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。

日志示例

  1. # Time: 2019-08-14T09:26:59.487776265+08:00
  2. # Txn_start_ts: 410450924122144769
  3. # User: root@127.0.0.1
  4. # Conn_ID: 3086
  5. # Query_time: 1.527627037
  6. # Parse_time: 0.000054933
  7. # Compile_time: 0.000129729
  8. # 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
  9. # DB: test
  10. # Is_internal: false
  11. # Digest: 50a2e32d2abbd6c1764b1b7f2058d428ef2712b029282b776beb9506a365c0f1
  12. # Stats: t:pseudo
  13. # Num_cop_tasks: 1
  14. # Cop_proc_avg: 0.07 Cop_proc_p90: 0.07 Cop_proc_max: 0.07 Cop_proc_addr: 172.16.5.87:20171
  15. # Cop_wait_avg: 0 Cop_wait_p90: 0 Cop_wait_max: 0 Cop_wait_addr: 172.16.5.87:20171
  16. # Mem_max: 525211
  17. # Succ: true
  18. # Plan: tidb_decode_plan('ZJAwCTMyXzcJMAkyMAlkYXRhOlRhYmxlU2Nhbl82CjEJMTBfNgkxAR0AdAEY1Dp0LCByYW5nZTpbLWluZiwraW5mXSwga2VlcCBvcmRlcjpmYWxzZSwgc3RhdHM6cHNldWRvCg==')
  19. insert into t select * from t;

字段含义说明

注意：

慢查询日志中所有时间相关字段的单位都是 “秒”

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。

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：

  • Memory_max：表示执行期间 TiDB 使用的最大内存空间，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。

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 Information Schema 中关于 SLOW_QUERY 表的介绍。

注意：

每次查询 SLOW_QUERY 表时，TiDB 都会去读取和解析一次当前的慢查询日志。

查询 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：

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

输出样例：

  1. +--------------+------------------------------------------------------------------+
  2. | query_time   | query                                                            |
  3. +--------------+------------------------------------------------------------------+
  4. | 12.77583857  | select * from t_slim, t_wide where t_slim.c0=t_wide.c0;          |
  5. |  0.734982725 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c0; |
  6. +--------------+------------------------------------------------------------------+

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：

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

输出样例：

  1. +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
  2. | Query_time  | query                                                            | user           |
  3. +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+
  4. | 0.676408014 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c1; | test           |
  5. +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+

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：

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

输出样例：

  1. +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
  2. | query_time  | query                       | digest                                                           |
  3. +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
  4. | 0.302558006 | select * from t1 where a=1; | 4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa |
  5. +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+

再根据 SQL 指纹搜索同类慢查询：

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

输出样例：

  1. +-----------------------------+-------------+
  2. | query                       | query_time  |
  3. +-----------------------------+-------------+
  4. | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 |
  5. | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 |
  6. +-----------------------------+-------------+

搜索统计信息为 pseudo 的慢查询 SQL 语句

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

输出样例：

  1. +-----------------------------+-------------+---------------------------------+
  2. | query                       | query_time  | stats                           |
  3. +-----------------------------+-------------+---------------------------------+
  4. | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | t1:pseudo                       |
  5. | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | t1:pseudo                       |
  6. | select * from t1 where a>2; | 0.602011247 | t1:pseudo                       |
  7. | select * from t1 where a>3; | 0.50077719  | t1:pseudo                       |
  8. | select * from t1 join t2;   | 0.931260518 | t1:407872303825682445,t2:pseudo |
  9. +-----------------------------+-------------+---------------------------------+

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：

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

用 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。

注意：

建议使用 pt-query-digest 3.0.13 及以上版本。

示例如下：

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

输出样例：

  1. # 320ms user time, 20ms system time, 27.00M rss, 221.32M vsz
  2. # Current date: Mon Mar 18 13:18:51 2019
  3. # Hostname: localhost.localdomain
  4. # Files: tidb-slow.log
  5. # Overall: 1.02k total, 21 unique, 0 QPS, 0x concurrency _________________
  6. # Time range: 2019-03-18-12:22:16 to 2019-03-18-13:08:52
  7. # Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
  8. # ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
  9. # Exec time           218s    10ms     13s   213ms    30ms      1s    19ms
  10. # Query size       175.37k       9   2.01k  175.89  158.58  122.36  158.58
  11. # Commit time         46ms     2ms     7ms     3ms     7ms     1ms     3ms
  12. # Conn ID               71       1      16    8.88   15.25    4.06    9.83
  13. # Process keys     581.87k       2 103.15k  596.43  400.73   3.91k  400.73
  14. # Process time         31s     1ms     10s    32ms    19ms   334ms    16ms
  15. # Request coun       1.97k       1      10    2.02    1.96    0.33    1.96
  16. # Total keys       636.43k       2 103.16k  652.35  793.42   3.97k  400.73
  17. # Txn start ts     374.38E       0  16.00E 375.48P   1.25P  89.05T   1.25P
  18. # Wait time          943ms     1ms    19ms     1ms     2ms     1ms   972us
  19. .
  20. .
  21. .

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：

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

recent N 会显示最近的 N 条慢查询记录，例如：

  1. 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。

  1. admin show slow top 3;
  2. admin show slow top internal 3;
  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
start SQL 语句执行开始时间
duration SQL 语句执行持续时间
details 执行语句的详细信息
succ SQL 语句执行是否成功，1: 成功，0: 失败
conn_id session 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