一般成熟的软件，都会有自己的日志文件。通过这些日志来快速定位问题。在mysql中，日志分为以下几类：
慢查询日志，当sql的执行时间超过设定值时，便会记录
错误日志，mysql启动、停止或运行时发生错误时，会记录到错误日志里
二进制日志，该日志记录那些改变数据库数据时的sql语句，通过他，我们可以来恢复Mysql数据
查询日志，当开启时，会记录查询SQL。
今天我们来讲讲慢查询、错误日志以及查询日志，二进制日志文件，将放以后用新的一篇文章来详细讲解。
错误日志
错误日志写记录Mysql启动、停止时出现的问题，另外也记录Mysql在运行中发生的重大问题。可以使用show variables like 'log_err%';查看错误日志文件的位置。
mysql> show variables like 'log_err%'; +---------------------+-------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------+-------------------------------+ | log_error | ./iZbp171edtq2kx5iy0xufeZ.err | | log_error_verbosity | 3 | +---------------------+-------------------------------+ 2 rows in set (0.01 sec)
错误日志，默认使用主机名作为文件名，以err作为后缀名,存放在mysql目录下的/var目录中。如果我们想修改的话，可以修改配置文件log_error项。可以使用相对路径或绝对路径，使用相对路径的话只会修改错误日志文件名，而使用绝对路径则可以修改错误日志存放的位置。
错误日志的查看也非常简单，直接使用cat或vim来查看即可。
通用查询日志
通用查询日志会记录用户所有的操作，所以一般占用空间较大，日常运维中一般都不会开启，并且默认情况也是关闭该日志的。如想开启的话，则可以在配置文件中加入log选项。
慢查询日志
慢查询是一个非常好的排查SQL问题工具，很多情况下，都是我们的sql导致系统运行不畅。笔者以前犯过这个错误，使用的一条非常复杂的查询语句，系统刚上不旧就502了。前段时间，发现公司的老项目也是出现了相应的问题，该项目使用的dedecms，当数据量达到一定程度，就会出现大量的慢查询，然后整个系统的cpu就跑满了。所以，我们要经常查看慢查询日志，找过sql的问题所在。
慢查询配置项
slow-query-log={0|off|1|on} 是否开启慢查询日志功能
slow-query-time=10 设定的阀值，单位为秒，支持浮点数。当sql的执行时间超过该值，就会记录在慢查询日志中。如果设置为0，则会记录所有查询
slow_query_log_file=/mydata/data/hostname-slow.log 慢查询日志存放的位置及文件名
log_queries_not_using_indexes=OFF 该项表示没有使用索引的查询也会记录到慢查询日志中去。
案例
现在，我将自己的mysql的慢查询日志打开，并且将时间设置为0，记录所有的SQL。然后来带大伙看看慢查询日志是怎样的。
Tcp port: 3306 Unix socket: /tmp/mysql.sock
Time Id Command Argument
# Time: 2020-05-31T12:00:01.895700Z
# User@Host: blog[blog] @ localhost [] Id: 3
# Query_time: 0.000170 Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 0 Rows_examined: 0
use blog;
SET timestamp=1590926401;
SET NAMES utf8mb4;
# Time: 2020-05-31T12:00:01.902684Z
# User@Host: blog[blog] @ localhost [] Id: 3
# Query_time: 0.006914 Lock_time: 0.006529 Rows_sent: 0 Rows_examined: 120
SET timestamp=1590926401;
SELECT * FROM knowledge
WHERE is_delete=0 AND star < 5 AND show_time <= 1590854400 ORDER BY show_time ASC
LIMIT 1;我们主要看Query_time行
Query_time:查询时间
Lock_time：锁表时间
Rows_sent：获取的数据行
Rows_examined：扫描的数据行
