使用mysqlsla分析mysql日志_MySQL
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使用mysqlsla分析mysql日志 mysqlsla是hackmysql.com推出的一款MySQL的日志分析工具,可以分析mysql的慢查询日志、分析慢查询非常好用,能针对库分析慢查询语句的执行频率、扫描的数据量、消耗时间等,而且分析出来以后还有语句范例,比mysqldumpslow好用。 接下来就来详细介绍一下mysqlsla的使用:
一、mysqlsla的安装wget http://hackmysql.com/scripts/mysqlsla-2.03.tar.gztar zvxf mysqlsla-2.03.tar.gz cd mysqlsla-2.03 perl Makefile.PL make make install
二、使用参数说明1. --log-type (-lt) type logs:通过这个参数来制定log的类型,主要有slow, general, binary, msl, udl,分析slow log时通过制定为slow.2. --sort: 制定使用什么参数来对分析结果进行排序,默认是按照t_sum来进行排序。 t_sum按总时间排序, c_sum按总次数排序3. --top:显示sql的数量,默认是10,表示取按规则排序的前多少条4. --statement-filter (-sf) [+-][TYPE]:过滤sql语句的类型,比如select、update、drop. [TYPE]有SELECT, CREATE, DROP, UPDATE, INSERT,例如"+SELECT,INSERT",不出现的默认是-,即不包括。5. --databases db: 要处理哪个库的日志:
三、统计参数说明1. queries total: 总查询次数 2. unique:去重后的sql数量 3. sorted by : 输出报表的内容排序 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. 4. Count: sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比. 5. 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. 6. 95% of Time: 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间. 7. Lock Time: 等待锁的时间. 8.95% of Lock: 95%的慢sql等待锁时间. 9.Rows sent: 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量. 10.Rows examined: 扫描的行数量. 11.Database: 属于哪个数据库. 12.Users: 哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比. 13. Query abstract: 抽象后的sql语句. 14. Query sample: sql语句.
四、使用范例1. 统计慢查询文件为dowload_server1-slow.log的所有select的慢查询sql,并显示执行时间最长的10条sql,并写到sql_time.sql中去mysqlsla -lt slow -sf "+select" -top 10 dowload_server1-slow.log >test_time.log2. 统计慢查询文件为dowload_server1-slow.log的数据库为ultraxsmutf8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 ultraxsmutf8 dowload_server1-slow.log >num_time.log
五、FAQ1. 错误:Can't locate DBI.pm in @INC (@INC contains: /usr/lib/perl5/site_perl/5.8.8/i386-linux-thread-…….解决办法: perl -MCPAN -e 'install DBI' 或者cpan DBI 2、错误:Use of uninitialized value in numeric comparison () at /usr/bin/mysqlsla line 2962.
解决办法:当采用-sort t_su就会出现这个错误,默认就是采用时间排序,因此可以去掉. 作者 飞鸿无痕 bitsCN.com

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ビッグ データ構造の処理スキル: チャンキング: データ セットを分割してチャンクに処理し、メモリ消費を削減します。ジェネレーター: データ セット全体をロードせずにデータ項目を 1 つずつ生成します。無制限のデータ セットに適しています。ストリーミング: ファイルやクエリ結果を 1 行ずつ読み取ります。大きなファイルやリモート データに適しています。外部ストレージ: 非常に大規模なデータ セットの場合は、データをデータベースまたは NoSQL に保存します。

MySQL クエリのパフォーマンスは、検索時間を線形の複雑さから対数の複雑さまで短縮するインデックスを構築することで最適化できます。 PreparedStatement を使用して SQL インジェクションを防止し、クエリのパフォーマンスを向上させます。クエリ結果を制限し、サーバーによって処理されるデータ量を削減します。適切な結合タイプの使用、インデックスの作成、サブクエリの使用の検討など、結合クエリを最適化します。クエリを分析してボトルネックを特定し、キャッシュを使用してデータベースの負荷を軽減し、オーバーヘッドを最小限に抑えます。

PHP で MySQL データベースをバックアップおよび復元するには、次の手順を実行します。 データベースをバックアップします。 mysqldump コマンドを使用して、データベースを SQL ファイルにダンプします。データベースの復元: mysql コマンドを使用して、SQL ファイルからデータベースを復元します。

MySQLテーブルにデータを挿入するにはどうすればよいですか?データベースに接続する: mysqli を使用してデータベースへの接続を確立します。 SQL クエリを準備します。挿入する列と値を指定する INSERT ステートメントを作成します。クエリの実行: query() メソッドを使用して挿入クエリを実行します。成功すると、確認メッセージが出力されます。

MySQL 8.4 (2024 年時点の最新の LTS リリース) で導入された主な変更の 1 つは、「MySQL Native Password」プラグインがデフォルトで有効ではなくなったことです。さらに、MySQL 9.0 ではこのプラグインが完全に削除されています。 この変更は PHP および他のアプリに影響します

PHP で MySQL ストアド プロシージャを使用するには: PDO または MySQLi 拡張機能を使用して、MySQL データベースに接続します。ストアド プロシージャを呼び出すステートメントを準備します。ストアド プロシージャを実行します。結果セットを処理します (ストアド プロシージャが結果を返す場合)。データベース接続を閉じます。

PHP を使用して MySQL テーブルを作成するには、次の手順が必要です。 データベースに接続します。データベースが存在しない場合は作成します。データベースを選択します。テーブルを作成します。クエリを実行します。接続を閉じます。

Oracle データベースと MySQL はどちらもリレーショナル モデルに基づいたデータベースですが、Oracle は互換性、スケーラビリティ、データ型、セキュリティの点で優れており、MySQL は速度と柔軟性に重点を置いており、小規模から中規模のデータ セットに適しています。 ① Oracle は幅広いデータ型を提供し、② 高度なセキュリティ機能を提供し、③ エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。① MySQL は NoSQL データ型をサポートし、② セキュリティ対策が少なく、③ 小規模から中規模のアプリケーションに適しています。
