数据库响应慢问题最多的就是查询了。现在大部分数据库都提供了性能分析的帮助手段。例如oracle中会帮你直接找出慢的语句，并且提供优化方案。在mysql中就要自己开启慢日志记录加以分析（记录可以保存在表或者文件中，默认是保存在文件中，我们系统使用的就是默认方式）。
先看看mysql慢查询日志里面的记录长什么样的：
time id command argument # time: 141010 9:33:57 # user@host: root[root] @ localhost [] id: 1 # query_time: 0.000342 lock_time: 0.000142 rows_sent: 3 rows_examined: 3 use test; set timestamp=1412904837; select * from t;
这个日志应该很好理解了，第一个#记录时间戳，第二个#记录执行命令的用户和地址信息，第三个#记录执行查询的时间、锁的时间、返回行数、被扫描的行数。接着后面记录真正执行的sql语句。还可以通过以下命令看看cvs存储格式每个字段意义。
show create table mysql.slow_log;
接下来说说如何获取和分析慢日志吧。
查看mysql慢日志参数
进入启动好的mysql，执行以下命令
mysql> show variables like '%slow_query%';
+---------------------------+----------------------------------------+ | variable_name | value | +---------------------------+----------------------------------------+ | slow_query_log | off | | slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/cloudlu-slow.log | +---------------------------+----------------------------------------+
这里告诉我们慢日志的日志存放位置，慢日志是否有开启。
那么什么样的查询需要被日志呢？在mysql中， 没有index的查询 以及 超过指定时间同时超过指定扫描行数的查询 需要记录在慢日志查询里面。
那么它们的参数又是怎么查看的呢？
没有index的查询记录开关
mysql> show global variables like '%indexes%';
+----------------------------------------+-------+ | variable_name | value | +----------------------------------------+-------+ | log_queries_not_using_indexes | off | | log_throttle_queries_not_using_indexes | 0 | +----------------------------------------+-------+
第一个参数 表示是否开启记录没有index的查询，第二个
参数用来做日志记录的流量控制，一分钟可以记录多少条，默认0是表示不限制。
超过指定时长的查询开关
mysql> show global variables like '%long_query%';
+-----------------+-----------+ | variable_name | value | +-----------------+-----------+ | long_query_time | 10.000000 | +-----------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
就一个参数指定超过多少时长的查询需要被记录
超过指定行数的扫描查询开关
mysql> show variables like '%min_examined_row_limit%';
+------------------------+-------+ | variable_name | value | +------------------------+-------+ | min_examined_row_limit | 0 | +------------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
默认是0，代表不现在扫描行数
设置开启mysql慢日志参数
进入mysql，输入以下命令或者在mysql的启动配置文件里面修改或者给mysql添加启动参数，进入mysql后的修改如下：
set global long_query_time=0.1; set global log_queries_not_using_indexes=on; set global slow_query_log = on;
这里要斟酌的有2点，第一是超过什么时长的日志是有问题的，这个由系统需求来决定。第二是没有使用indexes的日志每分钟要记录多少条，要防止日志太多对性能产生影响。
在实际的日志分析中，通常慢日志的log数量不少，同时相同的查询被记录的条数也会很多，这里就需要如何从慢日志查询中找到最有问题，最需要优化的日志。在这方面，有很多分析工具，最基本的分析工具就是mysql自带的mysqldumpslow，mysqldumpslow(perl脚本)的输出示例：
[root@cloudlu bin]# ./mysqldumpslow -s t -t 1 /usr/local/mysql/data/cloudlu-slow.log
reading mysql slow query log from /usr/local/mysql/data/cloudlu-slow.log count: 1 time=0.00s (0s) lock=0.00s (0s) rows=3.0 (3), root[root]@localhost select * from t
一看就非常清楚，它的输出主要 统计不同慢sql的出现次数(count 1)，执行最长时间(time 0.00s)，累计总耗费时间(time 0s)，等待锁的时间(lock 0.00s)，等待锁的总时间(lock 0s)，发送给客户端的行总数(rows 3.0)，扫描的行总数(rows 3)，用户(root)以及sql语句本身。它最常用的参数包括：
对于一般的分析已经差不多了，不过对于百分比等等数据mysqldumpslow就不够完善了。所以世界上多了很多各种mysql慢日志分析工具，比较优秀的有mysqlsla(perl脚本)和pt-query-digest(perl脚本)，可以提供count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比，time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比，95% of time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间，lock time, 等待锁的时间，95% of lock , 95%的慢sql等待锁时间，rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量，rows examined, 扫描的行数量，还可以生成表报，存储分析结果。这里就不一一介绍了。
通过这些慢日志分析软件定位到了慢查询语句就已经完成了sql优化的一大半。接下来通过在mysql中执行explain或者desc命令查看慢查询语句，可以看出为什么sql查询慢。
mysql> explain select * from test.t \g
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*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: simple
table: t
type: all
possible_keys: null
key: null
key_len: null
ref: null
rows: 2
extra: null
1 row in set (0.00 sec)
它的输出格式细节可以关注mysql explain format，在输出中最要注意的是：
1. type：all是效率最差，最要注意的
2. key：是否有使用key，key长度如何
3. extra：最好不要出现filesort以及temporary，最主要是要关注在orderby和groupby。
note: sql优化是个很复杂的过程，有可能出现拆东墙补西墙的情况：比如给数据库表加入了索引之后，确实查询快了，可是存储空间加多了，插入删除操作耗时也增加了，如果在一个写多读少的系统中，执行这种优化可能会起到反效果。所以优化完之后千万不能大意，要持续监控系统，防止出现引入新瓶颈的情况。
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