# MySQL 慢SQL统计
在开发和运维过程中，我们经常会遇到MySQL数据库性能问题。其中，慢SQL查询是常见的性能瓶颈之一。当数据库中的查询语句执行时间过长时，会影响系统的性能和响应速度。因此，及时发现并优化慢SQL查询语句是非常重要的。MySQL提供了一种方法来统计并识别慢SQL查询，帮助我们更好地优化数据库性能。
## 什么是慢SQL查询
慢SQL查询是指执行时间超过一定阈值的SQ
原创
2024-02-27 07:49:16
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1.工作中，可能我们会遇到有些sql语句，我们用了索引，为什么还会记录在慢查询日志中呢？慢查询：是把sql的执行时间跟long_query_time这个系统参数作比较，大于这个时间，就写写入慢查询日志，通常是1s；查询慢查询的sql语句为：show variables like 'long_query_time';设置慢查询的sql语句为：set long_query_time=1通过一张表，我们
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2023-08-19 20:58:44
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# 实现mysql慢SQL统计逻辑教程
## 1. 整体流程
下面是实现mysql慢SQL统计逻辑的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置MySQL慢查询日志 |
| 2 | 分析慢查询日志 |
| 3 | 统计慢查询SQL |
## 2. 具体步骤
### 步骤一：配置MySQL慢查询日志
首先需要编辑MySQL的配置文件，开启慢查询日志
原创
2024-07-09 06:14:06
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如果你的项目中出现了一些查询超时情况，很可能是项目中有了一些慢查询的情况产生，下面就慢查询的排查和解决方案进行一番分析。sql排查方式首先，如何排查sql是否走了索引，通过explain关键字找出sql的执行计划，通过在对执行计划的分析，找出某表关联部分是否走了索引。 具体语法：explain select * from table_name;具体执行计划的指标含义，详见：Sql执行计划的一些指标
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2024-04-04 19:30:15
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# SQL Server2008 慢查询统计
## 简介
在使用SQL Server2008时，有时会遇到查询变得缓慢的情况。为了优化查询性能，我们需要对慢查询进行统计和分析。本文将介绍如何通过SQL Server2008进行慢查询统计，并提供一些优化建议。
## 慢查询统计方法
在SQL Server2008中，我们可以通过系统视图`sys.dm_exec_query_stats`和`sys
原创
2024-04-25 06:46:54
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SQL排查慢查询日志用于记录MySQL提供的一种日志记录，用于记录MySQL中响应时间超过阀值的SQL语句
阀值：long_query_time：(default)10s
(十秒没查完就会被定义为一条慢SQL)
慢查询日志默认是关闭（开发调优打开，部署关闭）开启慢查询日志检查是否开启了慢查询日志命令show variables like '%slow_query_log%';临时开启
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2024-02-16 10:18:15
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查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序
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2024-04-01 01:34:46
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对于Python编程，大家想必都或多或少的掌握了不少知识点，但是python为人所诟病的一大缺点是其运行速度比较慢。其中一大主要的原因是python是动态的，解释性的语言，而非静态的语言。而这就意味着python解释器在执行程序时，并不知道变量的具体类型。例如C++程序中，int a = 0;那么在程序的运行过程中，C++解释器始终知道变量a是一个int类型，而在python中，编程语言变为a =
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2024-01-15 19:48:09
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# 如何实现“mysql 分组统计慢”
## 一、整体流程
首先，我们需要告诉小白整个实现“mysql 分组统计慢”的流程。下面是一个表格展示步骤的示例：
```mermaid
gantt
title 实现“mysql 分组统计慢”流程
section 整体流程
学习mysql基础知识 :a1, 2022-01-01, 30d
编写SQL语句
原创
2024-03-22 04:19:33
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Java面试笔试面经、Java技术每天学习一点作者：kaitoRedis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。很多时候，Redis出现访问延迟变大，都与我们的使用不当或运维不合理导致的。这篇文章我们就来分析一下Redis在使用过程中，经常会遇
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于Web开发中。在实际应用中，随着数据量的增加和查询复杂度的提高，可能会出现查询速度变慢的问题。MySQL提供了慢查询统计功能，能够帮助我们定位并优化慢查询。
### 什么是慢查询统计
慢查询统计是指MySQL记录并分析查询语句执行时间的功能。当查询语句的执行时间超过设定的阈值时，MySQL会将该查询语句记录到慢查询日志中。通过分析慢查询日
原创
2024-03-19 03:38:54
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分三步：记录慢查询的语句到日志文件1、首先在SSMS，工具菜单下打开Profiler。2、输入你用户名密码登陆。3、常规，勾选保存到文件，选择一个文件路径，设置文件大小，这样可以分文件存储日志了注意：在服务器本地，文件路径可以随便选择；跟踪远程服务器时这个路径设置需要使用\\ServerName\.......(应该是设置远程服务器能访问的本地一个共享路径，比较麻烦)4、事件选择选择，选择以下两列
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2023-09-25 22:23:58
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1.config文件添加如下配置 1 FLASKY_DB_QUERY_TIMEOUT = 0.1 # 设置sql执行超时时间 0.1s 2 SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES = T
原创
2022-08-11 21:32:03
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sql 语句性能分析1、看 sql 语句执行时间2、看 sql 的执行计划3、查看 sql 的执行中各个环节耗时时间4、查看mysql的执行进程，处理锁表的情况，命令 show PROCESSLIST， state 为LOCKED，说明产生锁表，ID为进程id，直接执行kill ID，就可以停止这个进程；MySQL整个查询执行过程：1、客户端同数据库服务层建立TCP连接。
2、客户端向MySQL
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2023-09-08 21:32:01
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什么是慢查询慢查询，顾名思义，就是查询慢的sql语句，是指mysql记录所有执行超过long_query_time参数设定的时间阈值的SQL语句的日志。该日志能为SQL语句的优化带来很好的帮助。默认情况下，慢查询日志是关闭的，要使用慢查询日志功能，首先要开启慢查询日志功能。慢查询配置慢查询基本配置slow_query_log 启动停止技术慢查询日志slow_query_log_file 指定慢查询
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2023-08-02 07:50:19
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SQL性能优化系列：Hive/MaxCompute SQL性能优化(一)：什么是数据倾斜前言前面的文章我们简单介绍了什么是数据倾斜，今天我们来讲一下如何定位是否出现了数据倾斜，以及是在什么阶段出现的数据倾斜。作业回放在Maxcompute的Logview中是可以回放作业执行的耗时的，当然也可以在下面直接看到各阶段的执行耗时，若发现某个阶段的执行时间特别长，且点击它之后，下面的实例中出现了Long-
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2024-02-04 16:57:49
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查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、
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2024-06-03 07:54:31
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慢SQL的优化建议前言：在工作过程中，本人在处理天眼查数据时遇到了不少慢SQL的问题。此外，也结合同事工作中遇到的问题，在如何优化大数量查询时积累了一点点经验，做一些整理，不足之处，希望一起探讨改进。1.关于慢SQL日志（1）设置开启：SET GLOBAL slow_query_log = 1; #默认未开启，开启会影响性能，mysql重启会失效
（2）查看是否开启：SHOW VARIABLE
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2024-04-02 21:46:47
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首先数据库需要开启慢sql日志 首先查看一下数据库是否开启慢sql日志 数据库查询命令 show variables like 'slow_query%'; 变量名称 值 slow_query_log ON slow_query_log_file /www/server/data/mysql-slo ...
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2021-10-13 13:38:00
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定义：mysql慢查询日志是mysql提供的一种日志记录，它是用来记录在mysql中相应时间超过阈值的语句，就是指运行时间超过long_query_time值的sql，会被记录在慢查询日志中。long_query_time的默认值是10，意思是运行10S之上的语句查询慢sql时间设设置的值show variables like 'long%';修改慢查询时间阈值set global long_qu
原创
2022-09-20 12:12:15
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