升级后需开启慢查询日志并设置阈值,如MySQL中配置slow_query_log和long_query_time;2. 使用SHOW PROCESSLIST和sys.statement_analysis实时诊断执行中的慢查询;3. 通过mysqldumpslow或pt-query-digest分析日志,定位高频、高耗时或未用索引的SQL;4. 持续监控以发现性能回归问题。

系统或数据库升级后,检查慢查询是确保性能稳定的关键步骤。核心思路是先开启监控,再分析数据,最后定位问题。
启用慢查询日志
这是获取慢查询信息最直接的方式。需要确认数据库的慢查询日志功能已开启,并根据实际情况调整阈值。
MySQL:检查配置文件(如my.cnf)中slow_query_log=ON,设置long_query_time(例如0.5秒),并指定日志路径slow_query_log_file。可开启log_queries_not_using_indexes=ON来捕获未使用索引的查询。 其他数据库:参照对应数据库文档,启用等效的慢查询或执行日志功能。
使用实时诊断工具
在不重启服务的情况下,快速查看当前正在执行的查询状态。
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执行SHOW PROCESSLISTG命令,关注Time列耗时较长的查询和State列处于“Sending data”、“Copying to tmp table”等状态的SQL。 查询sys.statement_analysis视图,按总延迟排序,找出消耗资源最多的规范化SQL语句。
分析日志定位问题SQL
利用专业工具解析慢查询日志,找出需要优化的目标。
使用mysqldumpslow命令行工具汇总日志,例如mysqldumpslow -s at -t 10 slow.log可列出平均执行时间最长的10条SQL。 使用pt-query-digest(Percona Toolkit)进行深度分析,它能提供详细的统计报告和查询建议。 重点关注执行次数多、总耗时长、扫描行数多或未使用索引的查询。基本上就这些,关键是形成监控习惯,及时发现升级带来的性能回归问题。
以上就是升级后如何检查慢查询的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!
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