MySQL slow query log analysis
Analysis Tool mysqlsla of installation and use, mysqlsla is a log analysis tool hackmysql.com of MySQL introduced a very powerful data reporting, is very conducive to analyze the causes of slow queries, including the implementation of frequency, amount of data, query consumption.
In CentOS installation mysqlsla
yum install perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-devel -y #安装依赖包
wget ftp://ftp.tw.freebsd.org/pub/distfiles/mysqlsla-2.03.tar.gz
#下载
perl Makefile.PL #预编译
make #编译
make install 安装
PS:最好把此工具安装在本地的测试服务器上，然后将你的慢查询日志拷贝至本地进行分析，以免影响生产环境数据库。
yum -y install perl-Time-HiRes ## 解决方法
Parameter Description
lt：表示日志类型，有slow, general, binary, msl, udl。
sf：[+-][TYPE]，[TYPE]有SELECT, CREATE, DROP, UPDATE, INSERT，例如”+SELECT,INSERT”，不出现的默认是-，即不包括。
db：要处理哪个库的日志。
top：表示取按规则排序的前多少条。
sort：按某种规则排序，t_sum按总时间排序， c_sum按总次数排序。
Examples of use
mysqlsla -lt slow mysql-slow.log
或者
mysqlsla -lt slow mysql-slow.log -sf “+SELECT” -db dbName -top 10 -sort t_sum
也可以将结果输入到文件中，在windows下用Sublime Text 3查看。
mysqlsla -lt slow /root/slow_queries_1013.log > /tmp/fx.log
#查询记录最多的20个sql语句，并写到select.log中去
mysqlsla -lt slow --sort t_sum --top 20 /data/mysql/127-slow.log >/tmp/select.log
#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的所有select的慢查询sql，并显示执行时间最长的100条sql，并写到sql_select.log中去
mysqlsla -lt slow -sf "+select" -top 100 /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_select.log
#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的数据库为mydata的所有select和update的慢查询sql，并查询次数最多的100条sql，并写到sql_num.sql中去
mysqlsla -lt slow -sf "+select,update" -top 100 -sort c_sum -db mydata /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_num.log
Results
总查询次数 (queries total), 去重后的sql数量 (unique)
输出报表的内容排序(sorted by)
最重大的慢sql统计信息, 包括 平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数, 扫描的行总数.
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.
Database, 属于哪个数据库
Users, 哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比
Query abstract, 抽象后的sql语句
Query sample, sql语句
Example screenshots
Index Tuning ago
ALTER TABLE `xkx2_online` DROP INDEX `idx_date`;
ALTER TABLE `xkx2_online` DROP INDEX `idx_server`;
ALTER TABLE `xkx2_online` ADD INDEX `idx_datetime`(`server_id`, `datetime`) USING BTREE;
Optimized
