[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

-s 排序選項：c 查詢次數 r 返回記錄行數 t 查詢時間
-t n：顯示top n條查詢

對于一般的分析已經差不多了，不過對于百分比等等數據mysqldumpslow就不夠完善了。所以世界上多了很多各種MySQL慢日志分析工具，比較優(yōu)秀的有mysqlsla(Perl腳本)和pt-query-digest(Perl腳本)，可以提供Count, sql的執(zhí)行次數及占總的slow log數量的百分比，Time, 執(zhí)行時間, 包括總時間, 平均時間, 最小, 最大時間, 時間占到總慢sql時間的百分比，95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆蓋率占95%的sql的執(zhí)行時間，Lock Time, 等待鎖的時間，95% of Lock , 95%的慢sql等待鎖時間，Rows sent, 結果行統(tǒng)計數量, 包括平均, 最小, 最大數量，Rows examined, 掃描的行數量，還可以生成表報，存儲分析結果。這里就不一一介紹了。

通過這些慢日志分析軟件定位到了慢查詢語句就已經完成了SQL優(yōu)化的一大半。接下來通過在MySQL中執(zhí)行explain或者desc命令查看慢查詢語句，可以看出為什么SQL查詢慢。

mysql> explain select * from test.t \G
*************************** 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)

1. type：ALL是效率最差，最要注意的

2. key：是否有使用Key，key長度如何

3. Extra：最好不要出現(xiàn)filesort以及temporary，最主要是要關注在orderby和groupby。

Note: SQL優(yōu)化是個很復雜的過程，有可能出現(xiàn)拆東墻補西墻的情況：比如給數據庫表加入了索引之后，確實查詢快了，可是存儲空間加多了，插入刪除操作耗時也增加了，如果在一個寫多讀少的系統(tǒng)中，執(zhí)行這種優(yōu)化可能會起到反效果。所以優(yōu)化完之后千萬不能大意，要持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)，防止出現(xiàn)引入新瓶頸的情況。

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