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    mysql慢查询分析工具之PT[ mysql数据库 ]

    mysql数据库 时间:2024-12-25 09:55:55

    作者:文/会员上传

    简介:

    1. 工具简介pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog、General log、slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行

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    1. 工具简介

    pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog、General log、slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中,分析过程是先对查询语句的条件进行参数化,然后对参数化以后的查询进行分组统计,统计出各查询的执行时间、次数、占比等,可以借助分析结果找出问题进行优化。
    pt-query-digest是一个perl脚本,只需下载并赋权即可执行。
    [root@test1 ]# wget percona.com/get/pt-query-digest
    [root@test1 ]# chmod u+x pt-query-digest


    2.语法及重要选项
    pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

    --create-review-table当使用--review参数把分析结果输出到表中时,如果没有表就自动创建。
    --create-history-table当使用--history参数把分析结果输出到表中时,如果没有表就自动创建。
    --filter对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
    --limit限制输出结果百分比或数量,默认值是20,即将最慢的20条语句输出,如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序,输出到总和达到50%位置截止。
    --hostmysql服务器地址
    --usermysql用户名
    --passwordmysql用户密码
    --history 将分析结果保存到表中,分析结果比较详细,下次再使用--history时,如果存在相同的语句,且查询所在的时间区间和历史表中的不同,则会记录到数据表中,可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
    --review 将分析结果保存到表中,这个分析只是对查询条件进行参数化,一个类型的查询一条记录,比较简单。当下次使用--review时,如果存在相同的语句分析,就不会记录到数据表中。
    --output 分析结果输出类型,值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon,一般使用report,以便于阅读。
    --since 从什么时间开始分析,值为字符串,可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点,也可以是简单的一个时间值:s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天),如12h就表示从12小时前开始统计。
    --until 截止时间,配合—since可以分析一段时间内的慢查询。


    3.标准分析报告解释
    第一部分:总体统计结果,如下

    Overall: 总共有多少条查询,上例为总共266个查询。Time range: 查询执行的时间范围。unique: 唯一查询数量,即对查询条件进行参数化以后,总共有多少个不同的查询,该例为55。total: 总计 min:最小 max: 最大avg:平均95%: 把所有值从小到大排列,位置位于95%的那个数,这个数一般最具有参考价值。median: 中位数,把所有值从小到大排列,位置位于中间那个数。

    第二部分:查询分组统计结果,如下
    由上可见,这部分对查询进行参数化并分组,然后对各类查询的执行情况进行分析,结果按总执行时长,从大到小排序。

    Response: 总的响应时间。time: 该查询在本次分析中总的时间占比。calls: 执行次数,即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句。R/Call: 平均每次执行的响应时间。Item : 查询对象

    第三部分:每一种查询的详细统计结果,如下:
    由上可见,12号查询的详细统计结果,最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。

    Databases: 库名Users: 各个用户执行的次数(占比)Query_time distribution : 查询时间分布, 长短体现区间占比,本例中1s-10s之间查询数量是10s以上的两倍。Tables: 查询中涉及到的表Explain: 示例

    4.用法示例

    (1)直接分析慢查询文件:
    pt-query-digestslow.log > slow_report.log

    (2)分析最近12小时内的查询:
    pt-query-digest--since=12hslow.log > slow_report2.log

    (3)分析指定时间范围内的查询:

    pt-query-digest slow.log --since '2014-04-17 09:30:00' --until '2014-04-17 10:00:00'> > slow_report3.log

    (4)分析指含有select语句的慢查询
    pt-query-digest--filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log

    (5) 针对某个用户的慢查询
    pt-query-digest--filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log

    (6) 查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询
    pt-query-digest--filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log

    (7)把查询保存到query_review表
    pt-query-digest--user=root –password=abc123 --reviewh=localhost,D=test,t=query_review--create-review-tableslow.log

    (8)把查询保存到queryhistory表
    pt-query-digest--user=root –password=abc123 --reviewh=localhost,D=test,t=query
    history--create-review-tableslow.log_20140401
    pt-query-digest--user=root –password=abc123--reviewh=localhost,D=test,t=query_history--create-review-tableslow.log_20140402

    (9)通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据,然后再分析
    tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt
    pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log

    (10)分析binlog
    mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
    pt-query-digest--type=binlogmysql-bin000093.sql > slow_report10.log

    (11)分析general log
    pt-query-digest--type=genloglocalhost.log > slow_report11.log

    官方文档:https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html

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