MySQL：常用的MySQL优化工具

末蓝、 2023-02-10 07:49 8阅读 0赞

影响数据库性能的常见因素如下：  
（1）磁盘IO；  
（2）网卡流量；  
（3）服务器硬件；  
（4）SQL查询速度。

下面介绍几个mysql 优化的工具，可以使用它们对MySQL进行检查，生成awr报告，从整体上把握数据库的性能情况。

## 一、MySQLTuner.pl ##

MySQLTuner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，帮助进行MySQL优化。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**

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。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5MjI5NTY3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
（2）关注最后给的建议“Recommendations ”。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5MjI5NTY3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 二、tuning-primer ##

tuning-primer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：  
（1）慢查询日志  
（2）最大连接数  
（3）工人线程  
（4）密钥缓冲区【仅限MyISAM】  
（5）查询缓存  
（6）排序缓冲区  
（7）加盟  
（8）临时表  
（9）表(开放和定义)缓存  
（10）表锁定  
（11）表扫描(read\_buffer)【仅限MyISAM】  
（12）InnoDB状态

**2.1 下载**

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：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5MjI5NTY3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
三、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：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5MjI5NTY3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

## 四、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**  
https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/

**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。

参考：[https://mp.weixin.qq.com/s/dqxh1bIn5XlPQERAhQZ4xA][https_mp.weixin.qq.com_s_dqxh1bIn5XlPQERAhQZ4xA]

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[https_mp.weixin.qq.com_s_dqxh1bIn5XlPQERAhQZ4xA]: https://mp.weixin.qq.com/s/dqxh1bIn5XlPQERAhQZ4xA