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。
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
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。 --host mysql服务器地址 --user mysql用户名 --password mysql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。
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
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