Mysql慢查询操作梳理总结-mysql 慢查询

kris 2025-01-24 03:13:55 3

默认

摘要： 对MySQL慢查询日志进行分析的基本教程？开启慢查询日志mysql>setglobalslow_query_log=1;定义时间SQL查询的超时时间mysql&...

对MySQL慢查询日志进行分析的基本教程？

开启慢查询日志

mysql>setglobalslow_query_log=1;

定义时间SQL查询的超时时间

mysql>setgloballong_query_time=0.005;

查看慢查询日志的保存路径

mysql>showglobalvariableslike'slow_query_log_file';

查看慢查询

图片来源：网络

cat/var/log/mysql/slow.log

hive为什么查询速度比mysql慢？

Hive相对于MySQL查询速度慢的主要原因包括：
1. 数据存储和处理方式：Hive是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的数据仓库，而MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS）。Hive将数据存储在HDFS中，需要通过MapReduce来处理和查询数据，而MySQL使用基于索引的查询方式，可以更快地检索数据。
2. 数据格式和压缩：Hive默认使用文本格式存储数据，而MySQL使用二进制格式。在查询数据时，文本格式需要进行解析，增加了查询的开销。此外，Hive也支持数据压缩，但压缩和解压缩过程会带来计算开销。
3. 查询优化：Hive是一个批处理框架，适用于大规模数据处理和分析。它执行查询时需要进行多个阶段的MapReduce任务，包括数据读取、数据转换和聚合等，每个阶段都需要进行磁盘IO和网络传输，导致查询速度相对较慢。而MySQL使用了更多的查询优化技术，如索引、查询缓存和预编译等，可以更快地执行查询操作。
4. 数据规模和并行性：由于Hive适用于处理大规模数据集，它通常在大型集群上运行，可以在多个计算节点上并行处理数据。但对于小规模数据集和单个计算节点上的查询，Hive的查询性能可能会受到限制。
总的来说，Hive的设计目标是为了处理大规模数据集的分布式计算，而MySQL则更适用于小规模数据集和在线事务处理。因此，在查询速度方面，MySQL通常会比Hive更快。