mysql伺服器查詢慢原因分析與解決方法

在開發的朋友特別是和mysql有接觸的朋友會碰到有時mysql查詢很慢，當然我指的是大資料量百萬千萬級了，不是幾十條了，下面我們來看看解決查詢慢的辦法。
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會經常發現開發人員查一下沒用索引的語句或者沒有limit n的語句，這些沒語句會對資料庫造成很大的影響，例如一個幾千萬條記錄的大表要全部掃描，或者是不停的做filesort，對資料庫和伺服器造成io影響等。 這是鏡像庫上面的情況。

而到了線上庫，除了出現沒有索引的語句，沒有用limit的語句，還多了一個情況,mysql連接數過多的問題。 說到這裡，先來看看以前我們的監控做法

1. 部署zabbix等開源分散式監控系統，獲取每天的資料庫的io，cpu，連接數

2. 部署每週性能統計，包含資料增加量，iostat，vmstat，datasize的情況

3. Mysql slowlog收集，列出top 10

以前以為做了這些監控已經是很完美了，現在部署了mysql節點進程監控之後，才發現很多弊端

第一種做法的弊端: zabbix太龐大，而且不是在mysql內部做的監控，很多資料不是非常準備，現在一般都是用來查閱歷史的資料情況

第二種做法的弊端：因為是每週只跑一次，很多情況沒法發現和報警

第三種做法的弊端: 當節點的slowlog非常多的時候，top10就變得沒意義了，而且很多時候會給出那些是一定要跑的定期任務語句給你。。 參考的價值不大

那麼我們怎麼來解決和查詢這些問題呢

對於排查問題找出性能瓶頸來說，最容易發現並解決的問題就是MYSQL的慢查詢以及沒有得用索引的查詢。

OK，開始找出mysql中執行起來不「爽」的SQL語句吧。

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方法一： 這個方法我正在用，呵呵，比較喜歡這種即時性的。

代碼如下
Mysql5.0以上的版本可以支援將執行比較慢的SQL語句記錄下來。

mysql> show variables like 'long%';     注：這個long_query_time是用來定義慢于多少秒的才算「慢查詢」
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> set long_query_time=1;   注： 我設置了1, 也就是執行時間超過1秒的都算慢查詢。
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> show variables like 'slow%';
+---------------------+---------------+
| Variable_name       | Value         |
+---------------------+---------------+
| slow_launch_time    | 2             |
| slow_query_log      | ON            |           注：是否打開日誌記錄
| slow_query_log_file | /tmp/slow.log |      注： 設置到什麼位置
+---------------------+---------------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> set global slow_query_log='ON'   注：打開日誌記錄

一旦slow_query_log變數被設置為ON，mysql會立即開始記錄。

/etc/my.cnf   裡面可以設置上面MYSQL全域變數的初始值。
long_query_time=1
slow_query_log_file=/tmp/slow.log

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方法二:mysqldumpslow命令

代碼如下
/path/mysqldumpslow -s c -t 10 /tmp/slow-log
這會輸出記錄次數最多的10條SQL語句，其中：

-s, 是表示按照何種方式排序，c、t、l、r分別是按照記錄次數、時間、查詢時間、返回的記錄數來排序，ac、at、al、ar，表示相應的倒敘；
-t, 是top n的意思，即為返回前面多少條的資料；
-g, 後邊可以寫一個正則匹配模式，大小寫不敏感的；
比如
/path/mysqldumpslow -s r -t 10 /tmp/slow-log
得到返回記錄集最多的10個查詢。
/path/mysqldumpslow -s t -t 10 -g 「left join」 /tmp/slow-log
得到按照時間排序的前10條裡面含有左連接的查詢語句。

最後總結一下節點監控的好處

1． 羽量級的監控，而且是即時的，還可以根據實際的情況來定制和修改

2． 設置了過濾程式，可以對那些一定要跑的語句進行過濾

3． 及時發現那些沒有用索引，或者是不合法的查詢，雖然這很耗時去處理那些慢語句，但這樣可以避免資料庫掛掉，還是值得的

4.  在資料庫出現連接數過多的時候，程式會自動儲存當前資料庫的processlist，DBA進行原因查找的時候這可是利器

5.  使用mysqlbinlog 來分析的時候，可以得到明確的資料庫狀態異常的時間段

有些人會建義我們來做mysql設定檔設置

調節tmp_table_size  的時候發現另外一些參數
Qcache_queries_in_cache  在緩存中已註冊的查詢數目
Qcache_inserts  被加入到緩存中的查詢數目
Qcache_hits  緩存採樣數數目
Qcache_lowmem_prunes  因為缺少記憶體而被從緩存中刪除的查詢數目
Qcache_not_cached  沒有被緩存的查詢數目 (不能被緩存的，或由於 QUERY_CACHE_TYPE)
Qcache_free_memory  查詢緩存的空閒記憶體總數
Qcache_free_blocks  查詢緩存中的空閒區塊的數目
Qcache_total_blocks  查詢緩存中的塊的總數目

Qcache_free_memory 可以緩存一些常用的查詢,如果是常用的sql會被裝載到記憶體。 那樣會增加資料庫存取速度。