MySQL慢查詢之pt-query-digest分析慢查詢?nèi)罩?/h1>
更新時(shí)間：2017年03月07日 11:53:11 作者：成九
這篇文章主要介紹了關(guān)于MySQL慢查詢之pt-query-digest分析慢查詢?nèi)罩镜南嚓P(guān)資料，文中介紹的非常詳細(xì)，對大家具有一定的參考價(jià)值，需要的朋友們下面來一起看看吧。
一、簡介
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SHOWPROCESSLIST或者通過tcpdump抓取的MySQL協(xié)議數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析?？梢园逊治鼋Y(jié)果輸出到文件中，分析過程是先對查詢語句的條件進(jìn)行參數(shù)化，然后對參數(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)果找出問題進(jìn)行優(yōu)化。
二、安裝pt-query-digest
1.下載頁面：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)器磁盤監(jiān)測
pt-diskstats
(4)mysql服務(wù)狀態(tài)摘要
pt-mysql-summary -- --user=root --password=root
三、pt-query-digest語法及重要選項(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)，如果沒有表就自動(dòng)創(chuàng)建。
- --filter 對輸入的慢查詢按指定的字符串進(jìn)行匹配過濾后再進(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)，如果存在相同的語句，且查詢所在的時(shí)間區(qū)間和歷史表中的不同，則會記錄到數(shù)據(jù)表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來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，比較簡單。當(dāng)下次使用--review時(shí)，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到數(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
# 語句總數(shù)量，唯一的語句數(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：所有語句的排名，默認(rèn)按查詢時(shí)間降序排列，通過--order-by指定
Query ID：語句的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：該查詢在本次分析中總的時(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，和上圖的Query ID對應(yīng)
Databases：數(shù)據(jù)庫名
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語句的慢查詢
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log
5.針對某個(gè)用戶的慢查詢
pt-query-digest --filter '($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內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
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最新評論
一、簡介
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SHOWPROCESSLIST或者通過tcpdump抓取的MySQL協(xié)議數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析?？梢园逊治鼋Y(jié)果輸出到文件中，分析過程是先對查詢語句的條件進(jìn)行參數(shù)化，然后對參數(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)果找出問題進(jìn)行優(yōu)化。
二、安裝pt-query-digest
1.下載頁面：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)器磁盤監(jiān)測
pt-diskstats
(4)mysql服務(wù)狀態(tài)摘要
pt-mysql-summary -- --user=root --password=root
三、pt-query-digest語法及重要選項(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)，如果沒有表就自動(dòng)創(chuàng)建。
- --filter 對輸入的慢查詢按指定的字符串進(jìn)行匹配過濾后再進(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)，如果存在相同的語句，且查詢所在的時(shí)間區(qū)間和歷史表中的不同，則會記錄到數(shù)據(jù)表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來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，比較簡單。當(dāng)下次使用--review時(shí)，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到數(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 # 語句總數(shù)量，唯一的語句數(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：所有語句的排名，默認(rèn)按查詢時(shí)間降序排列，通過--order-by指定
Query ID：語句的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：該查詢在本次分析中總的時(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，和上圖的Query ID對應(yīng)
Databases：數(shù)據(jù)庫名
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語句的慢查詢
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log
5.針對某個(gè)用戶的慢查詢
pt-query-digest --filter '($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內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
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