python脚本统计mysql慢查询

基础概念

MySQL慢查询是指执行时间超过预设阈值的SQL查询。这些查询可能会导致数据库性能下降，影响应用程序的响应速度。通过监控和分析慢查询，可以优化数据库性能。

类型

基于时间的慢查询：执行时间超过预设阈值的查询。
基于锁的慢查询：由于锁等待时间过长导致的查询。
基于扫描的慢查询：扫描大量数据行的查询。

应用场景

网站性能优化：确保网站在高并发情况下仍能快速响应。
数据分析：对大数据集进行高效查询和分析。
企业应用：保障企业级应用的稳定性和可靠性。

问题及解决方法

为什么会遇到慢查询？

索引缺失：查询涉及的字段没有建立索引。
查询语句复杂：查询语句过于复杂，导致执行时间过长。
数据量过大：表中的数据量过大，导致查询效率低下。
硬件资源不足：服务器硬件资源（如CPU、内存）不足。

如何解决这些问题？

添加索引：为查询涉及的字段添加合适的索引。
优化查询语句：简化查询语句，减少不必要的JOIN操作和子查询。
分表分库：将大表拆分为多个小表，或使用数据库分片技术。
升级硬件资源：增加服务器的CPU、内存等硬件资源。

示例代码

以下是一个使用Python脚本统计MySQL慢查询的示例：

import mysql.connector
from mysql.connector import Error

def get_slow_queries(host, user, password, database, threshold):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(host=host,
                                             user=user,
                                             password=password,
                                             database=database)
        cursor = connection.cursor()
        query = """
            SELECT * FROM mysql.slow_log
            WHERE start_time > NOW() - INTERVAL %s DAY
        """
        cursor.execute(query, (threshold,))
        slow_queries = cursor.fetchall()
        return slow_queries
    except Error as e:
        print(f"Error: {e}")
    finally:
        if connection.is_connected():
            cursor.close()
            connection.close()

if __name__ == "__main__":
    host = "localhost"
    user = "root"
    password = "your_password"
    database = "your_database"
    threshold = 7  # 统计过去7天的慢查询

    slow_queries = get_slow_queries(host, user, password, database, threshold)
    for query in slow_queries:
        print(query)