


Menganalisis log pertanyaan perlahan mysql untuk kesesakan prestasi
Jul 02, 2025 pm 04:46 PMLog pertanyaan perlahan MySQL digunakan untuk mencari kesesakan prestasi pangkalan data. Dengan menyemak dan menghidupkan log pertanyaan perlahan (SLOW_QUERY_LOG = 1), menetapkan laluan fail log dan ambang masa pertanyaan (long_query_time), merakam SQL yang memakan masa pelaksanaan. Apabila menganalisis kandungan log, anda perlu memberi perhatian kepada maklumat seperti masa pertanyaan, bilangan baris yang diimbas, dan bilangan baris yang dikembalikan. Masalah biasa termasuk kekurangan indeks yang membawa kepada pengimbasan meja penuh, penyortiran atau kumpulan yang tidak perlu, dan pertanyaan persatuan yang tidak munasabah. Cadangan pengoptimuman adalah: 1. Gunakan Jelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan dan menambah indeks yang sesuai; 2. Pastikan medan yang disusun mempunyai indeks dan mengelakkan paging mendalam; 3. Pastikan medan gabungan diindeks dan memudahkan logik gabungan. Menyediakan SQL dengan penggunaan sumber yang tinggi boleh diberi keutamaan dengan alat pemantauan mysqldumpslow, pt-query-digest atau pihak ketiga untuk membantu analisis.
Log pertanyaan perlahan MySQL adalah alat penting untuk mencari kesesakan prestasi pangkalan data. Sekiranya anda mendapati bahawa tindak balas sistem adalah perlahan, atau pertanyaan antara muka tertentu terutamanya memakan masa, menghidupkan dan menganalisis log pertanyaan yang perlahan dapat dengan cepat mengetahui masalah SQL.

Hidupkan log pertanyaan perlahan
Sebelum menganalisis, anda mesti terlebih dahulu memastikan bahawa log pertanyaan perlahan diaktifkan. Secara lalai, banyak contoh MySQL tidak membolehkan ciri ini.

Anda boleh menyemak sama ada ia didayakan oleh:
Tunjukkan pembolehubah seperti 'SLOW_QUERY_LOG';
Sekiranya hasilnya OFF
, ia perlu dihidupkan secara manual. Ubah suai fail konfigurasi my.cnf
atau my.ini
untuk menambah atau menyesuaikan konfigurasi berikut:

-
slow_query_log = 1
-
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
-
long_query_time = 1
(unit: detik, boleh ditetapkan seperti yang diperlukan)
Berkuat kuasa selepas memulakan semula MySQL. Ia juga boleh dihidupkan dalam talian, tetapi tidak disyorkan untuk kegunaan jangka panjang dalam persekitaran pengeluaran.
Nota: Semakin kecil
long_query_time
ditetapkan, semakin banyak SQL direkodkan, semakin membantu masalah penyelesaian masalah, tetapi ia juga boleh menjejaskan prestasi dan jumlah log.
Menganalisis kandungan log
Apabila diaktifkan, log pertanyaan perlahan akan merakam SQL yang masa pelaksanaannya melebihi ambang set. Setiap rekod biasanya termasuk:
- Masa pertanyaan
- Kunci masa menunggu
- Bilangan garisan imbasan
- Kembalikan bilangan baris
- Penyataan SQL itu sendiri
Sebagai contoh, log biasa:
# Masa: 2025-04-05T10: 00: 00.123456Z # Query_time: 2.34 lock_time: 0.00 rows_sent: 1 rows_examined: 100000 Tetapkan timestamp = 1234567890; Pilih * dari pesanan di mana user_id = 123;
Dari log ini, kita dapat melihat:
- Pertanyaan ini mengambil masa 2.34 saat
- Mengimbas 100,000 baris data dan kembali hanya satu baris, menunjukkan bahawa indeks tidak diambil atau indeks tidak berguna
- Anda boleh mempertimbangkan menambah pengoptimuman indeks ke medan
user_id
Soalan Lazim dan Cadangan Pengoptimuman
1. Indeks yang hilang menyebabkan imbasan meja penuh
Ini adalah salah satu isu prestasi yang paling biasa. Jika anda melihat bahawa SQL tertentu mempunyai Rows_examined
dan Rows_sent
yang besar adalah sangat kecil, anda pada dasarnya boleh menilai bahawa ia hilang indeks yang sesuai.
Amalan yang dicadangkan:
- Menganalisis rancangan pelaksanaan SQL menggunakan
EXPLAIN
- Tambahkan indeks ke medan yang sering digunakan sebagai syarat pertanyaan
- Perhatikan susunan indeks gabungan dan penggunaan indeks utama
2. Penyortiran atau kumpulan yang tidak perlu
Sesetengah SQLS termasuk ORDER BY
dan GROUP BY
, tetapi operasi ini tidak menggunakan indeks, yang akan membawa kepada jadual sementara dan penyortiran fail, yang sangat memakan sumber.
Penyelesaian:
- Pastikan medan yang disusun mempunyai indeks
- Elakkan menggunakan
SELECT *
- Kawal kedalaman halaman untuk mengelakkan penurunan prestasi apabila beberapa halaman terakhir dijumpai
3. Pertanyaan persatuan tidak masuk akal
Sekiranya operasi gabungan tidak menggunakan indeks dengan betul, atau jika terlalu banyak jadual dikaitkan, ia juga boleh menyebabkan pertanyaan diperlahankan.
Arah Pengoptimuman:
- Pastikan medan sambungan mempunyai indeks
- Elakkan bersarang bersilang atau bersarang berbilang lapisan
- Pertimbangkan sama ada logik perniagaan boleh dibahagikan kepada pelbagai pertanyaan mudah
Analisis Alat yang Dibantu
Walaupun anda boleh melihat log secara langsung, ia sangat tidak cekap apabila menghadapi sejumlah besar data. Beberapa alat boleh digunakan untuk statistik dan menganalisis:
- mysqldumpslow : mysql dilengkapi dengan alat analisis log pertanyaan perlahan, sesuai untuk ringkasan asas
- PT-Query-Digest (Percona Toolkit): Fungsi yang kuat, menyokong analisis agregasi dan generasi laporan
- Platform Pemantauan Pihak Ketiga : Seperti Prometheus Grafana, Alibaba Cloud Das, dan lain-lain, boleh memaparkan trend pertanyaan perlahan secara grafik
Gunakan pt-query-digest
untuk memberi contoh:
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log> slow_report.txt
Kandungan output akan mengklasifikasikan SQL yang sama dan memberikan maklumat seperti masa purata dan jumlah masa pelaksanaan, supaya anda dapat memberi keutamaan kepada kumpulan SQL "paling menyakitkan".
Pada dasarnya itu sahaja. Menganalisis log pertanyaan yang perlahan mungkin kelihatan rumit, tetapi selagi anda menguasai beberapa perkara utama, anda dapat dengan cepat mencari masalah prestasi. Tumpuannya adalah pada SQL yang "mengimbas lebih banyak baris tetapi kembali kurang", serta pernyataan perlahan yang kerap.
Atas ialah kandungan terperinci Menganalisis log pertanyaan perlahan mysql untuk kesesakan prestasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Untuk mencapai automasi penempatan MySQL, kunci adalah menggunakan Terraform untuk menentukan sumber, konfigurasi pengurusan ansible, Git untuk kawalan versi, dan mengukuhkan pengurusan keselamatan dan kebenaran. 1. Gunakan Terraform untuk menentukan contoh MySQL, seperti versi, jenis, kawalan akses dan atribut sumber lain AWSRDS; 2. Gunakan AnsiblePlayBook untuk merealisasikan konfigurasi terperinci seperti penciptaan pengguna pangkalan data, tetapan kebenaran, dan lain -lain; 3. Semua fail konfigurasi dimasukkan dalam pengurusan Git, pengesanan perubahan sokongan dan pembangunan kolaboratif; 4. Elakkan maklumat sensitif keras, gunakan Vault atau Ansiblevault untuk menguruskan kata laluan, dan tetapkan kawalan akses dan prinsip kebenaran minimum.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

Mengapa saya memerlukan penyulitan SSL/TLS MySQL Connection? Kerana sambungan yang tidak disulitkan boleh menyebabkan data sensitif dipintas, membolehkan SSL/TLS dapat menghalang serangan manusia-dalam-pertengahan dan memenuhi keperluan pematuhan; 2. Bagaimana untuk mengkonfigurasi SSL/TLS untuk MySQL? Anda perlu menjana sijil dan kunci peribadi, mengubah suai fail konfigurasi untuk menentukan laluan SSL-CA, SSL-CERT dan SSL dan memulakan semula perkhidmatan; 3. Bagaimana untuk memaksa SSL apabila pelanggan menghubungkan? Dilaksanakan dengan menyatakan keperluan atau keperluan yang diperlukan semasa membuat pengguna; 4. Butiran yang mudah diabaikan dalam konfigurasi SSL termasuk kebenaran laluan sijil, isu tamat sijil, dan keperluan konfigurasi pelanggan.

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat
