MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解

青旅半醒 2022-11-20 09:33 19阅读 0赞

1.下载安装工具

wget percona.com/get/pt-query-digest

2.授予用户执行权限

chmod u+x pt-query-digest

3.移动位置，注意pt-query-digest安装位置不一定在/目录下，也可能在/root/目录下，根据实际情况调整

mv /pt-query-digest /usr/bin/

或

mv /root/pt-query-digest /usr/bin/

4.安装与Perl相关的模块

yum install perl-DBI

yum install perl-Digest-MD5

5.生成慢日志报告

pt-query-digest ./Downloads/mysql-slow\_1.log >> slow-1.log

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。pt-query-digest是一个perl脚本，只需下载并赋权即可执行。pt-query-digest包含在percona-toolkit里面，如果已经安装过percona-toolkit则可以直接使用（percona-toolkit安装方法请参考[Linux系统中percona-toolkit的安装方法][Linux_percona-toolkit]），下面是centos系统中pt-query-digest的单独安装方法

### 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：[https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html][https_www.percona.com_doc_percona-toolkit_2.2_installation.html]  
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：[https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html][https_www.percona.com_doc_percona-toolkit_2.2_index.html]）  
(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**

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
    --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。
    --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。
    --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
    --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。
    --host  mysql服务器地址
    --user  mysql用户名
    --password  mysql用户密码
    --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。
    --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。
    --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。
    --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。
    --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

转载原文:[https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265873.html][https_www.cnblogs.com_luyucheng_p_6265873.html]

[Linux_percona-toolkit]: https://www.36nu.com/post/227.html
[https_www.percona.com_doc_percona-toolkit_2.2_installation.html]: https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html
[https_www.percona.com_doc_percona-toolkit_2.2_index.html]: https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html
[https_www.cnblogs.com_luyucheng_p_6265873.html]: https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265873.html