MySQL提供的一种日志记录，用来记录mysql中相应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过
long_query_time值的sql，则会被记录到慢日志中。long_query_time默认为10s。默认mysql没有开启慢查询，需要手
动来设置开启，如果不是调优需要，不建议开启。
一、查看状态
mysql> show variables like'%slow_query_log%';
开启：mysql> set global slow_query_log=1;
如果要永久生效，需要修改my.cnf,
[mysqld]
#添加一下参数
slow_query_log=1
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/localhost-slow.log
二、查看阈值
满足什么条件的sql才能收集到日志中呢？
mysql> show variables like'long_query_time%';
参数设置可以在my.cnf中修改
注意：在mysql源码中，判断条件是long_query_time>10
超过10秒的才被记录
使用命令设置：
mysql> set global long_query_time=3;
为什么看不到修改的值呢？
1-需要重新连接，才行
2-使用show globalvariables like 'long_query_time';
三、查看记录数
查询慢日志中收集的sql记录条数，也可以以此来衡量系统性能
mysql> show global status like'%Slow_queries%';
问题：设置MySQL慢查询的输出日志格式为文件还是表，或者两者都有？
通过命令：show variables like ‘%log_output%’;
通过log_output的值可以查看到输出的格式，上面的值为FILE,TABLE。当然，我们也可以设置输出的格式为文本，或者同时记录文本和数据库表中，设置的命令如下：
#慢查询日志输出到表中（即mysql.slow_log）
set globallog_output=’TABLE’;
#慢查询日志仅输出到文本中(即：slow_query_log_file指定的文件)
setglobal log_output=’FILE’;
#慢查询日志同时输出到文本和表中
setglobal log_output=’FILE,TABLE’;
关于慢查询日志的表中的数据个文本中的数据格式分析：
慢查询的日志记录myql.slow_log表中，格式如下：
mysql> mysql> select * from mysql.slow_log limit 1;
+---------------------+--------------------------------+------------+-----------+-----------+---------------+------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------+
| start_time | user_host | query_time | lock_time | rows_sent | rows_examined | db | last_insert_id | insert_id | server_id | sql_text | thread_id |
+---------------------+--------------------------------+------------+-----------+-----------+---------------+------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------+
| 2018-02-07 11:16:55 | root[root] @ [121.196.203.51] | 00:00:00 | 00:00:00 | 13 | 40 | jp_core_db | 0 | 0 | 0 | select pd.lastAuction from Product pd where pd.status = 'O' and pd.auctionStatus = 'A' | 1621 |
+---------------------+--------------------------------+------------+-----------+-----------+---------------+------------+----------------+-----------+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
慢查询的日志记录到mysql_slow.log文件中，格式如下：
# Time: 180118 14:58:37
# User@Host: root[root] @ localhost [] Id: 150
# Query_time: 0.000270 Lock_time: 0.000109 Rows_sent: 0 Rows_examined: 6
SET timestamp=1516258717;
delete from user where User='app';
#可以看到，不管是表还是文件，都具体记录了：是那条语句导致慢查询（sql_text），该慢查询语句的查询时间（query_time），锁表时间（Lock_time），以及扫描过的行数（rows_examined）等信息。
问题：如何查询当前慢查询的语句的个数？
在MySQL中有一个变量专门记录当前慢查询语句的个数：
输入命令：show global status like ‘%slow%’;
mysql> show global status like '%slow%';
+---------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+-------+
| Slow_launch_threads | 132 |
| Slow_queries | 1772 |
+---------------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
（注意：上述所有命令，如果都是通过MySQL的shell将参数设置进去，如果重启MySQL，所有设置好的参数将失效，如果想要永久的生效，需要将配置参数写入my.cnf文件中）。
补充知识点：如何利用MySQL自带的慢查询日志分析工具mysqldumpslow分析日志？
mysqldumpslow –s c –t 10 slow-query.log
具体参数设置如下：
-
-s 表示按何种方式排序，c、t、l、r分别是按照记录次数、时间、查询时间、返回的记录数来排序，ac、at、al、ar，表示相应的倒叙；
-
-t 表示top的意思，后面跟着的数据表示返回前面多少条；
-
-g 后面可以写正则表达式匹配，大小写不敏感。
[root@nginx-test /var/log/mysql]# mysqldumpslow -s c -t 2 /var/log/mysql/mysql_slow.log
Reading mysql slow query log from /var/log/mysql/mysql_slow.log
Count: 125448 Time=0.00s (131s) Lock=0.00s (3s) Rows=2.2 (272835), 2users@2hosts
select productauc0_.productAuctionId as productA1_12_, productauc0_.auctionIndex as auctionI2_12_, productauc0_.bidCoins as bidCoins3_12_, productauc0_.bidPrice as bidPrice4_12_, productauc0_.bidStep as bidStep5_12_, productauc0_.bidTime as bidTime6_12_, productauc0_.bidder as bidder7_12_, productauc0_.buyFlag as buyFlag8_12_, productauc0_.categoryCode as category9_12_, productauc0_.createTime as createT10_12_, productauc0_.currentAuctionDetailId as current11_12_, productauc0_.currentBidPrice as current12_12_, productauc0_.currentBidTime as current13_12_, productauc0_.currentBidder as current14_12_, productauc0_.effectCoin as effectC15_12_, productauc0_.effetcPoint as effetcP16_12_, productauc0_.endTime as endTime17_12_, productauc0_.newUserFlag as newUser18_12_, productauc0_.productCode as product19_12_, productauc0_.productCost as product20_12_, productauc0_.productName as product21_12_, productauc0_.productPrice as product22_12_, productauc0_.refundRate as refundR23_12_, productauc0_.startPrice as startPr24_12_, productauc0_.startTime as startTi25_12_, productauc0_.status as status26_12_, productauc0_.updateTime as updateT27_12_ from ProductAuction productauc0_ where productauc0_.status='S'
Count: 66216 Time=0.00s (127s) Lock=0.00s (2s) Rows=1.7 (115074), root[root]@[121.196.203.51]
select productauc0_.productAuctionId as productA1_12_, productauc0_.auctionIndex as auctionI2_12_, productauc0_.bidCoins as bidCoins3_12_, productauc0_.bidPrice as bidPrice4_12_, productauc0_.bidStep as bidStep5_12_, productauc0_.bidTime as bidTime6_12_, productauc0_.bidder as bidder7_12_, productauc0_.buyFlag as buyFlag8_12_, productauc0_.categoryCode as category9_12_, productauc0_.createTime as createT10_12_, productauc0_.currentAuctionDetailId as current11_12_, productauc0_.currentBidPrice as current12_12_, productauc0_.currentBidTime as current13_12_, productauc0_.currentBidder as current14_12_, productauc0_.effectCoin as effectC15_12_, productauc0_.effetcPoint as effetcP16_12_, productauc0_.endTime as endTime17_12_, productauc0_.firstBidTime as firstBi18_12_, productauc0_.newUserFlag as newUser19_12_, productauc0_.noviceReturnFlag as noviceR20_12_, productauc0_.productCode as product21_12_, productauc0_.productCost as product22_12_, productauc0_.productName as product23_12_, productauc0_.productPrice as product24_12_, productauc0_.refundRate as refundR25_12_, productauc0_.startPrice as startPr26_12_, productauc0_.startTime as startTi27_12_, productauc0_.status as status28_12_, productauc0_.updateTime as updateT29_12_ from ProductAuction productauc0_ where productauc0_.status='S'
上述中的参数含义如下：
Count:125448 #语句出现了125448次；
Time=0.00s（131s） #执行最长时间为0.00s，累计总耗费时间131s；
Lock=0.0s（3s） #等待锁最长时间为0s，累计等待锁耗费时间为3s；
Rows=2.2（272835） #发送给客户端最多的行数为2.2，累计发送给客户端的函数为272835
#注意：mysqldumpslow脚本是用perl语言写的，具体mysqldumpslow的用法后期再讲）
问题：实际在学习过程中，如何得知设置的慢查询是有效的？
很简单，我们可以手动产生一条慢查询语句，比如，如果我们的慢查询log_query_time的值设置为1，则我们可以执行如下语句：
select sleep(1);
该条语句即是慢查询语句，之后，便可以在相应的日志输出文件或表中去查看是否有该条语句