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一、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。 二、安装pt-query-digest 1.下载页面：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html 2.perl的模块 yum install -y perl-CPAN perl-Time-HiRes 3.安装步骤 方法一：rpm安装 cd /usr/local/src wget percona.com/get/percona-toolkit.rpm yum install -y percona-toolkit.rpm 工具安装目录在：/usr/bin 方法二：源码安装 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 工具安装目录在：/usr/local/percona-toolkit/bin 4.各工具用法简介（详细内容：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html） (1)慢查询日志分析统计 pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log (2)服务器摘要 pt-summary (3)服务器磁盘监测 pt-diskstats (4)mysql服务状态摘要 pt-mysql-summary -- --user=root --password=root 三、pt-query-digest语法及重要选项
四、分析pt-query-digest输出结果 第一部分：总体统计结果 Overall：总共有多少条查询 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 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 # 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小 # 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz # 工具执行时间 # Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016 # 运行分析工具的主机名 # Hostname: localhost.localdomain # 被分析的文件名 # Files: slow.log # 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数 # Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ________________ # 日志记录的时间范围 # Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40 # 属性 总计 最小 最大 平均 95% 标准 中等 # Attribute total min max avg 95% stddev median # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # 语句执行时间 # Exec time 3s 640ms 2s 1s 2s 999ms 1s # 锁占用时间 # Lock time 1ms 0 1ms 723us 1ms 1ms 723us # 发送到客户端的行数 # Rows sent 5 1 4 2.50 4 2.12 2.50 # select语句扫描行数 # Rows examine 186.17k 0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k # 查询的字符数 # Query size 455 15 440 227.50 440 300.52 227.50 第二部分：查询分组统计结果 Rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，通过--order-by指定 Query ID：语句的ID，（去掉多余空格和文本字符，计算hash值） 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 V/M：响应时间Variance-to-mean的比率 Item：查询对象 # 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：每一种查询的详细统计结果 由下面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。 ID：查询的ID号，和上图的Query ID对应 Databases：数据库名 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：SQL语句 # 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.直接分析慢查询文件: pt-query-digest slow.log > slow_report.log 2.分析最近12小时内的查询： pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log 3.分析指定时间范围内的查询： 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 --review h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log 8.把查询保存到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=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log 11.分析general log pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log 总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对极客世界的支持。 |
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