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可通过以下语句查看日志存放路径：
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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。
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。
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。
