若相差极大(比如 EXPLAIN 说 100 行,实际扫了 10 万),说明统计信息过期,需 ANALYZE TABLE
  • Extra 中警惕:Using filesort(内存/磁盘排序)、Using temporary(建临时表)、Using join buffer(块嵌套连接,小数据还行,大数据很伤)

慢查询日志只是入口,真正瓶颈常藏在索引设计不合理、统计信息陈旧、或应用层反复执行同一类低效查询里。拿到日志后别急着改 SQL,先确认它是偶发还是稳定复现,再结合 SHOW PROCESSLISTinformation_schema.PROFILING(如启用)交叉验证。

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