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MySQL慢查询之pt-query-digest分析慢查询日志

程序员文章站 2023-11-05 21:52:40
一、简介 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showproce...

一、简介

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。

二、安装pt-query-digest

1.下载页面:

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:)

(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

  1. pt-query-digest [options] [files] [dsn]
  2. --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。
  3. --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。
  4. --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
  5. --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。
  6. --host  mysql服务器地址
  7. --user  mysql用户名
  8. --password  mysql用户密码
  9. --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。
  10. --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。
  11. --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。
  12. --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。
  13. --until 截止时间,配合—since可以分析一段时间内的慢查询。

四、分析pt-query-digest输出结果

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

五、用法示例

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

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。