慢查询日志

TiDB 会将执行时间超过 slow-threshold(默认值为 300 毫秒)的语句输出到 slow-query-file(默认值:"tidb-slow.log")日志文件中,用于帮助用户定位慢查询语句,分析和解决 SQL 执行的性能问题。

TiDB 默认启用慢查询日志,可以修改配置 enable-slow-log 来启用或禁用它。

日志示例

# Time: 2019-08-14T09:26:59.487776265+08:00 # Txn_start_ts: 410450924122144769 # User@Host: root[root] @ localhost [127.0.0.1] # Conn_ID: 3086 # Exec_retry_time: 5.1 Exec_retry_count: 3 # Query_time: 1.527627037 # Parse_time: 0.000054933 # Compile_time: 0.000129729 # Rewrite_time: 0.000000003 Preproc_subqueries: 2 Preproc_subqueries_time: 0.000000002 # Process_time: 0.07 Request_count: 1 Total_keys: 131073 Process_keys: 131072 Prewrite_time: 0.335415029 Commit_time: 0.032175429 Get_commit_ts_time: 0.000177098 Local_latch_wait_time: 0.106869448 Write_keys: 131072 Write_size: 3538944 Prewrite_region: 1 # DB: test # Is_internal: false # Digest: 50a2e32d2abbd6c1764b1b7f2058d428ef2712b029282b776beb9506a365c0f1 # Stats: t:pseudo # Num_cop_tasks: 1 # Cop_proc_avg: 0.07 Cop_proc_p90: 0.07 Cop_proc_max: 0.07 Cop_proc_addr: 172.16.5.87:20171 # Cop_wait_avg: 0 Cop_wait_p90: 0 Cop_wait_max: 0 Cop_wait_addr: 172.16.5.87:20171 # Cop_backoff_regionMiss_total_times: 200 Cop_backoff_regionMiss_total_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_max_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_regionMiss_avg_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_p90_time: 0.2 # Cop_backoff_rpcPD_total_times: 200 Cop_backoff_rpcPD_total_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_max_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_rpcPD_avg_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_p90_time: 0.2 # Cop_backoff_rpcTiKV_total_times: 200 Cop_backoff_rpcTiKV_total_time: 0.2 Cop_backoff_rpcTiKV_max_time: 0.2 Cop_backoff_rpcTiKV_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_rpcTiKV_avg_time: 0.2 Cop_backoff_rpcTiKV_p90_time: 0.2 # Mem_max: 525211 # Disk_max: 65536 # Prepared: false # Plan_from_cache: false # Succ: true # Plan: tidb_decode_plan('ZJAwCTMyXzcJMAkyMAlkYXRhOlRhYmxlU2Nhbl82CjEJMTBfNgkxAR0AdAEY1Dp0LCByYW5nZTpbLWluZiwraW5mXSwga2VlcCBvcmRlcjpmYWxzZSwgc3RhdHM6cHNldWRvCg==') use test; insert into t select * from t;

字段含义说明

Slow Query 基础信息:

  • Time:表示日志打印时间。
  • Query_time:表示执行这个语句花费的时间。
  • Parse_time:表示这个语句在语法解析阶段花费的时间。
  • Compile_time:表示这个语句在查询优化阶段花费的时间。
  • Query:表示 SQL 语句。慢日志里面不会打印 Query,但映射到内存表后,对应的字段叫 Query
  • Digest:表示 SQL 语句的指纹。
  • Txn_start_ts:表示事务的开始时间戳,也是事务的唯一 ID,可以用这个值在 TiDB 日志中查找事务相关的其他日志。
  • Is_internal:表示是否为 TiDB 内部的 SQL 语句。true 表示 TiDB 系统内部执行的 SQL 语句,false 表示用户执行的 SQL 语句。
  • Index_ids:表示语句涉及到的索引的 ID。
  • Succ:表示语句是否执行成功。
  • Backoff_time:表示语句遇到需要重试的错误时在重试前等待的时间。常见的需要重试的错误有以下几种:遇到了 lock、Region 分裂、tikv server is busy
  • Plan:表示语句的执行计划,用 select tidb_decode_plan('xxx...') SQL 语句可以解析出具体的执行计划。
  • Prepared:表示这个语句是否是 PrepareExecute 的请求。
  • Plan_from_cache:表示这个语句是否命中了执行计划缓存。
  • Rewrite_time:表示这个语句在查询改写阶段花费的时间。
  • Preproc_subqueries:表示这个语句中被提前执行的子查询个数,如 where id in (select if from t) 这个子查询就可能被提前执行。
  • Preproc_subqueries_time:表示这个语句中被提前执行的子查询耗时。
  • Exec_retry_count:表示这个语句执行的重试次数。一般出现在悲观事务中,上锁失败时重试执行该语句。
  • Exec_retry_time:表示这个语句的重试执行时间。例如某个查询一共执行了三次(前两次失败),则 Exec_retry_time 表示前两次的执行时间之和,Query_time 减去 Exec_retry_time 则为最后一次执行时间。

和事务执行相关的字段:

  • Prewrite_time:表示事务两阶段提交中第一阶段(prewrite 阶段)的耗时。
  • Commit_time:表示事务两阶段提交中第二阶段(commit 阶段)的耗时。
  • Get_commit_ts_time:表示事务两阶段提交中第二阶段(commit 阶段)获取 commit 时间戳的耗时。
  • Local_latch_wait_time:表示事务两阶段提交中第二阶段(commit 阶段)发起前在 TiDB 侧等锁的耗时。
  • Write_keys:表示该事务向 TiKV 的 Write CF 写入 Key 的数量。
  • Write_size:表示事务提交时写 key 或 value 的总大小。
  • Prewrite_region:表示事务两阶段提交中第一阶段(prewrite 阶段)涉及的 TiKV Region 数量。每个 Region 会触发一次远程过程调用。

和内存使用相关的字段:

  • Mem_max:表示执行期间 TiDB 使用的最大内存空间,单位为 byte。

和硬盘使用相关的字段:

  • Disk_max:表示执行期间 TiDB 使用的最大硬盘空间,单位为 byte。

和 SQL 执行的用户相关的字段:

  • User:表示执行语句的用户名。
  • Conn_ID:表示用户的链接 ID,可以用类似 con:3 的关键字在 TiDB 日志中查找该链接相关的其他日志。
  • DB:表示执行语句时使用的 database。

和 TiKV Coprocessor Task 相关的字段:

  • Request_count:表示这个语句发送的 Coprocessor 请求的数量。
  • Total_keys:表示 Coprocessor 扫过的 key 的数量。
  • Process_time:执行 SQL 在 TiKV 的处理时间之和,因为数据会并行的发到 TiKV 执行,这个值可能会超过 Query_time
  • Wait_time:表示这个语句在 TiKV 的等待时间之和,因为 TiKV 的 Coprocessor 线程数是有限的,当所有的 Coprocessor 线程都在工作的时候,请求会排队;当队列中有某些请求耗时很长的时候,后面的请求的等待时间都会增加。
  • Process_keys:表示 Coprocessor 处理的 key 的数量。相比 total_keys,processed_keys 不包含 MVCC 的旧版本。如果 processed_keys 和 total_keys 相差很大,说明旧版本比较多。
  • Cop_proc_avg:cop-task 的平均执行时间。
  • Cop_proc_p90:cop-task 的 P90 分位执行时间。
  • Cop_proc_max:cop-task 的最大执行时间。
  • Cop_proc_addr:执行时间最长的 cop-task 所在地址。
  • Cop_wait_avg:cop-task 的平均等待时间。
  • Cop_wait_p90:cop-task 的 P90 分位等待时间。
  • Cop_wait_max:cop-task 的最大等待时间。
  • Cop_wait_addr:等待时间最长的 cop-task 所在地址。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_total_times:因某种错误造成的 backoff 总次数。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_total_time:因某种错误造成的 backoff 总时间。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_max_time:因某种错误造成的最大 backoff 时间。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_max_addr:因某种错误造成的最大 backoff 时间的 cop-task 地址。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_avg_time:因某种错误造成的平均 backoff 时间。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_p90_time:因某种错误造成的 P90 分位 backoff 时间。

相关系统变量

  • tidb_slow_log_threshold:设置慢日志的阈值,执行时间超过阈值的 SQL 语句将被记录到慢日志中。默认值是 300 ms。
  • tidb_query_log_max_len:设置慢日志记录 SQL 语句的最大长度。默认值是 4096 byte。
  • tidb_redact_log:设置慢日志记录 SQL 时是否将用户数据脱敏用 ? 代替。默认值是 0 ,即关闭该功能。
  • tidb_enable_collect_execution_info:设置是否记录执行计划中各个算子的物理执行信息,默认值是 1。该功能对性能的影响约为 3%。开启该项后查看 Plan 的示例如下:
> select tidb_decode_plan('jAOIMAk1XzE3CTAJMQlmdW5jczpjb3VudChDb2x1bW4jNyktPkMJC/BMNQkxCXRpbWU6MTAuOTMxNTA1bXMsIGxvb3BzOjIJMzcyIEJ5dGVzCU4vQQoxCTMyXzE4CTAJMQlpbmRleDpTdHJlYW1BZ2dfOQkxCXQRSAwyNzY4LkgALCwgcnBjIG51bTogMQkMEXMQODg0MzUFK0hwcm9jIGtleXM6MjUwMDcJMjA2HXsIMgk1BWM2zwAAMRnIADcVyAAxHcEQNQlOL0EBBPBbCjMJMTNfMTYJMQkzMTI4MS44NTc4MTk5MDUyMTcJdGFibGU6dCwgaW5kZXg6aWR4KGEpLCByYW5nZTpbLWluZiw1MDAwMCksIGtlZXAgb3JkZXI6ZmFsc2UJMjUBrgnQVnsA'); +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | tidb_decode_plan('jAOIMAk1XzE3CTAJMQlmdW5jczpjb3VudChDb2x1bW4jNyktPkMJC/BMNQkxCXRpbWU6MTAuOTMxNTA1bXMsIGxvb3BzOjIJMzcyIEJ5dGVzCU4vQQoxCTMyXzE4CTAJMQlpbmRleDpTdHJlYW1BZ2dfOQkxCXQRSAwyNzY4LkgALCwgcnBjIG51bTogMQkMEXMQODg0MzUFK0hwcm9jIGtleXM6MjUwMDcJMjA2HXsIMg | +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | id task estRows operator info actRows execution info memory disk | | StreamAgg_17 root 1 funcs:count(Column#7)->Column#5 1 time:10.931505ms, loops:2 372 Bytes N/A | | └─IndexReader_18 root 1 index:StreamAgg_9 1 time:10.927685ms, loops:2, rpc num: 1, rpc time:10.884355ms, proc keys:25007 206 Bytes N/A | | └─StreamAgg_9 cop 1 funcs:count(1)->Column#7 1 time:11ms, loops:25 N/A N/A | | └─IndexScan_16 cop 31281.857819905217 table:t, index:idx(a), range:[-inf,50000), keep order:false 25007 time:11ms, loops:25 N/A N/A | +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

在性能测试中可以关闭自动收集算子的执行信息:

set @@tidb_enable_collect_execution_info=0;

Plan 字段显示的格式和 EXPLAIN 或者 EXPLAIN ANALYZE 大致一致。可以查看 EXPLAIN 或者 EXPLAIN ANALYZE 文档了解更多关于执行计划的信息。

更多详细信息,可以参见 TiDB 专用系统变量和语法

慢日志内存映射表

用户可通过查询 INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERY 表来查询慢查询日志中的内容,表中列名和慢日志中字段名一一对应,表结构可查看 SLOW_QUERY中的介绍。

TiDB 4.0 中,SLOW_QUERY 已经支持查询任意时间段的慢日志,即支持查询已经被 rotate 的慢日志文件的数据。用户查询时只需要指定 TIME 时间范围即可定位需要解析的慢日志文件。如果查询不指定时间范围,则仍然只解析当前的慢日志文件,示例如下:

不指定时间范围时,只会解析当前 TiDB 正在写入的慢日志文件的慢查询数据:

select count(*), min(time), max(time) from slow_query;
+----------+----------------------------+----------------------------+ | count(*) | min(time) | max(time) | +----------+----------------------------+----------------------------+ | 122492 | 2020-03-11 23:35:20.908574 | 2020-03-25 19:16:38.229035 | +----------+----------------------------+----------------------------+

指定查询 2020-03-10 00:00:002020-03-11 00:00:00 时间范围后,会定位指定时间范围内的慢日志文件后解析慢查询数据:

select count(*), min(time), max(time) from slow_query where time > '2020-03-10 00:00:00' and time < '2020-03-11 00:00:00';
+----------+----------------------------+----------------------------+ | count(*) | min(time) | max(time) | +----------+----------------------------+----------------------------+ | 2618049 | 2020-03-10 00:00:00.427138 | 2020-03-10 23:00:22.716728 | +----------+----------------------------+----------------------------+

TiDB 4.0 中新增了 CLUSTER_SLOW_QUERY 系统表,用来查询所有 TiDB 节点的慢查询信息,表结构在 SLOW_QUERY 的基础上多增加了 INSTANCE 列,表示该行慢查询信息来自的 TiDB 节点地址。使用方式和 SLOW_QUERY 系统表一样。

关于查询 CLUSTER_SLOW_QUERY 表,TiDB 会把相关的计算和判断下推到其他节点执行,而不是把其他节点的慢查询数据都取回来在一台 TiDB 上执行。

查询 SLOW_QUERY/CLUSTER_SLOW_QUERY 示例

搜索 Top N 的慢查询

查询 Top 2 的用户慢查询。is_internal=false 表示排除 TiDB 内部的慢查询,只看用户的慢查询:

select query_time, query from information_schema.slow_query where is_internal = false -- 排除 TiDB 内部的慢查询 SQL order by query_time desc limit 2;

输出样例:

+--------------+------------------------------------------------------------------+ | query_time | query | +--------------+------------------------------------------------------------------+ | 12.77583857 | select * from t_slim, t_wide where t_slim.c0=t_wide.c0; | | 0.734982725 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c0; | +--------------+------------------------------------------------------------------+

搜索某个用户的 Top N 慢查询

下面例子中搜索 test 用户执行的慢查询 SQL,且按执行消耗时间逆序排序显式前 2 条:

select query_time, query, user from information_schema.slow_query where is_internal = false -- 排除 TiDB 内部的慢查询 SQL and user = "test" -- 查找的用户名 order by query_time desc limit 2;

输出样例:

+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+ | Query_time | query | user | +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+ | 0.676408014 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c1; | test | +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+

根据 SQL 指纹搜索同类慢查询

在得到 Top N 的慢查询 SQL 后,可通过 SQL 指纹继续搜索同类慢查询 SQL。

先获取 Top N 的慢查询和对应的 SQL 指纹:

select query_time, query, digest from information_schema.slow_query where is_internal = false order by query_time desc limit 1;

输出样例:

+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+ | query_time | query | digest | +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+ | 0.302558006 | select * from t1 where a=1; | 4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa | +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+

再根据 SQL 指纹搜索同类慢查询:

select query, query_time from information_schema.slow_query where digest = "4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa";

输出样例:

+-----------------------------+-------------+ | query | query_time | +-----------------------------+-------------+ | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | +-----------------------------+-------------+

搜索统计信息为 pseudo 的慢查询 SQL 语句

select query, query_time, stats from information_schema.slow_query where is_internal = false and stats like '%pseudo%';

输出样例:

+-----------------------------+-------------+---------------------------------+ | query | query_time | stats | +-----------------------------+-------------+---------------------------------+ | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | t1:pseudo | | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | t1:pseudo | | select * from t1 where a>2; | 0.602011247 | t1:pseudo | | select * from t1 where a>3; | 0.50077719 | t1:pseudo | | select * from t1 join t2; | 0.931260518 | t1:407872303825682445,t2:pseudo | +-----------------------------+-------------+---------------------------------+

查询执行计划发生变化的慢查询

由于统计信息过时,或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时,可能导致同类型 SQL 的执行计划发生改变导致执行变慢,可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划:

select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count > 1 limit 3\G

输出样例:

***************************[ 1. row ]*************************** count | 2 digest | 17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest25 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (291638, 291737)]; ***************************[ 2. row ]*************************** count | 2 digest | 9337865f3e2ee71c1c2e740e773b6dd85f23ad00f8fa1f11a795e62e15fc9b23 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest22 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (215420, 215519)]; ***************************[ 3. row ]*************************** count | 2 digest | db705c89ca2dfc1d39d10e0f30f285cbbadec7e24da4f15af461b148d8ffb020 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest11 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (303359, 303458)];

然后可以用查询结果中的 SQL 指纹进一步查询不同的 plan

select min(plan), plan_digest from cluster_slow_query where digest='17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94' group by plan_digest\G

输出样例:

*************************** 1. row *************************** min(plan): Sort_6 root 100.00131380758702 sbtest.sbtest25.c:asc └─HashAgg_10 root 100.00131380758702 group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c └─TableReader_15 root 100.00131380758702 data:TableRangeScan_14 └─TableScan_14 cop 100.00131380758702 table:sbtest25, range:[502791,502890], keep order:false plan_digest: 6afbbd21f60ca6c6fdf3d3cd94f7c7a49dd93c00fcf8774646da492e50e204ee *************************** 2. row *************************** min(plan): Sort_6 root 1 sbtest.sbtest25.c:asc └─HashAgg_12 root 1 group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c └─TableReader_13 root 1 data:HashAgg_8 └─HashAgg_8 cop 1 group by:sbtest.sbtest25.c, └─TableScan_11 cop 1.2440069558121831 table:sbtest25, range:[472745,472844], keep order:false

查询集群各个 TIDB 节点的慢查询数量

select instance, count(*) from information_schema.cluster_slow_query where time >= "2020-03-06 00:00:00" and time < now() group by instance;

输出样例:

+---------------+----------+ | instance | count(*) | +---------------+----------+ | 0.0.0.0:10081 | 124 | | 0.0.0.0:10080 | 119771 | +---------------+----------+

查询仅出现在异常时间段的慢日志

假如发现 2020-03-10 13:24:00 ~ 2020-03-10 13:27:00 的 QPS 降低或者延迟上升等问题,可能是由于突然出现大查询导致的,可以用下面 SQL 查询仅出现在异常时间段的慢日志,其中 2020-03-10 13:20:00 ~ 2020-03-10 13:23:00 为正常时间段。

SELECT * FROM (SELECT /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ count(*), min(time), sum(query_time) AS sum_query_time, sum(Process_time) AS sum_process_time, sum(Wait_time) AS sum_wait_time, sum(Commit_time), sum(Request_count), sum(process_keys), sum(Write_keys), max(Cop_proc_max), min(query),min(prev_stmt), digest FROM information_schema.CLUSTER_SLOW_QUERY WHERE time >= '2020-03-10 13:24:00' AND time < '2020-03-10 13:27:00' AND Is_internal = false GROUP BY digest) AS t1 WHERE t1.digest NOT IN (SELECT /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ digest FROM information_schema.CLUSTER_SLOW_QUERY WHERE time >= '2020-03-10 13:20:00' AND time < '2020-03-10 13:23:00' GROUP BY digest) ORDER BY t1.sum_query_time DESC limit 10\G

输出样例:

***************************[ 1. row ]*************************** count(*) | 200 min(time) | 2020-03-10 13:24:27.216186 sum_query_time | 50.114126194 sum_process_time | 268.351 sum_wait_time | 8.476 sum(Commit_time) | 1.044304306 sum(Request_count) | 6077 sum(process_keys) | 202871950 sum(Write_keys) | 319500 max(Cop_proc_max) | 0.263 min(query) | delete from test.tcs2 limit 5000; min(prev_stmt) | digest | 24bd6d8a9b238086c9b8c3d240ad4ef32f79ce94cf5a468c0b8fe1eb5f8d03df

解析其他的 TiDB 慢日志文件

TiDB 通过 session 变量 tidb_slow_query_file 控制查询 INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERY 时要读取和解析的文件,可通过修改改 session 变量的值来查询其他慢查询日志文件的内容:

set tidb_slow_query_file = "/path-to-log/tidb-slow.log"

pt-query-digest 工具分析 TiDB 慢日志

可以用 pt-query-digest 工具分析 TiDB 慢日志。

示例如下:

pt-query-digest --report tidb-slow.log

输出样例:

# 320ms user time, 20ms system time, 27.00M rss, 221.32M vsz # Current date: Mon Mar 18 13:18:51 2019 # Hostname: localhost.localdomain # Files: tidb-slow.log # Overall: 1.02k total, 21 unique, 0 QPS, 0x concurrency _________________ # Time range: 2019-03-18-12:22:16 to 2019-03-18-13:08:52 # Attribute total min max avg 95% stddev median # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Exec time 218s 10ms 13s 213ms 30ms 1s 19ms # Query size 175.37k 9 2.01k 175.89 158.58 122.36 158.58 # Commit time 46ms 2ms 7ms 3ms 7ms 1ms 3ms # Conn ID 71 1 16 8.88 15.25 4.06 9.83 # Process keys 581.87k 2 103.15k 596.43 400.73 3.91k 400.73 # Process time 31s 1ms 10s 32ms 19ms 334ms 16ms # Request coun 1.97k 1 10 2.02 1.96 0.33 1.96 # Total keys 636.43k 2 103.16k 652.35 793.42 3.97k 400.73 # Txn start ts 374.38E 0 16.00E 375.48P 1.25P 89.05T 1.25P # Wait time 943ms 1ms 19ms 1ms 2ms 1ms 972us . . .

定位问题语句的方法

并不是所有 SLOW_QUERY 的语句都是有问题的。会造成集群整体压力增大的,是那些 process_time 很大的语句。wait_time 很大,但 process_time 很小的语句通常不是问题语句,是因为被问题语句阻塞,在执行队列等待造成的响应时间过长。

admin show slow 命令

除了获取 TiDB 日志,还有一种定位慢查询的方式是通过 admin show slow SQL 命令:

admin show slow recent N;
admin show slow top [internal | all] N;

recent N 会显示最近的 N 条慢查询记录,例如:

admin show slow recent 10;

top N 则显示最近一段时间(大约几天)内,最慢的查询记录。如果指定 internal 选项,则返回查询系统内部 SQL 的慢查询记录;如果指定 all 选项,返回系统内部和用户 SQL 汇总以后的慢查询记录;默认只返回用户 SQL 中的慢查询记录。

admin show slow top 3; admin show slow top internal 3; admin show slow top all 5;

由于内存限制,保留的慢查询记录的条数是有限的。当命令查询的 N 大于记录条数时,返回的结果记录条数会小于 N

输出内容详细说明,如下:

列名描述
startSQL 语句执行开始时间
durationSQL 语句执行持续时间
details执行语句的详细信息
succSQL 语句执行是否成功,1:成功,0:失败
conn_idsession 连接 ID
transcation_ts事务提交的 commit ts
user执行该语句的用户名
db执行该 SQL 涉及到 database
table_ids执行该 SQL 涉及到表的 ID
index_ids执行该 SQL 涉及到索引 ID
internal表示为 TiDB 内部的 SQL 语句
digest表示 SQL 语句的指纹
sql执行的 SQL 语句

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