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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: 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,即将最慢的条语句输出,如果是%则按总响应时间占比从大到小排序,输出到总和达到%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h就表示从小时前开始统计。 --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
%:把所有值从小到大排列,位置位于%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
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、%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-s之间查询数量是s以上的两倍。
Tables:查询中涉及到的表
Explain:SQL语句
五、用法示例
1.直接分析慢查询文件:
2.分析最近小时内的查询:
3.分析指定时间范围内的查询:
4.分析指含有select语句的慢查询
5.针对某个用户的慢查询
6.查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询
7.把查询保存到query_review表
8.把查询保存到query_history表
9.通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据,然后再分析
.分析binlog
.分析general log
总结
标签: mysql的慢查询日志怎么查看
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