MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解

骑猪看日落 2022-03-11 03:18 160阅读 0赞

**MySQL****慢查询分析工具pt-query-digest详解**

**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。

pt-query-digest是个虽然复杂但是易用的分析MySQL查询的工具。它可以分析MySQL慢查询日志、查询日志以及二进制日志（二进制日志必须先转换为text，参考--type选项）里的查询。它也可以使用“ SHOW PROCESSLIST ”和来自tcpdump的MySQL协议数据。默认情况下，工具报告出哪些查询是最慢的，即最需要重点去优化。更多复杂的和自定义的报告可以通过使用选项例如--group-by、--filter和--embedded-attributes来创建。

查询分析是一个需要经常去做的最佳实践。为了简化该工作，pt-query-digest提供了两个特性：查询复审（--review）和查询历史（--history）。当使用了--review选项时，所有的不重复查询被保存到数据库。当工具再次以--review选项执行时，数据库里面被标识为复审的查询将不会再打印到报告里。这突出了需要去复审的新查询。当使用--history选项时，每个不重复查询的查询指标（查询时间、锁定时间等）被保存到数据库。工具每次以--history选项运行的时候，比较历史的数据就会被保存，随着岁间的推移就可以用来作趋势和查询性能分析。

pt-query-digest运行于一个个事件之上，事件即为被称作属性的键值对集合。你可以很快就识别出绝大多数的属性：Query\_time、Lock\_time等等。你只要查看一下慢查询日志就能看到它们。然而，也有一些并不包含在慢查询日志里，而实际上慢查询日志也可能包含不同类型的属性（例如，你可能有使用Percona patch的服务器）。

默认的--output是一个查询分析报告。--\[no\]report选项控制是否打印该选项。有时候你可能想解析所有查询并阻止该报告输出，例如当使用--review或者--history选项时。

对于查询分析的每个种类都有一段输出。一个“种类”的查询都含有相同的--group-by属性值，其值默认为fingerprint。fingerprint是经过移除常量、折叠空白符等处理后提取的查询文本版本。报告是格式化的，易于不用封装就粘贴进Email。另外所有的非查询语句行是以注释开头的，因此可以将它保存为.sql文件然后用你最喜欢的语句高亮文本编辑器打开它。开头有一个响应时间概况。

这里描述的输出受--report-format选项控制。该选项允许你指定打印打印哪些东西以及以什么顺序打印。这里描述以默认顺序排序的默认输出。

默认情况下，报告以一个所有执行的分析的段落开头。其信息与你将会看到的来自日志的查询的每个种类的内容十分相似，但不会包含为了保留全局分析而太昂贵的信息。报告也包含命令自身执行中的一些统计，例如CPU和内存的使用、运行时的本地日期时间以及输入文件读取和解析列表。

**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

方法三：安装（**使用此方法**）

yum install perl-DBI

yum install perl-DBD-MySQL

yum install perl-Time-HiRes

yum install perl-IO-Socket-SSL

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

chmod u+x pt-query-digest

mv pt-query-digest  /usr/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][Link 1]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

参考资料:[https://blog.csdn.net/xiaoweite1/article/details/80299754][https_blog.csdn.net_xiaoweite1_article_details_80299754]

[https_www.percona.com_doc_percona-toolkit_2.2_installation.html]: https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html
[rpm]: https://www.baidu.com/s?wd=rpm&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[https_www.percona.com_doc_percona-toolkit_2.2_index.html]: https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html
[Link 1]: https://www.baidu.com/s?wd=%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[https_blog.csdn.net_xiaoweite1_article_details_80299754]: https://blog.csdn.net/xiaoweite1/article/details/80299754