MySQL之常用的MySQL優(yōu)化工具解讀
影響數(shù)據(jù)庫性能的常見因素如下:
(1)磁盤IO;
(2)網(wǎng)卡流量;
(3)服務(wù)器硬件;
(4)SQL查詢速度。
下面介紹幾個(gè)mysql 優(yōu)化的工具,可以使用它們對MySQL進(jìn)行檢查,生成awr報(bào)告,從整體上把握數(shù)據(jù)庫的性能情況。
一、MySQLTuner.pl
MySQLTuner是MySQL一個(gè)常用的數(shù)據(jù)庫性能診斷工具,主要檢查參數(shù)設(shè)置的合理性,包括日志文件、存儲引擎、安全建議及性能分析。
針對潛在的問題,給出改進(jìn)的建議,幫助進(jìn)行MySQL優(yōu)化。
MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的約300個(gè)指標(biāo)。
項(xiàng)目地址:https://github.com/major/MySQLTuner-perl
1.1 下載
wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl
1.2 使用
[root@localhost ~]# ./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock >> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden <major@mhtx.net> >> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/ >> Run with '--help' for additional options and output filtering [--] Skipped version check for MySQLTuner script Please enter your MySQL administrative login: root Please enter your MySQL administrative password: [OK] Currently running supported MySQL version 5.7.23 [OK] Operating on 64-bit architecture
1.3、報(bào)告分析
(1)重要關(guān)注[!!](中括號有嘆號的項(xiàng))例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示內(nèi)存已經(jīng)嚴(yán)重用超了。

(2)關(guān)注最后給的建議“Recommendations ”。

二、tuning-primer
tuning-primer針于mysql的整體進(jìn)行一個(gè)體檢,對潛在的問題,給出優(yōu)化的建議。
項(xiàng)目地址:https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh
目前,支持檢測和優(yōu)化建議的內(nèi)容如下:
- (1)慢查詢?nèi)罩?/li>
- (2)最大連接數(shù)
- (3)工人線程
- (4)密鑰緩沖區(qū)【僅限MyISAM】
- (5)查詢緩存
- (6)排序緩沖區(qū)
- (7)加盟
- (8)臨時(shí)表
- (9)表(開放和定義)緩存
- (10)表鎖定
- (11)表掃描(read_buffer)【僅限MyISAM】
- (12)InnoDB狀態(tài)
2.1 下載
wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh
2.2 使用
[root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh -- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER -- - By: Matthew Montgomery -
2.3 報(bào)告分析
重點(diǎn)查看有紅色告警的選項(xiàng),根據(jù)建議結(jié)合自己系統(tǒng)的實(shí)際情況進(jìn)行修改,例如:

三、pt-variable-advisor
pt-variable-advisor 可以分析MySQL變量,并就可能出現(xiàn)的問題提出建議。
3.1 安裝
https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
[root@localhost ~]#wget https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.13/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.0.13-re85ce15-el7-x86_64-bundle.tar [root@localhost ~]#yum install percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm
3.2 使用
pt-variable-advisor是pt工具集的一個(gè)子工具,主要用來診斷參數(shù)設(shè)置是否合理。
[root@localhost ~]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock
3.3 報(bào)告分析
重點(diǎn)關(guān)注有WARN的信息的條目,例如:

四、pt-qurey-digest
pt-query-digest 主要功能是從日志、進(jìn)程列表和tcpdump分析MySQL查詢。
4.1安裝
https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
[root@localhost ~]#wget https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.13/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.0.13-re85ce15-el7-x86_64-bundle.tar [root@localhost ~]#yum install percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm
4.2使用
pt-query-digest主要用來分析mysql的慢日志,與mysqldumpshow工具相比,py-query_digest 工具的分析結(jié)果更具體,更完善。
[root@localhost ~]# pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log
4.3 常見用法分析
(1)直接分析慢查詢文件:
pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log
(2)分析最近12小時(shí)內(nèi)的查詢:
pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log
(3)分析指定時(shí)間范圍內(nèi)的查詢:
pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-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 '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report4.log(5)針對某個(gè)用戶的慢查詢
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /var/lib/mysql/slowtest-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")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log4.4 報(bào)告分析
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)。
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。
第三部分:每一種查詢的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果 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。Tables:查詢中涉及到的表 Explain:SQL語句。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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