標籤：
一、簡單安裝
wget percona.com/get/pt-query-digestchmoe u+x pt-query-digest
二、簡單使用
./pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log | more
參考文章：http://blog.itpub.net/29773961/viewspace-2024992/ pt-query-digest是一套協助DBA管理mysql的工具集percona-toolkit下的一個小工具，由percona公司開發。用於做日誌分析，此處用於分析slow log，除此之外還可以分析binary log，和general log。
一、安裝
去官網選擇對應的版本和平台：
此處我用的是percona-toolkit-2.2.16.tar.gz，直接解壓使用。
- $ tar zxvf percona-toolkit-2.2.16.tar.gz
- $ cd percona-toolkit-2.2.16/bin
- $ ./pt-query-digest --version
二、基礎使用
基礎文法：
pt-query-digest [OPTION...] [FILE]
1、完整分析
- $ pt-query-digest slow_log > slow_report
2、分析最近1小時產生的日誌\分析從--since到--until產生的日誌
- $ pt-query-digest --since=1h slow_log > slow_report2
- $ pt-query-digest --since=‘2016-01-01 00:00:00‘ --until=‘2016-02-01‘ slow_log > slow_report3
3、針對某類語句分析，比如select
- $ pt-query-digest --filter ‘$event->{fingerprint} =~ m/^select/i‘ slow.log > slow_report4
4、針對某個使用者分析，比如dbback
- $ pt-query-digest --filter ‘($event->{user} || "") =~ m/^dbback/i‘ slow.log> slow_report5
5、將分析結果輸出到mysql-server中：
- $ pt-query-digest --review h=localhost,D=test,t=review slow.log
更多用法可參考官方手冊
三、輸出結果分析
第一部分：
Overall：
126.72k 被記錄進來的查詢次數，其中1k=10^3
140 去重之後的次數，即總共有多少個查詢
Time range：
從日誌中提取出2016-02-01 00:02:12 到 2016-03-02 03:02:30中的相關語句
接下來是時間和傳輸串流量統計：
total：總計、min：最小值、max：最大值、avg：平均值、stddev：標準方差、median：中值
第二部分：
Rank：排序等級，在第三部分可以用於匹配具體語句
Query ID：16進位數的查詢ID，在第三部分可以用於匹配具體語句
Response time：總共的回應時間，即這一條總共的執行時間
Calls：總共被查詢的次數，即某一條總共被執行了多少層次
R/Calls：這一條的平均執行時間
V/M：方差均值比
Item：語句概覽
第三部分：
Database：資料庫名
Hosts：DB的host
Users：執行該語句的DB使用者
Query_time distribution：該條語句執行時間的次數分布，###越多代表越多的執行時間在這個範圍
其他：
如果要分析結果可視化，可以結合Anemometer等工具實現。
參考文檔：
https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html
mysql慢查詢分析工作pt-query-digest的使用
