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mysql 日志
在mysql数据库中，错误日志功能是默认开启的。并且，错误日志无法被禁止。默认情况下，错误日志存储在mysql数据库的数据文件中。错误日志文件通常的名称为hostname.err。其中，hostname表示服务器主机名。
错误日志信息可以自己进行配置的，错误日志所记录的信息是可以通过log-error和log-warnings来定义的，其中log-err是定义是否启用错误日志的功能和错误日志的存储位置，log-warnings是定义是否将警告信息也定义至错误日志中。默认情况下错误日志大概记录以下几个方面的信息：服务器启动和关闭过程中的信息（未必是错误信息，如mysql如何启动InnoDB的表空间文件的、如何初始化自己的存储引擎的等等）、服务器运行过程中的错误信息、事件调度器运行一个事件时产生的信息、在从服务器上启动服务器进程时产生的信息。
mysql数据库事件调用有错误日志记录吗
一.错误日志
错误日志在Mysql数据库中很重要，它记录着mysqld启动和停止，以及服务器在运行过程中发生的任何错误的相关信息。
1.配置信息
--log-error=[file-name]用来指定错误日志存放的位置。
如果没有指定[file-name]，默认hostname.err做为文件名，默认存放在DATADIR目录中。
也可以将log-error配置到my.cnf文件中，这样就省去了每次在启动mysqld时都手工指定--log-error.例如:
[mysql@test2]$ vi /etc/my.cnf
# The MySQL server
[mysqld]
....
如何查看mysql数据库操作记录日志
1、首先确认你日志是否启用了mysqlshow variables like 'log_bin'。
2、如果启用了，即ON，那日志文件就在mysql的安装目录的data目录下。
3、怎样知道当前的日志mysql show master status。
4、看二进制日志文件用mysqlbinlog，shellmysqlbinlog mail-bin.000001或者shellmysqlbinlog mail-bin.000001 | tail，Windows 下用类似的。
MySQL的日志操作：
1、首先，登陆mysql后，执行sql语句：show variables like 'log_bin'。
2、#错误日志log-errol开启方式：在my.ini的[mysqld]选项下：添加代码：log-error=E:\log-error.txt。
记录内容：主要是记录启动、运行或停止mysqld时出现的致命性问题，都是系统级的错误记录。
3、#查询日志：log，开启方式：在my.ini的[mysqld]选项下：添加代码：log=E:/mysql_log.txt。
4、#二进制日志：log-bin，开启方式：在my.ini的[mysqld]选项下：添加代码：log-bin=E:/mysql_log_bin，记录内容：主要是记录所有的更改数据的语句，可使用mysqlbinlog命令恢复数据。
如何查看mysql数据库操作记录日志？
有时候我们会不小心对一个大表进行了 update，比如说写错了 where 条件......
此时，如果 kill 掉 update 线程，那回滚 undo log 需要不少时间。如果放置不管，也不知道 update 会持续多久。
那我们能知道 update 的进度么？
实验
我们先创建一个测试数据库：
快速创建一些数据：
连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：
查看一下总的行数：
我们来释放一个大的 update：
然后另起一个 session，观察 performance_schema 中的信息：
可以看到，performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。
等 SQL 结束后，我们看一下 update 从引擎总共获取了多少行：
可以看到该 update 从引擎总共获取的行数是表大小的两倍，那我们可以估算：update 的进度 = (rows_examined) / (2 * 表行数)
?小贴士
information_schema.tables 中，提供了对表行数的估算，比起使用 select count(1) 的成本低很多，几乎可以忽略不计。
那么是不是所有的 update，从引擎中获取的行数都会是表大小的两倍呢？这个还是要分情况讨论的，上面的 SQL 更新了主键，如果只更新内容而不更新主键呢？我们来试验一下：
等待 update 结束，查看 row_examined，发现其刚好是表大小：
那我们怎么准确的这个倍数呢？
一种方法是靠经验：update 语句的 where 中会扫描多少行，是否修改主键，是否修改唯一键，以这些条件来估算系数。
另一种方法就是在同样结构的较小的表上试验一下，获取倍数。
这样，我们就能准确估算一个大型 update 的进度了。
