mysql資料庫最佳化 pt-query-digest使用

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mysql資料庫最佳化 pt-query-digest使用

一、pt-query-digest工具簡介

pt-query-digest是用於分析 mysql慢查詢的一個工具，它可以分析binlog、General log、slowlog , 也可以通過show processlist或者通過tcpdump抓去的mysql協議資料來進行分析。可以把分析結果輸出到檔案中，分析過程是先對查詢語句的條件進行參數 化，然後對參數化以後的查詢進行分組統計，統計出各查詢的執行時間、次數、佔比等，可以藉助分析結果找出問題進行最佳化。

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

--create-review-table  當使用--review參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動建立。
--create-history-table  當使用--history參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動建立。
--filter  對輸入的慢查詢按指定的字串進行匹配過濾後再進行分析
--limit限制輸出結果百分比或數量，預設值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總回應時間佔比從大到小排序，輸出到總和達到50%位置截止。
--host  mysql伺服器位址
--user  mysql使用者名稱
--password  mysql使用者密碼
--history 將分析結果儲存到表中，分析結果比較詳細，下次再使用--history時，如果存在相同的語句，且查詢所在的時間區間和曆史表中的不同，則會記錄到資料表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某類型查詢的曆史變化。
--review 將分析結果儲存到表中，這個分析只是對查詢條件進行參數化，一個類型的查詢一條記錄，比較簡單。當下次使用--review時，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到資料表中。
--output 分析結果輸出類型，值可以是report(標準分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便於閱讀。
--since 從什麼時間開始分析，值為字串，可以是指定的某個”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時間點，也可以是簡單的一個時間值：s(秒)、h(小時)、m(分鐘)、d(天)，如12h就表示從12小時前開始統計。
--until 截止時間，配合—since可以分析一段時間內的慢查詢。

四、分析慢查詢日誌

既然是分析慢日誌，當然需要開啟慢日誌查詢，並且設定資料庫的相關配置，編輯my.cnf

在mysqld下設定如下

 

long_query_time = 1slow_query_log = onslow_query_log_file = /usr/local/mysql/var/mysql-slow.log

 

然後重啟服務，即可產生慢日誌

使用pt-query-digest最簡單的方式

 

pt-query-digest mysql-slow.log

 

 

總體統計結果如下

Overall: 總共有多少條查詢，上例為總共1690個查詢。Time range: 查詢執行的時間範圍。unique: 唯一查詢數量，即對查詢條件進行參數化以後，總共有多少個不同的查詢，該例為28。total: 總計   min:最小   max: 最大  avg:平均95%: 把所有值從小到大排列，位置位於95%的那個數，這個數一般最具有參考價值。median: 中位元，把所有值從小到大排列，位置位於中間那個數。

查詢分組統計結果

由可見，這部分對查詢進行參數化並分組，然後對各類查詢的執行情況進行分析，結果按總執行時間長度，從大到小排序。Response: 總的回應時間。time: 該查詢在本次分析中總的時間佔比。calls: 執行次數，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句。R/Call: 平均每次執行的回應時間。Item : 查詢對象

每部分詳細統計結果

1號查詢的詳細統計結果，最上面的表格列出了執行次數、最大、最小、平均、95%等各項目的統計。Databases: 庫名Users: 各個使用者執行的次數（佔比）Query_time distribution : 查詢時間分布, 長短體現區間佔比，本例中查詢集中在10ms。Tables: 查詢中涉及到的表Explain: 樣本

(1)直接分析慢查詢檔案:

pt-query-digest  mysql-slow.log

(2)分析最近12小時內的查詢：

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

(3)分析指定時間範圍內的查詢： pt-query-digest slow.log--since ‘2014-10-29 09:30:00‘ --until ‘2014-11-07 10:00:00‘> >slow_report3.log(4)分析只含有select語句的慢查詢
pt-query-digest --filter ‘$event->{fingerprint} =~m/^select/i‘ slow.log> slow_report4.log
(5) 針對某個使用者的慢查詢
pt-query-digest --filter ‘($event->{user} || "" =~m/^root/i‘ slow.log> slow_report5.log
(6) 查詢所有的全表掃描或fulljoin的慢查詢
pt-query-digest --filter ‘(($event->{Full_scan} ||"" eq "yes" ||(($event->{Full_join} || ""eq "yes"‘ slow.log> slow_report6.log
(7)把查詢儲存到query_review表
pt-query-digest  --user=root --password=xxxxxx --review h=127.0.0.1,D=test,t=query_review --create-review-table  slow.log(8)把查詢儲存到query_history表
pt-query-digest  --user=root --password=xxxxxx --review h=127.0.0.1,D=test,t=query_ history --create-review-table slow.log_20141107
(9)通過tcpdump抓取mysql的tcp協議資料，然後再分析
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generallog
pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log >slow_report11.log  官方文檔：http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html

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