通过记录那些超过设定阈值的查询#xff0c;慢查询日志为性能优化提供了关键的线索#xff0c;有助于发现潜在的性能瓶颈#xff0c;优化…导读

TiDB

关键的性能监控工具其主要作用在于协助数据库管理员追踪执行时间较长的

SQL

通过记录那些超过设定阈值的查询慢查询日志为性能优化提供了关键的线索有助于发现潜在的性能瓶颈优化索引以及重构查询语句从而提升数据库的整体性能。

本文将主要介绍

、中间件、数据库规划建设以及公司整体信息技术应用创新、开源治理工作助力多个投行核心系统国产化落地。

慢查询相关参数

即关闭该功能。

tidb_enable_collect_execution_info

慢查询日志原理

中提供专门的界面用于搜索和查看慢查询日志。

官方文档中也提供了多种常见的慢查询日志查询语句参考慢查询日志

https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v7.1/identify-slow-queries#查询-slow_querycluster_slow_query-示例

SQL

等工具。

这些工具通常以某种聚合的方式输出结果使结果更加清晰易懂。

借鉴这些工具的思路笔者开发了一条常用的慢日志分析

慢日志聚合查询

round(max(s.Mem_max)/1024/1024,4)

Mem_max,

round(max(s.Disk_max)/1024/1024,4)

Disk_max,

information_schema.cluster_slow_query

WHERE

information_schema.cluster_slow_query

WHERE

information_schema.cluster_slow_query

WHERE

是笔者常用的一条慢查询分析语句大家可以根据个人需要灵活地调整排序字段、查询字段和查询条件以满足不同场景下的分析需求。

在这个

由于本身是半小时的聚合数据在应对短时间段的性能分析时可能不够精细。

二是早期版本的

TiDB

date_format(adddate(s.Time,interval

s.Query_time

round(max(s.Mem_max/1024/1024),2)

Mem_max_m,

round(max(s.Disk_max/1024/1024),2)

Disk_max_m,

information_schema.cluster_slow_query

where

s.digesta0adeeb79b71315ac13a77f3f11162106b5ec7b48212cf17c20c754263ab9228

and

date_format(adddate(s.Time,interval

s.Query_time

在历次执行中的变化包括执行计划、扫描数据量、执行时间等方面的情况。

收集慢查询日志脚本

https://asktug.com/t/topic/1022684

效果展示

慢查询日志的相关配置和原理并分享了笔者在实际工作中使用的慢查询日志分析