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MySQL慢查询日志与查询缓存的关系

2021-11-092.3k 阅读

MySQL慢查询日志

慢查询日志的概念与作用

MySQL慢查询日志记录了执行时间超过指定阈值的SQL查询语句。在实际的数据库应用中，查询性能是至关重要的，而慢查询往往是导致性能瓶颈的重要因素之一。通过分析慢查询日志，数据库管理员和开发人员能够定位出执行效率低下的SQL语句，进而对其进行优化，提升整个数据库系统的性能。

例如，在一个电商系统中，如果查询商品列表的SQL语句执行时间过长，用户在浏览商品时就会感受到明显的卡顿，影响用户体验。通过慢查询日志，我们可以找到这条慢查询语句，分析它的执行计划，找出问题所在，比如是否缺少必要的索引等，然后针对性地进行优化。

慢查询日志的配置

  1. 开启慢查询日志 在MySQL配置文件（通常是my.cnf或my.ini）中，通过以下配置项开启慢查询日志：

    [mysqld]
slow_query_log = 1

    上述配置将慢查询日志功能开启，1表示开启，0表示关闭。

  2. 设置慢查询阈值 慢查询阈值通过long_query_time参数来设置，单位为秒。例如，将阈值设置为2秒：

    [mysqld]
long_query_time = 2

    这意味着执行时间超过2秒的SQL查询会被记录到慢查询日志中。

  3. 指定慢查询日志文件路径 可以通过slow_query_log_file参数指定慢查询日志文件的路径和文件名。例如：

    [mysqld]
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow - query.log

    这样，慢查询日志就会记录到指定的文件中。

  4. 配置完成后的生效方式 修改完MySQL配置文件后，需要重启MySQL服务使配置生效。在Linux系统下，对于Systemd管理的MySQL服务，可以使用以下命令重启：

    sudo systemctl restart mysql

    在Windows系统下，可以在服务管理中找到MySQL服务，选择重启。

慢查询日志的分析

  1. 日志内容格式 慢查询日志中的每条记录大致包含以下信息：

    • 时间戳：记录查询执行的时间。
    • 查询执行时间：以秒为单位，显示查询实际执行花费的时间。
    • 锁等待时间：如果查询涉及锁操作，会记录等待锁的时间。
    • 发送给客户端的行数：查询结果返回给客户端的行数。
    • 扫描的行数：查询在执行过程中扫描的数据库行数。
    • 实际执行的SQL语句：完整的SQL查询语句。

    例如，一条慢查询日志记录可能如下：

    # Time: 220501 16:32:41
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:     4
# Query_time: 3.001024  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1  Rows_examined: 1000
SET timestamp=1651393961;
SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '%keyword%';

    在这个例子中，查询在2022年5月1日16:32:41执行，执行时间为3.001024秒，没有锁等待时间，返回了1行数据，扫描了1000行数据，执行的SQL语句是通过产品名称模糊查询产品。

  2. 使用工具分析

    • mysqldumpslow：这是MySQL自带的慢查询日志分析工具。例如，要查看执行时间最长的前10条查询，可以使用以下命令：
    mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow - query.log

    其中，-s t表示按照执行时间（time）排序，-t 10表示只显示前10条记录。

    • pt - query - digest：这是Percona Toolkit中的一个强大的慢查询日志分析工具，它能提供更详细和直观的分析报告。首先需要安装Percona Toolkit，在Ubuntu系统下可以使用以下命令安装：
    sudo apt - get install percona - toolkit

    安装完成后，使用pt - query - digest分析慢查询日志：

    pt - query - digest /var/log/mysql/slow - query.log

    它会生成一份详细的报告，包括查询的平均执行时间、出现次数、占总查询时间的百分比等信息，帮助我们快速定位最耗时的查询。

MySQL查询缓存

查询缓存的概念与原理

MySQL查询缓存是MySQL提供的一种优化机制，它用于缓存查询语句及其对应的结果。当一个查询被执行时，MySQL首先会检查查询缓存，看是否有与该查询完全相同的缓存结果。如果有，则直接从缓存中返回结果，而不需要再次执行查询语句，从而大大提高查询性能。

查询缓存的工作原理基于哈希表。当一个查询被执行时，MySQL会根据查询语句的文本内容（包括SQL语句本身、参数值等）生成一个哈希值，然后在查询缓存的哈希表中查找是否有对应的缓存结果。如果找到，则返回缓存的结果；如果未找到，则执行查询，将查询结果存入查询缓存，并返回给客户端。

例如，在一个新闻网站中，经常会有用户查询最新的新闻列表。如果这个查询被缓存，后续相同的查询就可以直接从缓存中获取数据，而不需要再次查询数据库，减少了数据库的负载，提高了响应速度。

查询缓存的配置

  1. 开启查询缓存 在MySQL配置文件中，通过以下配置项开启查询缓存：

    [mysqld]
query_cache_type = 1
query_cache_size = 64M

    query_cache_type设置为1表示开启查询缓存，0表示关闭，2表示按需缓存（只有在查询语句中明确指定SQL_CACHE时才缓存）。query_cache_size指定了查询缓存使用的内存大小，这里设置为64MB。

  2. 影响查询缓存的其他配置

    • query_cache_min_res_unit：该参数设置查询缓存中分配的最小内存块大小，默认值为4096字节（4KB）。如果缓存的查询结果小于这个值，也会占用这么大的内存空间，可能会造成内存浪费。可以根据实际情况调整这个值，以优化内存使用。
    • query_cache_limit：设置单个查询缓存结果的最大大小，默认值为1MB。如果查询结果大于这个值，将不会被缓存。对于一些返回大数据量的查询，可以根据需要增大这个值，使它们也能被缓存。

查询缓存的使用场景与限制

  1. 适用场景

    • 读多写少的场景：在这种场景下，相同的查询频繁出现，查询缓存能够发挥最大作用。例如，一些静态数据的查询，像网站的配置信息、字典表数据等，这些数据很少变化，查询缓存可以显著提高查询性能。
    • 查询结果相对固定的场景：如果查询结果在较长时间内不会改变，如一些统计报表数据，缓存这些查询可以避免重复计算和查询数据库，提高效率。

  2. 限制

    • 写操作影响：MySQL的查询缓存对写操作非常敏感。当表中的数据发生变化（INSERT、UPDATE、DELETE等操作）时，该表相关的所有查询缓存都会被清空。这是因为数据变化后，之前缓存的查询结果可能不再准确。所以在写操作频繁的场景下，查询缓存可能会频繁失效，不仅无法提高性能，反而会因为缓存管理带来额外的开销。
    • 缓存失效粒度：查询缓存是以整个表为单位进行失效的。即使表中只有一行数据发生变化，所有涉及该表的查询缓存都会被清除。这在一些大表上可能会导致缓存频繁失效，降低缓存的利用率。
    • 查询语句精确匹配：查询缓存要求查询语句必须完全相同才能命中缓存。这包括SQL语句的大小写、空格、注释等都必须一致。例如，SELECT * FROM users;和select * from users;会被认为是不同的查询，不会命中同一个缓存。

MySQL慢查询日志与查询缓存的关系

查询缓存对慢查询的影响

  1. 缓存命中减少慢查询出现概率 当查询缓存命中时，查询直接从缓存中获取结果，不需要实际执行SQL语句。这就意味着原本可能因为复杂查询逻辑、大数据量扫描等原因导致执行时间较长的慢查询，在缓存命中的情况下，瞬间就能返回结果，大大降低了慢查询出现的概率。

    例如，假设有一个复杂的多表联合查询，用于统计某个时间段内不同地区的订单金额总和。如果这个查询被缓存，后续相同的查询就无需再次执行复杂的表连接和聚合操作，直接从缓存中获取结果，执行时间从可能的数秒缩短到几乎可以忽略不计，自然不会被记录为慢查询。

  2. 缓存失效导致慢查询增加 如前所述，当表发生写操作时，相关的查询缓存会失效。如果在缓存失效后，相同的查询再次执行，就需要重新执行SQL语句，这可能会导致原本缓存命中时不慢的查询，在缓存失效后变成慢查询。

    以一个博客系统为例，文章表经常会有新文章发布（INSERT操作），文章表相关的查询缓存会被清空。当用户再次查询热门文章列表时，由于缓存失效，需要重新执行查询，若该查询本身较为复杂，如涉及到文章与评论数、点赞数等多表关联统计，就可能因为重新执行而成为慢查询，被记录到慢查询日志中。

慢查询日志对查询缓存优化的启示

  1. 通过慢查询定位可缓存查询 慢查询日志记录了执行时间较长的查询语句。分析慢查询日志可以发现那些执行频率较高且执行时间长的查询，这些查询往往是优化的重点对象，同时也很可能是适合缓存的查询。

    例如，在一个电商订单系统中，慢查询日志显示查询某个用户过去一年订单总金额的查询执行时间较长且执行频率较高。通过分析，我们可以考虑对这个查询进行缓存优化，将其结果缓存起来，下次相同查询直接从缓存获取，提高查询性能。

  2. 优化慢查询提升缓存效果 有些慢查询即使缓存了，由于本身查询逻辑复杂，在缓存失效重新执行时仍然会花费较长时间。通过优化慢查询，如添加合适的索引、优化查询语句结构等，可以使查询在缓存失效重新执行时执行得更快，同时也能减少缓存的压力。

    比如，有一个查询语句SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022 - 01 - 01' AND '2022 - 12 - 31' AND customer_id = 123;，在慢查询日志中显示执行时间较长。经过分析发现，orders表在order_date和customer_id列上没有联合索引。添加索引后，查询性能大幅提升。这样，当查询缓存失效重新执行时，也能快速完成，并且由于查询执行更快，缓存的利用率也可能提高，因为相同时间内可以缓存更多不同的查询结果。

案例分析

  1. 案例背景 假设有一个论坛系统，包含posts表（存储帖子信息）、users表（存储用户信息）和comments表（存储评论信息）。论坛用户经常查询某个用户发布的所有帖子及其评论数量，查询语句如下：

    SELECT p.post_id, p.post_title, p.post_content, COUNT(c.comment_id) AS comment_count
FROM posts p
JOIN comments c ON p.post_id = c.post_id
WHERE p.user_id =?
GROUP BY p.post_id, p.post_title, p.post_content;

    系统开启了慢查询日志，阈值设置为2秒，同时开启了查询缓存，缓存大小为32MB。

  2. 初始情况 在系统运行初期，由于数据量较小，这个查询执行时间较短，没有被记录为慢查询。随着论坛用户和帖子数量的增加，该查询执行时间逐渐变长，开始被记录到慢查询日志中。

    查看慢查询日志发现，这个查询执行时间达到了3秒，锁等待时间为0秒，扫描了大量的posts表和comments表的行数。同时，由于posts表和comments表经常有新帖子发布和新评论添加，相关的查询缓存频繁失效。

  3. 优化过程

    • 索引优化：分析查询语句，发现posts表的user_id列和comments表的post_id列缺少索引。添加索引如下：
    ALTER TABLE posts ADD INDEX idx_user_id (user_id);
ALTER TABLE comments ADD INDEX idx_post_id (post_id);
    • 查询缓存调整：考虑到这个查询执行频率较高，将query_cache_type设置为2（按需缓存），并在查询语句中添加SQL_CACHE关键字：
    SELECT SQL_CACHE p.post_id, p.post_title, p.post_content, COUNT(c.comment_id) AS comment_count
FROM posts p
JOIN comments c ON p.post_id = c.post_id
WHERE p.user_id =?
GROUP BY p.post_id, p.post_title, p.post_content;

    这样，只有这个特定的查询会被缓存，减少了写操作对查询缓存的影响范围。

  4. 优化效果 经过优化后，再次查看慢查询日志，该查询执行时间缩短到了1秒，不再被记录为慢查询。同时，由于合理使用查询缓存，在缓存命中时，查询响应速度极快，提高了用户体验。而且由于查询缓存的精准控制，写操作对查询缓存的影响减小，缓存的利用率得到提升。

在实际的MySQL应用中，深入理解慢查询日志与查询缓存的关系，并合理利用它们进行性能优化，对于提升数据库系统的整体性能至关重要。无论是通过查询缓存减少慢查询，还是借助慢查询日志优化查询缓存，都需要根据具体的业务场景和数据特点进行细致的分析和调整。