标签：增加 size index err data bin because user ==
mysql 调优首先需要找到那些有问题的SQL语句。
怎么找到这些语句呢?
mysql 提供了很方便的功能。
1.慢日志
在my.cnf 文件中，增加如下配置
log-error = /var/lib/mysql/mysql-error.log
#记录没有索引使用的查询。
log-queries-not-using-indexes = 1
#记录慢查询
slow-query-log = 1
#慢查询日志
slow-query-log-file = /var/lib/mysql/mysql-slow.log
slow-query-log ：启用慢日志
log-queries-not-using-indexes ：没有使用索引的查询
slow-query-log-file ：日志路径
当服务器出现性能时，日志就会记录下来。
2.分析慢日志
有了慢日志，我们就可以使用这个日志进行分析，找出有问题的SQL语句。
分析工具可以使用：
https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.13/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm
下载后安装
rpm -ivh percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm
安装后就可以进行使用了
pt-query-digest --limit 20 mysql-slow.log >result.log
这个命令的意思是分析慢日志，并且会将分析结果记录到 result.log 文件中。
# 35.4s user time, 90ms system time, 26.54M rss, 220.85M vsz # Current date: Thu Apr 25 14:44:54 2019 # Hostname: localhost.localdomain # Files: mysql-slow.log # Overall: 85.73k total, 11 unique, 30.61 QPS, 0.00x concurrency _________ # Time range: 2019-04-25T06:18:19 to 2019-04-25T07:05:00 # Attribute total min max avg 95% stddev median # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Exec time 10s 68us 24ms 116us 167us 95us 103us # Lock time 4s 21us 4ms 44us 69us 32us 38us # Rows sent 83.75k 0 24 1.00 0.99 0.08 0.99 # Rows examine 586.61k 0 48 7.01 6.98 0.54 6.98 # Query size 5.34M 46 435 65.32 80.10 12.29 54.21 # Profile # Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M # ==== ================================== ============= ===== ====== ===== # 1 0xB717B245D9B4D6CF8F79C4C320FFEC0C 6.2929 62.9% 57228 0.0001 0.00 SELECT os_rel_type # 2 0x5F211D31CFFA376C13F39992DAE2394A 3.6963 36.9% 28453 0.0001 0.00 SELECT os_rel_type # 3 0xE0F7C7EEB5446ECBF9C66FF0A1B4E8D6 0.0056 0.1% 15 0.0004 0.00 SELECT BPM_NODE_SET # 4 0x7B35F1202DF2724043EFB10A443E25A1 0.0043 0.0% 15 0.0003 0.00 SELECT bpm_form_view # 5 0x19E0ECF6F83257951B93561BB55257C7 0.0025 0.0% 5 0.0005 0.00 SELECT SYS_PROPERTIES # 6 0x83A81E68FE6CCB29329B3D8C6F2DD7B9 0.0022 0.0% 1 0.0022 0.00 SELECT information_schema.PARTITIONS # 7 0x7598123F1F2AFD056EBD09352AA28815 0.0021 0.0% 4 0.0005 0.00 SELECT sys_datasource_def # 8 0x6C4E656EF7596EB3232AC868B24BD543 0.0017 0.0% 6 0.0003 0.00 SELECT SYS_INST # 9 0x2A9FB8408CDA668DDD37078754092B47 0.0012 0.0% 4 0.0003 0.00 SELECT MI_DB_ID # 10 0x951BF5C783033884B41893D8832E1E73 0.0007 0.0% 1 0.0007 0.00 SELECT information_schema.columns # 11 0x7B8A1218880310FF773B6C94685844F4 0.0003 0.0% 1 0.0003 0.00 SELECT information_schema.triggers
我们在这里影响性能的就是 OS_REL_TYPE表。
select * from os_rel_type where KEY_=‘GROUP-USER-BELONG‘\G
# Query 2: 10.16 QPS, 0.00x concurrency, ID 0x5F211D31CFFA376C13F39992DAE2394A at byte 21216778
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: 2019-04-25T06:18:20 to 2019-04-25T07:05:00
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 33 28453
# Exec time 36 4s 84us 3ms 129us 176us 44us 119us
# Lock time 39 2s 31us 3ms 53us 76us 32us 47us
# Rows sent 33 27.79k 1 1 1 1 0 1
# Rows examine 33 194.50k 7 7 7 7 0 7
# Query size 42 2.28M 84 84 84 84 0 84
解释
Exec time ：执行时间
Lock time :锁定时间
Rows sent ：返回的记录数
Rows examine :扫描过的记录数，我们可以看到
这返回的数据和扫描的记录差的很大，所以我们可以通过创建索引。
Query size：查询语句的字符数
如果返回的记录数和扫描的记录数相差很远，那么就需要想办法创建索引了。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yg_zhang/p/10771673.html
