4 款 MySQL 调优工具，公司大神都在用！

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-09-03 10:29 8阅读 0赞

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来自：toutiao.com/a6691523026984370699

对于正在运行的mysql，性能如何，参数设置的是否合理，账号设置的是否存在安全隐患，你是否了然于胸呢？

俗话说工欲善其事，必先利其器，定期对你的MYSQL数据库进行一个体检，是保证数据库安全运行的重要手段，因为，好的工具是使你的工作效率倍增！

今天和大家分享几个mysql 优化的工具，你可以使用它们对你的mysql进行一个体检，生成awr报告，让你从整体上把握你的数据库的性能情况。

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# **mysqltuner.pl** #

是mysql一个常用的数据库性能诊断工具，主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题，给出改进的建议。是mysql优化的好帮手。

在上一版本中，MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的约300个指标。

> 项目地址：https://github.com/major/MySQLTuner-perl

#### 1.1 下载 ####

[root@localhost ~]#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、报告分析 ####

1）重要关注\[!!\]（中括号有叹号的项）例如\[!!\] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM)，表示内存已经严重用超了。

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2）关注最后给的建议“Recommendations ”。

![038721d3d2fe84a85222e0d54ee37eb1.png][]

# ** ** #

# **tuning-primer.sh** #

mysql的另一个优化工具，针于mysql的整体进行一个体检，对潜在的问题，给出优化的建议。

> 项目地址：https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh

目前，支持检测和优化建议的内容如下：

![191edf1348d8e145e3750e18eaf45409.png][]

#### 2.1 下载 ####

[root@localhost ~]#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 报告分析 ####

重点查看有红色告警的选项，根据建议结合自己系统的实际情况进行修改，例如：

![a84f744195c8465dd865c81138a1090e.png][]

# **pt-variable-advisor** #

pt-variable-advisor 可以分析MySQL变量并就可能出现的问题提出建议。

#### 3.1 安装 ####

> 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工具集的一个子工具，主要用来诊断你的参数设置是否合理。

[root@localhost ~]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock

#### 3.3 报告分析 ####

重点关注有WARN的信息的条目，例如：

![9ddfb36479c63ac336cb782c3b4d6492.png][]

# **pt-qurey-digest** #

pt-query-digest 主要功能是从日志、进程列表和tcpdump分析MySQL查询。

#### 4.1安装 ####

具体参考3.1节

#### 4.2使用 ####

pt-query-digest主要用来分析mysql的慢日志，与mysqldumpshow工具相比，py-query\_digest 工具的分析结果更具体，更完善。

[root@localhost ~]# pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log

#### 4.3 常见用法分析 ####

1）直接分析慢查询文件:

pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log

2）分析最近12小时内的查询：

pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log

3）分析指定时间范围内的查询：

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语句的慢查询

pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-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' /var/lib/mysql/slowtest-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")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log

#### 4.4 报告分析 ####

**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

**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

**第三部分：每一种查询的详细统计结果**

*  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。
 *  Tables：查询中涉及到的表
 *  Explain：SQL语句

<END>

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