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MySQL慢查詢之pt-query-digest分析慢查詢?nèi)罩?/h1>

一、簡(jiǎn)介

pt-query-digest是用于分析mysql慢查詢的一個(gè)工具，它可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通過(guò)SHOWPROCESSLIST或者通過(guò)tcpdump抓取的MySQL協(xié)議數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析。可以把分析結(jié)果輸出到文件中，分析過(guò)程是先對(duì)查詢語(yǔ)句的條件進(jìn)行參數(shù)化，然后對(duì)參數(shù)化以后的查詢進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)出各查詢的執(zhí)行時(shí)間、次數(shù)、占比等，可以借助分析結(jié)果找出問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化。

二、安裝pt-query-digest

1.下載頁(yè)面：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html

2.perl的模塊

yum install -y perl-CPAN perl-Time-HiRes

3.安裝步驟

方法一：rpm安裝

cd /usr/local/src
wget percona.com/get/percona-toolkit.rpm
yum install -y percona-toolkit.rpm

工具安裝目錄在：/usr/bin

方法二：源碼安裝

cd /usr/local/src
wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz
tar zxf percona-toolkit.tar.gz
cd percona-toolkit-2.2.19
perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
make  make install

工具安裝目錄在：/usr/local/percona-toolkit/bin

4.各工具用法簡(jiǎn)介（詳細(xì)內(nèi)容：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html）

(1)慢查詢?nèi)罩痉治鼋y(tǒng)計(jì)

pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log

(2)服務(wù)器摘要

pt-summary

(3)服務(wù)器磁盤(pán)監(jiān)測(cè)

pt-diskstats

(4)mysql服務(wù)狀態(tài)摘要

pt-mysql-summary -- --user=root --password=root

三、pt-query-digest語(yǔ)法及重要選項(xiàng)

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table 當(dāng)使用--review參數(shù)把分析結(jié)果輸出到表中時(shí)，如果沒(méi)有表就自動(dòng)創(chuàng)建。
--create-history-table 當(dāng)使用--history參數(shù)把分析結(jié)果輸出到表中時(shí)，如果沒(méi)有表就自動(dòng)創(chuàng)建。
--filter 對(duì)輸入的慢查詢按指定的字符串進(jìn)行匹配過(guò)濾后再進(jìn)行分析
--limit 限制輸出結(jié)果百分比或數(shù)量，默認(rèn)值是20,即將最慢的20條語(yǔ)句輸出，如果是50%則按總響應(yīng)時(shí)間占比從大到小排序，輸出到總和達(dá)到50%位置截止。
--host mysql服務(wù)器地址
--user mysql用戶名
--password mysql用戶密碼
--history 將分析結(jié)果保存到表中，分析結(jié)果比較詳細(xì)，下次再使用--history時(shí)，如果存在相同的語(yǔ)句，且查詢所在的時(shí)間區(qū)間和歷史表中的不同，則會(huì)記錄到數(shù)據(jù)表中，可以通過(guò)查詢同一CHECKSUM來(lái)比較某類型查詢的歷史變化。
--review 將分析結(jié)果保存到表中，這個(gè)分析只是對(duì)查詢條件進(jìn)行參數(shù)化，一個(gè)類型的查詢一條記錄，比較簡(jiǎn)單。當(dāng)下次使用--review時(shí)，如果存在相同的語(yǔ)句分析，就不會(huì)記錄到數(shù)據(jù)表中。
--output 分析結(jié)果輸出類型，值可以是report(標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于閱讀。
--since 從什么時(shí)間開(kāi)始分析，值為字符串，可以是指定的某個(gè)”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時(shí)間點(diǎn)，也可以是簡(jiǎn)單的一個(gè)時(shí)間值：s(秒)、h(小時(shí))、m(分鐘)、d(天)，如12h就表示從12小時(shí)前開(kāi)始統(tǒng)計(jì)。
--until 截止時(shí)間，配合—since可以分析一段時(shí)間內(nèi)的慢查詢。

四、分析pt-query-digest輸出結(jié)果

第一部分：總體統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Overall：總共有多少條查詢

Time range：查詢執(zhí)行的時(shí)間范圍

unique：唯一查詢數(shù)量，即對(duì)查詢條件進(jìn)行參數(shù)化以后，總共有多少個(gè)不同的查詢

total：總計(jì) min：最小 max：最大 avg：平均

95%：把所有值從小到大排列，位置位于95%的那個(gè)數(shù)，這個(gè)數(shù)一般最具有參考價(jià)值

median：中位數(shù)，把所有值從小到大排列，位置位于中間那個(gè)數(shù)

# 該工具執(zhí)行日志分析的用戶時(shí)間，系統(tǒng)時(shí)間，物理內(nèi)存占用大小，虛擬內(nèi)存占用大小
# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz
# 工具執(zhí)行時(shí)間
# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016
# 運(yùn)行分析工具的主機(jī)名
# Hostname: localhost.localdomain
# 被分析的文件名
# Files: slow.log
# 語(yǔ)句總數(shù)量，唯一的語(yǔ)句數(shù)量，QPS，并發(fā)數(shù)
# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ________________
# 日志記錄的時(shí)間范圍
# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40
# 屬性    總計(jì)  最小 最大 平均 95% 標(biāo)準(zhǔn) 中等
# Attribute   total  min  max  avg  95% stddev median
# ============  ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 語(yǔ)句執(zhí)行時(shí)間
# Exec time    3s 640ms  2s  1s  2s 999ms  1s
# 鎖占用時(shí)間
# Lock time   1ms  0  1ms 723us  1ms  1ms 723us
# 發(fā)送到客戶端的行數(shù)
# Rows sent    5  1  4 2.50  4 2.12 2.50
# select語(yǔ)句掃描行數(shù)
# Rows examine  186.17k  0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k
# 查詢的字符數(shù)
# Query size   455  15  440 227.50  440 300.52 227.50

第二部分：查詢分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Rank：所有語(yǔ)句的排名，默認(rèn)按查詢時(shí)間降序排列，通過(guò)--order-by指定

Query ID：語(yǔ)句的ID，（去掉多余空格和文本字符，計(jì)算hash值）

Response：總的響應(yīng)時(shí)間

time：該查詢?cè)诒敬畏治鲋锌偟臅r(shí)間占比

calls：執(zhí)行次數(shù)，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語(yǔ)句

R/Call：平均每次執(zhí)行的響應(yīng)時(shí)間

V/M：響應(yīng)時(shí)間Variance-to-mean的比率

Item：查詢對(duì)象

# Profile
# Rank Query ID   Response time Calls R/Call V/M Item
# ==== ================== ============= ===== ====== ===== ===============
# 1 0xF9A57DD5A41825CA 2.0529 76.2%  1 2.0529 0.00 SELECT
# 2 0x4194D8F83F4F9365 0.6401 23.8%  1 0.6401 0.00 SELECT wx_member_base

第三部分：每一種查詢的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由下面查詢的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，最上面的表格列出了執(zhí)行次數(shù)、最大、最小、平均、95%等各項(xiàng)目的統(tǒng)計(jì)。

ID：查詢的ID號(hào)，和上圖的Query ID對(duì)應(yīng)

Databases：數(shù)據(jù)庫(kù)名

Users：各個(gè)用戶執(zhí)行的次數(shù)（占比）

Query_time distribution ：查詢時(shí)間分布, 長(zhǎng)短體現(xiàn)區(qū)間占比，本例中1s-10s之間查詢數(shù)量是10s以上的兩倍。

Tables：查詢中涉及到的表

Explain：SQL語(yǔ)句

# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0xF9A57DD5A41825CA at byte 802 ______
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: all events occurred at 2016-11-22 06:11:40
# Attribute pct total  min  max  avg  95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count   50  1
# Exec time  76  2s  2s  2s  2s  2s  0  2s
# Lock time  0  0  0  0  0  0  0  0
# Rows sent  20  1  1  1  1  1  0  1
# Rows examine 0  0  0  0  0  0  0  0
# Query size  3  15  15  15  15  15  0  15
# String:
# Databases test
# Hosts  192.168.8.1
# Users  mysql
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select sleep(2)\G

五、用法示例

1.直接分析慢查詢文件:

pt-query-digest slow.log > slow_report.log

2.分析最近12小時(shí)內(nèi)的查詢：

pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log

3.分析指定時(shí)間范圍內(nèi)的查詢：

pt-query-digest slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log

4.分析指含有select語(yǔ)句的慢查詢

pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log

5.針對(duì)某個(gè)用戶的慢查詢

pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log

6.查詢所有所有的全表掃描或full join的慢查詢

pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log

7.把查詢保存到query_review表

pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log

8.把查詢保存到query_history表

pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table slow.log_0001
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table slow.log_0002

9.通過(guò)tcpdump抓取mysql的tcp協(xié)議數(shù)據(jù)，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=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

11.分析general log

pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來(lái)一定的幫助，如果有疑問(wèn)大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

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