mysql数据库补充知识7 索引原理与慢查询优化

时间:2021-06-24 06:36:26

一 介绍

为何要有索引?

一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。

什么是索引?

索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表,如果要查某个字,如果不使用音序表,则需要从几百页中逐页去查。

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                      30

        10                          40

   5         15               35          66

1    6    11   19          21   39     55    100
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二 索引的原理

一 索引原理

索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等

本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据,1到100分成第一段,101到200分成第二段,201到300分成第三段......这样查第250条数据,只要找第三段就可以了,一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢,分成几段比较好?稍有算法基础的同学会想到搜索树,其平均复杂度是lgN,具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题,复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂,一方面数据是保存在磁盘上的,另外一方面为了提高性能,每次又可以把部分数据读入内存来计算,因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右,所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

二 磁盘IO与预读

前面提到了访问磁盘,那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读,磁盘读取数据靠的是机械运动,每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分,寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间,主流磁盘一般在5ms以下;旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速,比如一个磁盘7200转,表示每分钟能转7200次,也就是说1秒钟能转120次,旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms;传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间,一般在零点几毫秒,相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间,即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右,听起来还挺不错的,但要知道一台500 -MIPS(Million Instructions Per Second)的机器每秒可以执行5亿条指令,因为指令依靠的是电的性质,换句话说执行一次IO的时间可以执行约450万条指令,数据库动辄十万百万乃至千万级数据,每次9毫秒的时间,显然是个灾难。下图是计算机硬件延迟的对比图,供大家参考:

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考虑到磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

三 索引的数据结构

前面讲了索引的基本原理,数据库的复杂性,又讲了操作系统的相关知识,目的就是让大家了解,任何一种数据结构都不是凭空产生的,一定会有它的背景和使用场景,我们现在总结一下,我们需要这种数据结构能够做些什么,其实很简单,那就是:每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级,最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢?就这样,b+树应运而生。

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如上图,是一颗b+树,关于b+树的定义可以参见B+树,这里只说一些重点,浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示),如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块,P2表示在17和35之间的磁盘块,P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据,只存储指引搜索方向的数据项,如17、35并不真实存在于数据表中。

###b+树的查找过程
如图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26和30之间,锁定磁盘块3的P2指针,通过指针加载磁盘块8到内存,发生第三次IO,同时内存中做二分查找找到29,结束查询,总计三次IO。真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。

###b+树性质
1.索引字段要尽量的小:通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数的高度h,假设当前数据表的数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(m+1)N,当数据量N一定的情况下,m越大,h越小;而m
= 磁盘块的大小 /
数据项的大小,磁盘块的大小也就是一个数据页的大小,是固定的,如果数据项占的空间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量的小,比如int占4字节,要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降,导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。
2.索引的最左匹配特性:当b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候,b+树就不知道下一步该查哪个节点,因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子,必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时,b+树可以用name来指定搜索方向,但下一个字段age的缺失,所以只能把名字等于张三的数据都找到,然后再匹配性别是F的数据了,
这个是非常重要的性质,即索引的最左匹配特性。

三 MySQL索引管理

一 功能

#1. 索引的功能就是加速查找
#2. mysql中的primary key,unique,联合唯一也都是索引,这些索引除了加速查找以外,还有约束的功能

二 MySQL常用的索引

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普通索引INDEX:加速查找

唯一索引:
-主键索引PRIMARY KEY:加速查找+约束(不为空、不能重复)
-唯一索引UNIQUE:加速查找+约束(不能重复) 联合索引:
-PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引
-UNIQUE(id,name):联合唯一索引
-INDEX(id,name):联合普通索引
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举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。

这个系统有一个会员表
有下列字段:
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(10)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT 那么这个 会员编号,作为主键,使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话,那么就是普通的 INDEX
会员身份证号码 如果要建索引的话,那么可以选择 UNIQUE (唯一的,不允许重复) #除此之外还有全文索引,即FULLTEXT
会员备注信息 , 如果需要建索引的话,可以选择全文搜索。
用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好。
用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。
但其实对于全文搜索,我们并不会使用MySQL自带的该索引,而是会选择第三方软件如Sphinx,专门来做全文搜索。 #其他的如空间索引SPATIAL,了解即可,几乎不用
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三 索引的两大类型hash与btree

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#我们可以在创建上述索引的时候,为其指定索引类型,分两类
hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢
btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量指数级增长(我们就用它,因为innodb默认支持它) #不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
MyISAM 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引;
Memory 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Hash 等索引,不支持 Full-text 索引;
NDB 支持事务,支持行级别锁定,支持 Hash 索引,不支持 B-tree、Full-text 等索引;
Archive 不支持事务,支持表级别锁定,不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;
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四 创建/删除索引的语法

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#方法一:创建表时
  CREATE TABLE 表名 (
字段名1 数据类型 [完整性约束条件…],
字段名2 数据类型 [完整性约束条件…],
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY
[索引名] (字段名[(长度)] [ASC |DESC])
); #方法二:CREATE在已存在的表上创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX 索引名
ON 表名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #方法三:ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
索引名 (字段名[(长度)] [ASC |DESC]) ; #删除索引:DROP INDEX 索引名 ON 表名字;
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#方式一
create table t1(
id int,
name char,
age int,
sex enum('male','female'),
unique key uni_id(id),
index ix_name(name) #index没有key
); #方式二
create index ix_age on t1(age); #方式三
alter table t1 add index ix_sex(sex); #查看
mysql> show create table t1;
| t1 | CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` char(1) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`sex` enum('male','female') DEFAULT NULL,
UNIQUE KEY `uni_id` (`id`),
KEY `ix_name` (`name`),
KEY `ix_age` (`age`),
KEY `ix_sex` (`sex`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
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四 测试索引

一 准备

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#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
); #2. 创建存储过程,实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
declare i int default 1;
while(i<3000000)do
insert into s1 values(i,'egon','male',concat('egon',i,'@oldboy'));
set i=i+1;
end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号 #3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G #4. 调用存储过程
call auto_insert1();
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二 在没有索引的前提下测试查询速度

#无索引:mysql根本就不知道到底是否存在id等于333333333的记录,只能把数据表从头到尾扫描一遍,此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作,所以查询速度很慢
mysql> select * from s1 where id=333333333;
Empty set (0.33 sec)

三 在表中已经存在大量数据的前提下,为某个字段段建立索引,建立速度会很慢

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四 在索引建立完毕后,以该字段为查询条件时,查询速度提升明显

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PS:

1. mysql先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id等于333333333的记录不存在,IO大大降低,因而速度明显提升

2. 我们可以去mysql的data目录下找到该表,可以看到占用的硬盘空间多了

3. 需要注意,如下图

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五 总结

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#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引,比如select * from s1 where id = 333;就需要为id加上索引

#2. 在表中已经有大量数据的情况下,建索引会很慢,且占用硬盘空间,建完后查询速度加快
比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据,然后以id为数据项,创建索引结构,存放于硬盘的表中。
建完以后,再查询就会很快了。 #3. 需要注意的是:innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中,而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI MySAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在innodb中,表数据文件本身就是按照B+Tree(BTree即Balance True)组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此innodb表数据文件本身就是主索引。
因为inndob的数据文件要按照主键聚集,所以innodb要求表必须要有主键(Myisam可以没有),如果没有显式定义,则mysql系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则mysql会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键,这字段的长度为6个字节,类型为长整型.
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五 正确使用索引

一 索引未命中

并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题

1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、

大于号、小于号

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不等于!=

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between ...and...

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like

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2 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct

col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录

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#先把表中的索引都删除,让我们专心研究区分度的问题
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(5) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | MUL | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec) mysql> drop index a on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> drop index d on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(5) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
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我们编写存储过程为表s1批量添加记录,name字段的值均为egon,也就是说name这个字段的区分度很低(gender字段也是一样的,我们稍后再搭理它)

回忆b+树的结构,查询的速度与树的高度成反比,要想将树的高低控制的很低,需要保证:在某一层内数据项均是按照从左到右,从小到大的顺序依次排开,即左1<左2<左3<...

而对于区分度低的字段,无法找到大小关系,因为值都是相等的,毫无疑问,还想要用b+树存放这些等值的数据,只能增加树的高度,字段的区分度越低,则树的高度越高。极端的情况,索引字段的值都一样,那么b+树几乎成了一根棍。本例中就是这种极端的情况,name字段所有的值均为'egon'

#现在我们得出一个结论:为区分度低的字段建立索引,索引树的高度会很高,然而这具体会带来什么影响呢???

#1:如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的(因为树中所有的值均为'egon’),所以查询速度很快

#2:如果条件正好是name='egon',查询时,我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围,只能往下找,往下找,往下找。。。这与全表扫描的IO次数没有多大区别,所以速度很慢
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3 =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

4 索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)

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5 and/or

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#1、and与or的逻辑
条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立,但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立 #2、and的工作原理
条件:
a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
索引:
制作联合索引(d,a,b,c)
工作原理:
对于连续多个and:mysql会按照联合索引,从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围),加速查询,即按照d—>a->b->c的顺序 #3、or的工作原理
条件:
a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
索引:
制作联合索引(d,a,b,c) 工作原理:
对于连续多个or:mysql会按照条件的顺序,从左到右依次判断,即a->b->c->d
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在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下(name与gender均属于这种情况),会依次往右找到一个区分度高的索引字段,加速查询

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经过分析,在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下,我们完全没必要为前三个条件的字段加索引,因为只能用上email字段的索引,前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率

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6 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了,有索引速度也慢),比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

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7 其他情况

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- 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = 'egon'; - 类型不一致
如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来,不然...
select * from tb1 where email = 999; #排序条件为索引,则select字段必须也是索引字段,否则无法命中
- order by
select name from s1 order by email desc;
当根据索引排序时候,select查询的字段如果不是索引,则速度仍然很慢
select email from s1 order by email desc;
特别的:如果对主键排序,则还是速度很快:
select * from tb1 order by nid desc; - 组合索引最左前缀
如果组合索引为:(name,email)
name and email -- 命中索引
name -- 命中索引
email -- 未命中索引 - count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了 - create index xxxx on tb(title(19)) #text类型,必须制定长度
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其他注意事项

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- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 创建表时尽量时 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)
- 尽量使用短索引
- 使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值(重复少)不适合建索引,例:性别不适合
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三 覆盖索引与索引合并

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#覆盖索引:
- 所有字段(条件的,查询结果的等)都是索引字段
http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-774667/ #分析
select age from s1 where id=123 and name = 'egon'; #id字段有索引,但是name字段没有索引
该sql命中了索引,但未覆盖全部。
利用id=123到索引的数据结构中定位到了id字段,但是仍要判断name字段,但是name字段没有索引,而且查询结果的字段age也没有索引
最牛逼的情况是,索引字段覆盖了所有,那全程通过索引来加速查询以及获取结果就ok了
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#索引合并:把多个单列索引合并使用

#分析:
组合索引能做到的事情,我们都可以用索引合并去解决,比如
create index ne on s1(name,email);#组合索引
我们完全可以单独为name和email创建索引,然后按照where name='xxx' and email='xxx'使用 #索引合并 组合索引可以命中:
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where name='egon' and email='adf'; 索引合并可以命中:
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where email='adf';
select * from s1 where name='egon' and email='adf'; 乍一看好像索引合并更好了:可以命中更多的情况,但其实要分情况去看,如果是name='egon' and email='adf',那么组合索引的效率要高于索引合并,如果是单条件查,那么还是用索引合并比较合理
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六 查询优化神器-explain

关于explain命令相信大家并不陌生,具体用法和字段含义可以参考官网explain-output,这里需要强调rows是核心指标,绝大部分rows小的语句执行一定很快(有例外,下面会讲到)。所以优化语句基本上都是在优化rows。

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执行计划:让mysql预估执行操作(一般正确)
all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
id,email 慢:
select * from userinfo3 where name='alex' explain select * from userinfo3 where name='alex'
type: ALL(全表扫描)
select * from userinfo3 limit 1;
快:
select * from userinfo3 where email='alex'
type: const(走索引)
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http://blog.itpub.net/29773961/viewspace-1767044/

七 慢查询优化的基本步骤

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0.先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果,不符合预期继续从0分析
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八 慢日志管理

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        慢日志
- 执行时间 > 10
- 未命中索引
- 日志文件路径 配置:
- 内存
show variables like '%query%';
show variables like '%queries%';
set global 变量名 = 值
- 配置文件
mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini' my.conf内容:
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = D:/.... 注意:修改配置文件之后,需要重启服务
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MySQL日志管理
========================================================
错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息
二进制日志: 又称binlog日志,以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 以外的操作
查询日志: 记录查询的信息
慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操作
中继日志: 备库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志中,从而在本地进行重放
通用日志: 审计哪个账号、在哪个时段、做了哪些事件
事务日志或称redo日志: 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等
========================================================
一、bin-log
1. 启用
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-bin[=dir\[filename]]
# service mysqld restart
2. 暂停
//仅当前会话
SET SQL_LOG_BIN=0;
SET SQL_LOG_BIN=1;
3. 查看
查看全部:
# mysqlbinlog mysql.000002
按时间:
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56"
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54"
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" 按字节数:
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 --stop-position=930
4. 截断bin-log(产生新的bin-log文件)
a. 重启mysql服务器
b. # mysql -uroot -p123 -e 'flush logs'
5. 删除bin-log文件
# mysql -uroot -p123 -e 'reset master' 二、查询日志
启用通用查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log[=dir\[filename]]
# service mysqld restart 三、慢查询日志
启用慢查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-slow-queries[=dir\[filename]]
long_query_time=n
# service mysqld restart
MySQL 5.6:
slow-query-log=1
slow-query-log-file=slow.log
long_query_time=3
查看慢查询日志
测试:BENCHMARK(count,expr)
SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);
mysql数据库补充知识7 索引原理与慢查询优化