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MySQL慢查询日志分析实战：一次线上事故的经验总结

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MySQL慢查询日志分析实战：一次线上事故的经验总结

最近经历了一次线上MySQL数据库性能问题，导致部分业务出现严重延迟，最终通过分析慢查询日志成功定位并解决了问题。这次事故让我对慢查询日志的分析和应用有了更深刻的理解，特此记录分享，希望能帮助到其他开发者。

事故背景:

我们线上环境使用的是MySQL 5.7，数据库承载着核心业务数据。某天上午，监控报警系统提示数据库CPU持续100%，业务响应时间大幅增加，用户反馈系统卡顿严重。初步排查发现，数据库连接数正常，没有明显的死锁或锁等待现象，问题指向了数据库查询效率低下。

问题定位:

首先，我们打开了MySQL的慢查询日志功能。这个功能非常重要，可以记录执行时间超过指定阈值的SQL语句，这些语句通常是性能瓶颈的根源。我们的阈值设置为1秒。

日志开启后，我们收集了这段时间内的慢查询日志，并使用mysqldumpslow工具进行分析。这个工具可以按照执行时间、锁等待时间、返回行数等多种维度对慢查询进行排序和统计，方便我们快速找到最耗时的SQL语句。

分析结果显示，一条看似简单的SELECT语句占据了绝大部分的执行时间：

SELECT * FROM user_info WHERE status = 1 AND register_time > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY);

这条语句用于查询过去7天内注册的用户，看似简单，但表user_info的数据量非常大（超过千万），而且没有添加任何索引。DATE_SUB函数的计算也增加了查询的开销。

问题解决:

找到问题后，解决方案就很明确了：

  1. 添加索引: 在register_time字段上添加索引，可以极大地提高查询效率。
  2. 优化SQL语句: 避免使用SELECT *，只查询必要的字段。
  3. 调整查询条件: 如果可能，可以考虑缩小查询时间范围，减少查询数据量。

我们执行了以下操作：

ALTER TABLE user_info ADD INDEX idx_register_time (register_time);

并修改了业务代码，只查询必要的字段，并调整了查询时间范围，减少了数据库的压力。

事故总结:

这次事故让我们深刻认识到MySQL慢查询日志的重要性。通过对慢查询日志的分析，我们可以快速定位性能瓶颈，并采取相应的优化措施。以下是一些经验总结：

  • 及时开启慢查询日志: 在生产环境中，务必开启慢查询日志功能，并设置合适的阈值。
  • 定期分析慢查询日志: 定期分析慢查询日志，可以帮助我们发现潜在的性能问题，并采取预防措施。
  • 掌握慢查询日志分析工具: 熟练掌握mysqldumpslow等工具，可以提高分析效率。
  • 优化SQL语句和数据库设计: 编写高效的SQL语句，并设计合理的数据库索引，是提高数据库性能的关键。
  • 监控数据库指标: 结合数据库监控工具，可以更全面地了解数据库的运行状态，及时发现并处理潜在问题。

这次事故虽然造成了业务中断，但也让我们积累了宝贵的经验，提升了我们对数据库性能调优的认识。 希望大家引以为戒，重视数据库性能监控和优化工作。

附：mysqldumpslow常用参数

mysqldumpslow -s t -c 10 slow.log (按执行时间排序，显示前10条慢查询)

mysqldumpslow -s r -c 10 slow.log (按返回行数排序，显示前10条慢查询)

mysqldumpslow -s l -c 10 slow.log (按锁等待时间排序，显示前10条慢查询)

数据库工程师老王 MySQL慢查询日志数据库优化性能调优线上事故

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