MySQL慢查詢分析工具pt-query-digest詳解

2023-01-14 14:00:42

一、簡介

pt-query-digest是用於分析mysql慢查詢的一個工具，它可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通過SHOWPROCESSLIST或者通過tcpdump抓取的MySQL協定資料來進行分析。可以把分析結果輸出到檔案中，分析過程是先對查詢語句的條件進行引數化，然後對引數化以後的查詢進行分組統計，統計出各查詢的執行時間、次數、佔比等，可以藉助分析結果找出問題進行優化。

二、安裝pt-query-digest

1.下載頁面：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html
2.perl的模組

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：原始碼安裝

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（詳細內容：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html）
(1)慢查詢紀錄檔分析統計

pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log

(2)伺服器摘要

pt-summary

(3)伺服器磁碟監測

pt-diskstats

(4)mysql服務狀態摘要

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

三、pt-query-digest語法及重要選項

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table  當使用--review引數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動建立。
--create-history-table  當使用--history引數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動建立。
--filter  對輸入的慢查詢按指定的字串進行匹配過濾後再進行分析
--limit    限制輸出結果百分比或數量，預設值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總響應時間佔比從大到小排序，輸出到總和達到50%位置截止。
--host  mysql伺服器地址
--user  mysql使用者名稱
--password  mysql使用者密碼
--history 將分析結果儲存到表中，分析結果比較詳細，下次再使用--history時，如果存在相同的語句，且查詢所在的時間區間和歷史表中的不同，則會記錄到資料表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某型別查詢的歷史變化。
--review 將分析結果儲存到表中，這個分析只是對查詢條件進行引數化，一個型別的查詢一條記錄，比較簡單。當下次使用--review時，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到資料表中。
--output 分析結果輸出型別，值可以是report(標準分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便於閱讀。
--since 從什麼時間開始分析，值為字串，可以是指定的某個」yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]」格式的時間點，也可以是簡單的一個時間值：s(秒)、h(小時)、m(分鐘)、d(天)，如12h就表示從12小時前開始統計。
--until 截止時間，配合—since可以分析一段時間內的慢查詢。

四、分析pt-query-digest輸出結果

第一部分：總體統計結果
Overall：總共有多少條查詢
Time range：查詢執行的時間範圍
unique：唯一查詢數量，即對查詢條件進行引數化以後，總共有多少個不同的查詢
total：總計 min：最小 max：最大 avg：平均
95%：把所有值從小到大排列，位置位於95%的那個數，這個數一般最具有參考價值
median：中位數，把所有值從小到大排列，位置位於中間那個數

# 該工具執行紀錄檔分析的使用者時間，系統時間，實體記憶體佔用大小，虛擬記憶體佔用大小
# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz
# 工具執行時間
# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016
# 執行分析工具的主機名
# Hostname: localhost.localdomain
# 被分析的檔名
# Files: slow.log
# 語句總數量，唯一的語句數量，QPS，並行數
# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ________________
# 紀錄檔記錄的時間範圍
# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40
# 屬性               總計      最小    最大    平均    95%  標準    中等
# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 語句執行時間
# Exec time             3s   640ms      2s      1s      2s   999ms      1s
# 鎖佔用時間
# Lock time            1ms       0     1ms   723us     1ms     1ms   723us
# 傳送到使用者端的行數
# Rows sent              5       1       4    2.50       4    2.12    2.50
# select語句掃描行數
# Rows examine     186.17k       0 186.17k  93.09k 186.17k 131.64k  93.09k
# 查詢的字元數
# Query size           455      15     440  227.50     440  300.52  227.50

第二部分：查詢分組統計結果
Rank：所有語句的排名，預設按查詢時間降序排列，通過--order-by指定
Query ID：語句的ID，（去掉多餘空格和文字字元，計算hash值）
Response：總的響應時間
time：該查詢在本次分析中總的時間佔比
calls：執行次數，即本次分析總共有多少條這種型別的查詢語句
R/Call：平均每次執行的響應時間
V/M：響應時間Variance-to-mean的比率
Item：查詢物件

# 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：每一種查詢的詳細統計結果
由下面查詢的詳細統計結果，最上面的表格列出了執行次數、最大、最小、平均、95%等各專案的統計。
ID：查詢的ID號，和上圖的Query ID對應
Databases：資料庫名
Users：各個使用者執行的次數（佔比）
Query_time distribution ：查詢時間分佈, 長短體現區間佔比，本例中1s-10s之間查詢數量是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、用法範例

1.直接分析慢查詢檔案:

pt-query-digest  slow.log > slow_report.log

2.分析最近12小時內的查詢：

pt-query-digest  --since=12h  slow.log > slow_report2.log

3.分析指定時間範圍內的查詢：

pt-query-digest  --since=12h  slow.log > slow_report2.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.針對某個使用者的慢查詢

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 slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log

7.把查詢儲存到query_review表

pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table  slow.log

8.把查詢儲存到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協定資料，然後再分析

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

到此這篇關於MySQL慢查詢分析工具pt-query-digest詳解的文章就介紹到這了,更多相關MySQL慢查詢分析工具內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！