mysql慢查询日志怎么看 mysql设置慢查询

mysql执行的sql脚本中，注释怎么写？

1.MySQL的SQL语句里面是可以加注释的。例如："select from t1"可以写成"/ tag /select from t1"。这个tag可以扩展成很多格式，这样在MySQL的日志中就可以看到这个tag。

mysql慢查询日志怎么看 mysql设置慢查询

mysql慢查询日志怎么看 mysql设置慢查询

2."!"后的5位数字代表MySQL版本号,上面这个语句的意思是只有MySQL版本号大于9.0的时候，注释内容才会被执行。由于目前也没有9.0版本，所以注释内容是不会被执行的，但是在LOG日志和慢查询日志里可以看到语句中的tag注释，在show full processlist中也可以看到SQL语句中的注释tag。

3.MySQL包含一些其他SQL DBMS中不具备的扩展。注意，如果使用了它们，将无法把代码移植到其他SQL。在本例中，MySQL能够解析并执行注释中的代码，就像对待其他MySQL语句一样，但其他SQL将忽略这些扩展。set global log_queries_not_using_indexes=ON; -- 记录未使用索引的sql 语句

1.MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle旗下产品找到慢SQL日志文件，打开后就会出现类似下面这样的语句；。MySQL 的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面MySQL是的 RDBMS 应用软件之一。

2.MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。

3.MySQL 软件采用了双授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。 由于其社区版的性能卓越，搭配PHP和Apache可组成良好的开发环境。

美团面试题：慢SQL有遇到过吗？是怎么解决的？

local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志

大家好，我是田维常，可以叫我老田，也可以叫我田哥

。2017年的时候，我刚去上海，朋友内推我去美团面试，之前我也写过一个一篇文章，也是在美团面试中遇到的：

美团面试题：String s = new String("111")会创建几个对象？

关于慢SQL，我和面试官扯了很久，面试官也是很谦虚的，总是点头，自己以为回答的还可以。的，还是说了“ 你先回去等通知吧！ ”。

所以，我决定把这个慢SQL技术点，好好和你分享分享。希望你下次在遇到类似的面试，能顺顺利利轻轻松松的斩获自己想要的offer。

MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录MySQL中查询时间超过（大于）设置阈值（long_query_time）的语句，记录到慢查询日志中。

其中，long_query_time的默认值是10，单位是秒，也就是说默认情况下，你的SQL查询时间超过10秒就算慢SQL了。

在MySQL中，慢SQL日志默认是未开启的，也就说就算出现了慢SQL，也不会告诉你的，如果需要知道哪些SQL是慢SQL，需要我们手动开启慢SQL日志的。

关于慢SQL是否开启，我们可以通过下面这个命令来查看：

在这里插入描述

通过命令，我们就可以看到slow_query_log项为OFF，说明我们的慢SQL日志并未开启。另外我们也可以看到我们慢SQL日志存放于哪个目录下和日志文件名。

下面我们来开启慢SQL日志，执行下面的命令：

这里需要注意，这里开启的是我们当前的数据库，并且，我们重启数据库后会失效的。

开启慢SQL日志后，再次查看：

slow_query_log项已经变成ON，说明开启成功。

上面说过慢SQL默认时间是10秒，我们通过下面的命令就可以看到我们慢SQL的默认时间：

在这里插入描述

我们总不能一直使用这个默认值，可能很多业务需要时间更短或更长，所以此时，我们就需要对默认时间进行修改，修改命令如下：

修改完了，我们再来看看是否已经改成了3秒。

这里需要注意：想要的生效，还需要修改MySQL下面的配置文件myf 文件。

注意：不同作系统，配置有些区别。

Linux作系统中

Windows作系统中

执行一条慢SQL，因为我们前面已经设置好了慢SQL时间为3秒，所以，我们只要执行一条SQL时间超过3秒即可。

该SQL耗时4.024秒，下面我们就来查看慢SQL出现了多少条。

使用命令：

简单说明：

切记

通常我们定位慢SQL有两种方式：

种：定位慢查询 SQL 可以通过两个表象进行判断

第二种：根据不同的数据库使用不同的方式获取问题 SQL

如果开启了慢SQL日志后，可能会有大量的慢SQL日志产生，此时再用肉眼看，那是不太现实的，所以大佬们就给我搞了个工具： mysqldumpslow 。

mysqldumpslow 能将相同的慢SQL归类，并统计出相同的SQL执行的次数，每次执行耗时多久、总耗时，每次返回的行数、总行数，以及客户端连接信息等。

通过命令

比较常用的参数有这7、配置日志，可自定义路径存放日志文档方便管理，Error Log错误日志：记录启动、运行或停止mysqld时出现的问题; General Log通用日志：记录建立的客户端连接和执行的语句，占用资源多默认不启用; Show Query Log慢查询日志：记录所有执行时间超过long_query_time秒的所有查询或不使用索引的查询，Bin Log二进制日志，记录所有更改数据的语句，还用于，启用主从备份时一定要启用此日志。么几个：

如上一条命令，应该是mysqldumpslow最简单的一种形式，其中-s参数是以什么方式排序的意思，c指代的是以总数从大到小的方式排序。-s的常用子参数有：c: 相同查询以查询条数和从大到小排序。t: 以查询总时间的方式从大到小排序。l: 以查询锁的总时间的方式从大到小排序。at: 以查询平均时间的方式从大到小排序。al: 以查询锁平均时间的方式从大到小排序。

同样的，还可以增加其他参数，实际使用的时候，按照自己的情况来。

其他常用方式：

接下，我们来个实际作。

这其中的 SQL 语句因为涉及某些信息，所以我都用号将主体替换了，如果希望得到具体的值，使用-a参数。

使用 mysqldumpslow 查询出来的摘要信息，包含了这些内容：

Count : 464 ：表示慢查询日志总共记录到这条sql语句执行的次数；

Time=18.35s (8515s) ：18.35s表示平均执行时间（-s at)，8515s表示总的执行时间(-s t)；

Lock=0.01s (3s) ：与上面的Time相同，个表示平均锁定时间(-s al)，括号内的表示总的锁定时间(-s l)（也有另一种说法，说是表示的等待锁释放的时间）；

Rows=90884.0 (42170176) : 个值表示扫描的平均行数(-s ar)，括号内的值表示扫描的总行数(-s r)。

是不是

so easy!!!!

mysql开启binlog日志

4.优化数据库对象；

mysql开启binlog日志

6、设置root密码，配置windows服务默认。

mysql有以下几种日志：错误日志： -log-err查询日志： -log慢查询日志: -log-slow-queries更新日志: -log-update二进制日志： -log-bin在mysql的安装目录下，打开my.ini,在后面加上上面的参数，保存后重启mysql服务就行了

MySQL怎样优化WHERE子句

1、双击 mysql-installer-community-5.6.24.0 安装，接受用户许可协议。

在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的异。这里主要介绍下select查询优化的要点。

1. 使用慢查询日志去发现慢查询。

2. 使用执行去判断查询是否正常运行。

3. 总是去测试你的查询看看是否他们运行在状态下 –久而久之性能总会变化。

4. 避免在整个表上使用count(),它可能锁住整张表。

5. 使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存。

6. 在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT。

7. 在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列。

8. 保持索引简单,不在多个索引中包含同一个列。

9. 有时候MySQL会使用错误的索引,对于这种情况使用USE INDEX。

10. 检查使用SQL_MODE=STRICT的问题。

11.对于记录数小于5的索引字段，在UNION的时候使用LIMIT不是是用OR.

12. 为了 避免在更新前SELECT4. 明知只有一条查询结果，那请使用“LIMIT 1”，可以避免全表扫描，找到对应结果就不会再继续扫描了。，使用INSERT ON LICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去实现。

3. 不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句。

14. 避免使用ORDER BY RAND().

15. LIMIT M，N实际上可以减缓查询在某些情况下，有节制地使用。

16. 在WHERE子句中使用UNION代替子查询。

17. 对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。

18. 在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。

19. 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据。

20. 最小化的数据在查询你需要的数据，使用消耗大量的时间。

21. 考虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销。

22. 基准查询，包括使用上的负载，有时一个简单的查询可以影响其他查询。

23. 当负载增加您的上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有问题的查询。

24. 在开发环境中产生的镜像数据中 测试的所有可疑的查询。

来源：PHP程序员雷雪松的博客

如何实时mysql中的SQL语句的执行情况

（2）复合索引

如果是这样的话，你可以看把导出的BSON文件还原到数据库看关于mysql的触发器的东西。

Rainbow702 写道引用可以日志或其它方式记录下来数据库本身应该就有作日志的啊问题补充：我用的hibernate的PostDeleteEvent,还是有些问题

hibernate自带的

jkp 写道用spring的aop啊，在删除记录的方法上加一个记录日志的切入点去记录啊，dao层一般增、删、改、查的方法都是单独出来的吧，在所有删除记录的方法上写切入点。

或者使用loger，其它的都不写，就在删除的方法里面写上日志应该就没问题。

可以查看日志文件【机器名-slow.log】，里面有执行缓慢的语句，看看是否需要优化程序还是修改数据库结构。

可以show full processlist查看正在执行的语句。

在Mysql中，把多个值以字符串组合的方式保存到一列和把各个值单独保存到一条记录的综合效率分析。

（3）能力

索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的。

1.索引的优点

设你拥有三个未索引的表t1、t2和t3，每个表都分别包含数据列i1、i2和i3，并且每个表都包含了1000条数据行，其序号从1到1000。查找某些值匹配的数据行组合的查询可能如下所示：

SELECT t1.i1, t2.i2, t3.i3 FROM t1, t2, t3 WHERE t1.i1 = t2.i2 AND t2.i1 = t3.i3;

这个查询的结果应该是1000行，每个数据行包含三个相等的值。如果在没有索引的情况下处理这个查询，那么如果我们不对这些表进行全部地扫描，我们是没有办法知道哪些数据行含有哪些值的。因此你必须尝试所有的组合来查找符合WHERE条件的记录。可能的组合的数量是1000 x 1000 x 1000（10亿！），它是匹配记录的数量的一百万倍。这就浪费了大量的工作。这个例子显示，如果没有使用索引，随着表的记录不断增长，处理这些表的联结所花费的时间增长得更快，导致性能。我们可以通过索引这些数据表来显著地提高速度，因为索引让查询采用如下所示的方式来处理：

1．选择表t1中的行并查看该数据行的值。

2．使用表t2上的索引，直接定位到与t1的值匹配的数据行。类似地，使用表t3上的索引，直接定位到与表t2的值匹配的数据行。

3．处理表t1的下一行并重复前面的过程。执行这样的作直到t1中的所有数据行都被检查过。

在这种情况下，我们仍然对表t1执行了完整的扫描，但是我们可以在t2和t3上执行索引查找，从这些表中直接地获取数据行。理论上采用这种方式运行上面的查询会快一百万倍。当然这个例子是为了得出结论来人为建立的。然而，它解决的问题却是现实的，给没有索引的表添加索引通常会获得惊人的性能提高。

-2.索引的代价

其次，索引会花费磁盘空间，多个索引相应地花费更多的磁盘空间。这可能导致更快地到达数据表的大小限制：

· 对于MyISAM表，频繁地索引可能引起索引文件比数据文件更快地达到限制。

· 对于BDB表，它把数据和索引值一起存储在同一个文件中，添加索引引起这种表更快地达到文件限制。

· 在InnoDB的共享表空间中分配的所有表都竞争使用相同的公共空间池，因此添加索引会更快地耗尽表空间中的存储。但是，与MyISAM和BDB表使用的文件不同，InnoDB共享表空间并不受作系统的文件大小限制，因为我们可以把它配置成使用多个文件。只要有额外的磁盘空间，你就可以通过添加新组件来扩展表空间。

使用单独表空间的InnoDB表与BDB表受到的约束是一样的，因为它的数据和索引值都存储在单个文件中。

这些要素的实际含义是：如果你不需要使用特殊的索引帮助查询执行得更快，就不要建立索引。

3.选择索引

用于搜索、排序和分组的索引数据列并不仅仅是用于输出显示的。换句话说，用于索引的的备选数据列是那些出现在WHERE子句、join子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列。仅仅出现在SELECT关键字后面的输出数据列列表中的数据列不是很好的备选列：

SELECT col_a <- 不是备选列 FROM tbl1 LEFT JOIN tbl2 ON tbl1.col_b = tbl2.col_c <- 备选列 WHERE col_d = expr; <- 备选列

当然，显示的数据列与WHERE子句中使用的数据列也可能相同。我们的观点是输出列表中的数据列本质上不是用于索引的很好的备选列。

考虑数据列的基数（cardinality）。基数是数据列所包含的不同值的数Ja反射技术，是编写框架所必需的技术，但存在的性能问题，替代ja字节码技术，nio没什么好说的，值得注意的是“直接记忆”的特点，使用场景。量。例如，某个数据列包含值1、3、7、4、7、3，那么它的基数就是4。索引的基数相对于数据表行数较高（也就是说，列中包含很多不同的值，重复的值很少）的时候，它的工作效果。如果某数据列含有很多不同的年龄，索引会很快地分辨数据行。如果某个数据列用于记录性别（只有”M”和”F”两种值），那么索引的用处就不大。如果值出现的几率几乎相等，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据行。在这些情况下，根本不要使用索引，因为查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。惯用的百分比界线是”30%”。现在查询优化器更加复杂，把其它一些因素也考虑进去了，因此这个百分比并不是MySQL决定选择使用扫描还是索引的因素。

索引较短的值。尽可能地使用较小的数据类型。例如，如果MEDIUMINT足够保存你需要存储的值，就不要使用BIGINT数据列。如果你的值不会长于25个字符，就不要使用CHAR(100)。较小的值通过几个方面改善了索引的处理速度：

· 较短的值可以更快地进行比较，因此索引的查找速度更快了。

· 较小的值导致较小的索引，需要更少的磁盘I/O。

· 使用较短的键值的时候，键缓存中的索引块（block）可以保存更多的键值。MySQL可以在内存中一次保持更多的键，在不需要从磁盘读取额外的索引块的情况下，提高键值定位的可能性。

对于InnoDB和BDB等使用聚簇索引（clustered index）的存储引擎来说，保持主键（primary key）短小的优势更突出。聚簇索引中数据行和主键值存储在一起（聚簇在一起）。其它的索引都是次级索引；它们存储主键值和次级索引值。次级索引屈从主键值，它们被用于定位数据行。这暗示主键值都被到每个次级索引中，因此如果主键值很长，每个次级索引就需要更多的额外空间。

索引字符串值的前缀（prefixe）。如果你需要索引一个字符串数据列，那么在任何适当的情况下都应该指定前缀长度。例如，如果有CHAR(200)数据列，如果前面10个或20个字符都不同，就不要索引整个数据列。索引前面10个或20个字符会节省大量的空间，并且可能使你的查询速度更快。通过索引较短的值，你可以获得那些与比较速度和磁盘I/O节省相关的好处。当然你也需要利用常识。仅仅索引某个数据列的个字符串可能用处不大，因为如果这样作，那么在索引中不会有太多的值。

你可以索引CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB和TEXT数据列的前缀。

使用最左（leftmost）前缀。建立多列复合索引的时候，你实际上建立了MySQL可以使用的多个索引。复合索引可以作为多个索引使用，因为索引中最左边的列都可以用于匹配数据行。这种列被称为”最左前缀”（它与索引某个列的前缀不同，那种索引把某个列的前面几个字符作为索引值）。

设你在表的state、city和zip数据列上建立了复合索引。索引中的数据行按照state/city/zip次序排列，因此它们也会自动地按照state/city和state次序排列。这意味着，即使你在查询中只指定了state值，或者指定state和city值，MySQL也可以使用这个索引。因此，这个索引可以被用于搜索如下所示的数据列组合：

state, city, zip state, city state

MySQL不能利用这个索引来搜索没有包含在最左前缀的内容。例如，如果你按照city或zip来搜索，就不会使用到这个索引。如果你搜索给定的state和具体的ZIP代码（索引的1和3列），该索引也是不能用于这种组合值的，尽管MySQL可以利用索引来查找匹配的state从而缩小搜索的范围。

不要过多地索引。不要认为”索引越多，性能越高”，不要对每个数据列都进行索引。我们在前面提到过，每个额外的索引都会花费更多的磁盘空间，并降低写作的性能。当你修改表的内容的时候，索引就必须被更新，甚至可能重新整理。如果你的索引很少使用或使用，你就没有必要减小表的修改作的速度。此外，为检索作生成执行的时候，MySQL会考虑索引。建立额外的索引会给查询优化器增加更多的工作量。如果索引太多，有可能（未必）出现MySQL选择索引失败的情况。维护自己必须的索引可以帮助查询优化器来避免这类错误。

如果你考虑给已经索引过的表添加索引，那么就要考虑你将增加的索引是否是已有的多列索引的最左前缀。如果是这样的，不用增加索引，因为已经有了（例如，如果你在state、city和zip上建立了索引，那么没有必要再增加state的索引）。

让索引类型与你所执行的比较的类型相匹配。在你建立索引的时候，大多数存储引擎会选择它们将使用的索引实现。例如，InnoDB通常使用B树索引。MySQL也使用B树索引，它只在三维数据类型上使用R树索引。但是，MEMORY存储引擎支持散列索引和B树索引，并允许你选择使用哪种索引。为了选择索引类型，需要考虑在索引数据列上将执行的比较作类型：

· 对于散列（hash）索引，会在每个数据列值上应用散列函数。生成的结果散列值存储在索引中，并用于执行查询。散列函数实现的算法类似于为不同的输入值生成不同的散列值。使用散列值的好处是散列值比原始值的比较效率更高。散列索引用于执行=或<=>作等匹配的时候速度非常快。但是对于查询一个值的范围效果就非常了：

id < 30 weight BETWEEN 100 AND 150

· B树索引可以用于高效率地执行的或者基于范围（使用作<、<=、=、>=、>、<>、!=和BETWEEN）的比较。B树索引也可以用于LIKE模式匹配，前提是该模式以文字串而不是通配符开头。

如果你使用的MEMORY数据表只进行值查询，散列索引是很好的选择。这是MEMORY表使用的默认的索引类型，因此你不需要特意指定。如果你希望在MEMORY表上执行基于范围的比较，应该使用B树索引。为了指定这种索引类型，需要给索引定义添加USING BTREE。例如：

CREATE TABLE lookup ( id INT NOT NULL, name CHAR(20), PRIMARY KEY USING BTREE (id) ) ENGINE = MEMORY;

如果你希望执行的语句的类型允许，单个MEMORY表可以同时拥有散列索引和B树索引，即使在同一个数据列上。

有些类型的比较不能使用索引。如果你只是通过把值传递到函数（例如STRCMP()）中来执行比较作，那么对它进行索引就没有价值。必须计算出每个数据行的函数值，它会排除数据列上索引的使用。

使用慢查询（slow-query）日志来识别执行情况较的查询。这个日志可以帮助你找出从索引中受益的查询。你可以直接查看日志（它是文本文件），或者使用mysqldumpslow工具来统计它的内容。如果某个给定的查询多次出现在”慢查询”日志中，这就是一个线索，某个查询可能没有优化编写。你可以重新编写它，使它运行得更快。你要记住，在评估”慢查询”日志的时候，”慢”是根据实际时间测定的，在负载较大的上”慢查询”日志中出现的查询会多一些。

4.建索引的几大原则

4.1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

4.2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

4.3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count()，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

4.4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29');

4.5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

怎么通过 cmd 命令提高 mysql 执行速度？

压紧，会重写数据文件，并重建的全部索引，需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行，需要添加force参数 保证加写锁。

您可以通过以下方法来提高 MySQL 执行速度：

1. 开启慢查询日志，将运行时间超过一定阈值的 SQja多线程同步异步，ja的各种对象的实现原理，了解这些可以让您在解决问题时选择合适的数据结构，并有效地解决问题。L 语句记录下来，方便 DBA 分析优化。

2. 通过设置隐藏、显示索引，来观察相关涉及的查询情况，以及慢查询日志分析对比，确定不需要的索引再进行删除。

3. 使用比较运算符时，能用“=”就不用“”，因为“=”增加了索引的使用几率。

怎样查看本机mysql的详细作记录

mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时，才会遇到CPU瓶颈，CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据，如果看到CPU使用饱和的情况，可以通过查询慢查询日志，排查是不是查询的问题导致的，如果是可以通过添加索引来解决问题

-- 打开sql 执行记录功能

set global log_output='TABLE'; -- 输出到表

set global log=ON; -- 打开所有命令

执行记录功能general_log, 所有语句: 成功和未成功的.

set global log_slow_queries=ON; -- 打开慢查询 sql 记录

slow_log, 执行成功的: 慢查询语句和未使用索引的语句

set global long_query_time=0.1; -- 慢（1）修复查询时间限制(秒)

-- 查询sql 执行记录

select from mysql.slow_log order by 1; -- 执行成功的：慢查询语句,和未

使用索引的语句

面试高级php工程师，一般会问到哪些问题

linux 默认文件描述符是（2）Journaling日志1024，需要大额度的提升这个额度

高并发大访问量的mysql优化，优化？

字段建索引、主从数据库、读写分离、表分区、负载均衡。

linux的慢查询日志会记录mysql的超时查询sql语句，定期察看进行优化。

2.大访问量下秒杀模块程序怎么设计，如果使用mysql会有多卖的情况，就是订单超过库存。

将订单数据缓存到内存，如果用数据库直接崩掉，毫无悬念的。

3.缓存的使用

能用静态的用静态，不能静态的用内存缓存，例如memcache、redis，不能缓存的用数据库。

4.session可不可以跨域？怎么跨域？

将PHP session机制重写（PHP提供），将session存储在memcache或者数据库就可以跨域了。

另外session能以三种方式存储，文件、数据库、缓存。

5.了不了解非关系型数据库？

mongodb

6.会不会写shell脚本以及linux的作

还会问一下时下流行的东西，比如做没做过微信开发，例如微信支付开发、APP移动开发，等等问题。

我当初面试了很多，这是一个我的面试经验的总结，纯手打忘采纳。

如何用phpmyadmin记录sql用户作日志

可以很多人花费多年的时间都无法弄清楚会话、cookie的生命周期以及它们之间的关联。看到相关参数的说明：

如何用phpmyadmin记录sql用户作日志

1. 启用查询日志，把这个在/etc/myf在[mysqld]部分log = /path/to/query.log

这个日志文件会变得非常大的一个繁忙的上 更新： 因为MySQL 5.1.12的你general_log=1

与MySQL 5.1.29，该log选项已被否决。来指定general_log_file=/path/to/query.log

如何排查mysql cpu利用率高

占用CPU过高，可以做如下考虑：

1.Join子句或WHERE子句中类似col1 = col2形式的表达式中的数据列都是特别好的索引备选列。前面显示的查询中的col_b和col_c就是这样的例子。如果MySQL能够利用联结列来优化查询，它一定会通过减少整表扫描来大幅度减少潜在的表－行组合。打开慢查询日志，查询是否是某个SQL语句占用过多资源，如果是的话，可以对SQL语句进行优化，比如优化 insert 语句、优化 group by 语句、优化 order by 语句、优化 join 语句等等；

2.考虑索引问题；

6.调整一些MySQL 参数，比如key_buffer_size、table_cache首先，索引加快了检索的速度，但是减慢了插入和删除的速度，同时还减慢了更新被索引的数据列中的值的速度。也就是说，索引减慢了大多数涉及写作的速度。发生这种现象的原因在于写入一条记录的时候不但需要写入数据行，还需要改变所有的索引。数据表带有的索引越多，需要做出的修改就越多，平均性能的降低程度也就越大。在本文的”高效率载入数据”部分中，我们将更细致地了解这些现象并找出处理方法。、innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等等；

7.如果数据量过大，可以考虑使用MySQL集群或者搭建高可用环境。