第一步.开启mysql慢查询方式一:修改配置文件Windows：Windows 的配置文件为 my.ini，一般在 MySQL 的安装目录下或者 c:Windows 下。Linux：Linux 的配置文件为 my.cnf ，一般在 /etc 下在 my.ini 增加几行:第一句使用来定义查过多少秒的查询算是慢查询，我这里定义的是2秒第二句使用来定义慢查询日志的路径（因为是windows，所以不牵涉权限问题）第三句就是记录下没有使用索引的query第二步：查看关于慢查询的状态方式二:通过MySQL数据库开启慢查询上文的配置需要重启mysql server进程mysqld才会生效。但是很多时候，尤其是产品运营环境，不希望每次修改都需要重新启动mysql服务器，也希望能在某些特定时间记 录。MySQL5.1给我们提供了更为灵活的运行时控制，使得你不必重新启动mysql服务器，也能选择性地记录或者不记录某些slow queries。MySQL5.1中，提供了全局变量slow_query_log、slow_query_log_file可以灵活地控制enable/disable慢查询。同时可以通过long_query_time设置时间不幸运的是,在MySQL5.0并没有提供类似的全局变量来灵活控制，但是我们可以通过将long_query_time设置得足够大来避免记录某些查询语句。比如MySQL5.0, 不关服务的情况下，希望不记录日志的办法是将日志文件成为/dev/null的符号链接(symbolic link)。注意:你只需要在改变后运行FLUSH LOGS以确定MYSQL释放当前的日志文件描述符，重新把日志记录到/dev/null和MySQL5.0不同,MySQL5.1可以在运行时改变日记行为，将日志记录到数据库表中。只要将mysql全局变量log_output设置为 TABLE即可。MySQL会将日志分别记录到表mysql.gengera_log和mysql.slow_log二张表中。但是，我们推荐将日志记录 在日记文件中。缺陷与审记虽然记录了slow query能够帮助你优化产品。但是MySQL目前版本，还有几大蹩足的地方。通过microslow-patch补丁可使用更细的时间粒度，和记录所有执行过的sql语句。不过，使用这个补订不得不自己编译MySQL，出于稳定性考滤，我们推荐在开发测试环境，可以打上这个补丁，享受这个补丁带来的便利。在运营环境尽量不要这么做…第二步.验证慢查询是否开启执行如下SQL语句来查看mysql慢查询的状态执行结果会把是否开启慢查询、慢查询的秒数、慢查询日志等信息打印在屏幕上。第三步：执行一次慢查询操作其实想开发云主机域名要执行一次有实际意义的慢查询比较困难，因为在自己测试的时候，就算查询有20万条数据的海量表，也只需要0.几秒。我们可以通过如下语句代替：第四步：查看慢查询的数量通过如下sql语句，来查看一共执行过几次慢查询：mysql日志的配置：第四步:分析慢查询日志方式一:通过工具分析MySQL自带了mysqldumpslow工具用来分析slow query日志，除此之外，还有一些好用的开源工具。比如MyProfi(下载地址:http://sourceforge.net/projects/myprofi/)、mysql-log-filter，当然还有mysqlsla以下是mysqldumpslow常用参数说明，详细的可应用mysqldumpslow -help查询。接下来就是用mysql自带的慢查询工具mysqldumpslow分析了（mysql的bin目录下），我这里的日志文件名字是host-slow.log。列出记录次数最多的10个sql语句mysqldumpslow -s c -t 10 host-slow.log列出返回记录集最多的10个sql语句mysqldumpslow -s r -t 10 host-slow.log按照时间返回前10条里面含有左连接的sql语句mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” host-slow.log使用mysqldumpslow命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句，对MySQL查询语句的监控、分析、优化起到非常大的帮助。方式二:直接分析mysql慢查询日志日志部分内容如下:其实定位到了慢查询语句就已经完成了一大不了，执行explain或者desc命令查看慢查询语句，如下图：问题很明显，解决方式也很明显，建索引了。然后在执行查询操作，用时明显少了很多。Slow Query日志，虽然帮助你记录了那些执行过了的SQL语句。但它不是万能的，意义可能没有你想象的那么大。它只告诉了你哪些语句慢，但是为什么慢?具体 原因，还是需要你自己去分析，不断的调试。也许，你只需要换一条更有效的sql语句，也许你只需简单地增加一个索引，但也有可能你需要调整你应用程序的设 计方案。比如，上面那条语句是很明显，它检查了600多万行数据。不幸的是，并不是每条语句都这么明显。也许还有别的原因，比如:所以,不要过于紧张日志文件某条记录，而应该理性地审记，找出真正的原因。如果经常出现的slow query需要特别注意。如果个别出现，则做一些常规检查即可。我们建议，统计并且形成基准报告，进行比较排除，比胡乱瞎撞有用。希望大家不要在这部分过于浪费时间与精力。总结以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对开发云的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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