MySQLスロークエリログを分析して、パフォーマンスボトルネックを見つける

MySQLスロークエリログをオンにし、位置づけ可能なパフォーマンスの問題を分析します。 1.構成ファイルを編集するか、動的にSLOW_QUERY_LOGおよびLONG_QUERY_TIMEを設定します。 2。ログには、query_time、lock_time、rows_examinedなどの重要なフィールドが含まれており、効率のボトルネックの判断を支援します。 3. mysqldumpslowまたはpt-query-digestツールを使用して、ログを効率的に分析します。 4.最適化の提案には、インデックスの追加、Select *の回避、複雑なクエリの分割などが含まれます。たとえば、user_idにインデックスを追加すると、スキャンされた行の数を大幅に削減し、クエリ効率を改善できます。

MySQLのスロークエリログは、パフォーマンスの問題をトラブルシューティングするための重要なツールです。データベースの応答が遅いことがわかった場合、または一部のページの読み込み時間が大幅に増加した場合、スロークエリログをオンにして分析すると、多くの場合、問題がすぐに見つかります。

スロークエリログをオンにします

まず、スロークエリログが有効になっていることを確認し、「スロー」の適切な定義が設定されていることを確認してください。デフォルトでは、この値は1秒ですが、実際のニーズに応じて調整できます。

• my.cnfまたはmy.iniファイルを編集します：

   slow_query_log = 1
  slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
  long_query_time = 0.5

また、SQLを介して動的に設定することもできます。

グローバルslow_query_log = 'on'を設定します。
グローバルlong_query_time = 0.5を設定します。

注：パラメーターを変更した後、セッションを再接続または更新して有効にする必要がある場合があります。

スロークエリログコンテンツを分析します

ログファイルのレコードの各行には、実行時間、ロック時間、行数、行数をスキャンする行数、およびSQLステートメントの実際の実行が含まれます。例えば：

 ＃query_time：2.34 lock_time：0.00 rows_sent：10 rows_examined：100000
select * from orders where user_id = 123;

上記のSQLは10個のデータのみを返しますが、100,000行をスキャンします。これは、インデックスが欠落しているか、クエリメソッドが十分に効率的でない可能性があることを示しています。

いくつかの一般的な重要なフィールド：

• Query_time ：クエリ全体でかかる時間（秒）
• Lock_time ：ロックを待つ時間
• Rows_examined ：スキャンされた行の数
• Rows_sent ：クライアントに送信される行の数

Rows_examined Rows_sentよりもはるかに大きい場合は、インデックスまたはクエリ構造の最適化を検討する必要があります。

一般的に使用される分析ツールを推奨します

手動ログの表示は非効率的であり、一部のツールを使用して分析を支援できます。

• mysqldumpslow ：MySQLにはコマンドラインツールが付属しており、スロークエリをカウントおよび要約できます。

   mysqldumpslow -s at -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log

  上記のコマンドは、平均時間ごとに並べ替え、トップ10の最も遅いクエリをリストします。

• PT-Query-Digest ：Percona Toolkitのツール。これは、より強力で、より複雑な集約と分析をサポートしています。

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

これらのツールは、最適化を優先するために、どのSQLが頻繁に表示され、より多くのリソースを消費するかを見つけるのに役立ちます。

一般的な最適化の提案

遅いクエリを見つけたら、次のステップはそれらを最適化することです。ここにいくつかの一般的な慣行があります：

• 頻繁に照会されるインデックスフィールド、特にWHEREのフィールドとJOIN条件
• SELECT *使用を避け、必要なフィールドのみを選択します
• EXPLAIN使用して実行計画を表示し、インデックスがヒットしたかどうかを確認します
• 大きなクエリでのリソースの長期使用を回避するために、複雑なクエリを合理的に分割する
• 統計情報を正確に保つために、テーブル分析を定期的に（ ANALYZE TABLE ）します

たとえば、上記のSELECT * FROM orders WHERE user_id = 123; user_idにインデックスが確立されていない場合、インデックスを追加することでパフォーマンスを大幅に改善できます。

 Table注文を変更すると、IDX_USER_ID（user_id）;

これが再び実行されると、スキャンされた行の数は数万から数十の数十になる可能性がありますが、これは非常に明白です。

基本的にそれだけです。スロークエリログを分析することは特に難しくありませんが、インデックスが実際に機能するかどうか、実行計画が変更されたかどうかなど、いくつかの詳細を無視するのは本当に簡単です。定期的な検査を主張する限り、パフォーマンスの劣化を避けるために潜在的な問題を発見することができます。

以上がMySQLスロークエリログを分析して、パフォーマンスボトルネックを見つけるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。