如何查看mysql数据库的日志文件
在大多数数据库系统中，可以使用特定的命令或工具来查看日志文件。例如，在MySQL中，可以使用“SHOW BINARY LOGS”命令来查看二进制日志文件。
在MY.INI里，MYSQLD项下添加log-bin=mysql。如果只对某个库进行日志文件记录，那么再添加binlog-do-db=test，这样就只记录test数据库的日志，而放弃其他的。
首先我们mysql命令行中，用”show master logs”命令查看已有的binlog文件。 往站点添加数据在网站后台文章模块里，我添加了几条测试数据。
mysql的warnings在哪里存放
如果想要修改错误信息位置并且永久生效，在my.cnf配置文件中设置log_error的值即可。
默认MySQL 的数据库是存放在...\MySQL\MySQL Server 5\data文件夹下。
--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。
mysql慢sql日志文件目录
首先，这是根据个人喜好可以自主设置到服务器的不同磁盘路径下，并且可以修改；其次，可以通过如下命令查看日志文件目录。
通过查询日志 （1）、windows下开启mysql慢查询 mysql在windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上 代码如下 log-slow-queries = f：/mysql/log/mysqlslowquery。
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。
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。
这是一个慢查询日志的展示工具，能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题，给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。
通过查询日志 （1）、Windows下开启MySQL慢查询 MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上 代码如下 log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
如何修改MySQL日志文件位置
1、只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。
2、在Windows系统下，对mysql的my.ini的log-bin等进行配置目录位置时，假设要将log-bin的日志配置到D盘的mysqllog的文件为binlog。
3、[root@test1etc]#vi/etc/init.d/mysql#datadir=/var/lib/mysql(注释此行)datadir=/home/database/mysql(加上此行)。当然，如果是CentOS还要改/usr/bin/mysqld_safe相关文件位置；最后再做一个mysql.sock链接。
4、需要改MySQL日志文件的位置，发现在/etc/my.cnf中怎么也改不了。
5、在mysql安装完成后，要修改数据库存储的位置，比如从安装目录下的E：\Program Files (x86)\MySQL\data文件夹转移到D：\mydata文件夹。
6、都知道MySQL日志文件一般在：/var/log/mysqld.log，下面就教您如何修改MySQL日志文件位置的方法。
mysql日志文件在哪
mysql数据库的数据文件中。warnings即错误日志，在默认情况下，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。
- 打开错误日志 错误日志 2 - 通用日志 通用日志 3 - 慢查询日志 慢查询日志 配置完成之后，重启mysql服务：service mysql restart 接着就可以在配置的日志文件内查看信息了。以上。
打开 log-bin=D：\log\mysql_bin就会生成形如：mysql_bin.000001 mysql_bin.index 这样的文件。
可通过以下语句查看日志存放路径：show variables like general_log_file；结果：其中，如图所示红框部分即为mysql日志文件的存放路径及文件名。
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。
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