日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當(dāng)前位置: 首頁(yè) > 运维知识 > 数据库 >内容正文

数据库

mysql pt_MySQL慢查询之pt-query-digest分析慢查询日志

發(fā)布時(shí)間:2024/9/27 数据库 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 mysql pt_MySQL慢查询之pt-query-digest分析慢查询日志 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

一、簡(jiǎn)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(guò)SHOWPROCESSLIST或者通過(guò)tcpdump抓取的MySQL協(xié)議數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析??梢园逊治鼋Y(jié)果輸出到文件中,分析過(guò)程是先對(duì)查詢語(yǔ)句的條件進(jìn)行參數(shù)化,然后對(duì)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

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

(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(cè)

pt-diskstats

(4)mysql服務(wù)狀態(tài)摘要

pt-mysql-summary -- --user=root --password=root

三、pt-query-digest語(yǔ)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(duì)輸入的慢查詢按指定的字符串進(jìn)行匹配過(guò)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(yǔ)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(yǔ)句,且查詢所在的時(shí)間區(qū)間和歷史表中的不同,則會(huì)記錄到數(shù)據(jù)表中,可以通過(guò)查詢同一CHECKSUM來(lái)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(duì)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(jiǎn)單。當(dāng)下次使用--review時(shí),如果存在相同的語(yǔ)句分析,就不會(huì)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(jiǎn)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(duì)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(yǔ)句總數(shù)量,唯一的語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)句的排名,默認(rèn)按查詢時(shí)間降序排列,通過(guò)--order-by指定

Query ID:語(yǔ)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?cè)诒敬畏治鲋锌偟臅r(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(yǔ)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(duì)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(hào),和上圖的Query ID對(duì)應(yīng)

Databases:數(shù)據(jù)庫(kù)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(zhǎng)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(yǔ)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(yǔ)句的慢查詢

pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log

5.針對(duì)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(guò)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?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來(lái)一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql pt_MySQL慢查询之pt-query-digest分析慢查询日志的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。