189 8069 5689

MySQL中pt-query-digest工具怎么使用

这篇文章主要介绍“实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”，在日常操作中，相信很多人在实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名注册、网站空间、营销软件、网站建设、沙县网站维护、网站推广。

一、简介

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询日志的工具，它还可以分析来自“SHOW PROCESSLIST”和MySQL的查询 tcpdump中的协议数据。我们可以把分析日志输出到指定的文件中，通过分析日志文件做对应的优化等操作。

二、下载并且安装

  • 根据不同的系统安装，我的系统是centos，所以直接选择centos安装

  • 直接使用yum安装

> wget https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm
> yum install percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm

  • 或者使用源码包编译安装

> wget https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/source/debian/percona-toolkit-3.4.0.tar.gz
> tar -zxvf percona-toolkit-3.4.0.tar.gz
> cd percona-toolkit-3.4.0
> perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
> make && make install

三、安装完成

  • MySQL中pt-query-digest工具怎么使用

    程序员必备接口测试调试工具：立即使用
    Apipost = Postman + Swagger + Mock + Jmeter
    Api设计、调试、文档、自动化测试工具
    后端、前端、测试，同时在线协作，内容实时同步

四、分析msql的慢查询日志

  • pt-query-digest参数可以使用perldoc命令查看

    perldoc /usr/bin/pt-query-digest

  • 分析整个慢日志文件

    pt-query-digest mysql-slow.log > slow_report.log

  • 分析指定时间的日志since~until

    pt-query-digest mysql-slow.log --since '2022-10-01 00:00:00' --until '2022-11-05 00:00:00'  > slow_report_date_20221021-202221105.log

  • –since: 表示开始时间

    • –until: 表示结束时间

  • 分析慢日志，并且保存分析结果到mysql数据表

    pt-query-digest --user=root --password=123456 --history
    h=192.168.33.10,D=local_test_db,t=query_review --create-history-table  mysql-slow.log  --since
    '2022-11-01 00:00:00' --until '2022-11-05 00:00:00'

  • –user: 数据库用户名

    • –password: 数据库密码

    • h: 数据库 host

    • D: 数据库名

    • t: 生成的表名

五、结果分析

第一部分: 总的一个分析概况

  • 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：所有查询总计时长

  • min：所有查询最小时长

  • max：所有查询最大时长

  • avg：所有查询平均时长

  • 95%：把所有时长值从小到大排列，位置位于 95% 的那个时长数，这个数一般最具有参考价值

  • median：中位数，把所有时长值从小到大排列，位置位于中间那个时长数

  • # A software update is available:

    # 23.7s user time, 15.8s system time, 35.67M rss, 249.01M vsz
    说明：
    执行过程中，在用户中所花费的所有时间
    执行过程中，在内核空间中所花费的所有时间
    pt-query-digest 进程所分配的内存大小
    pt-query-digest 进程所分配的虚拟内存大小

    # Current date: Mon Nov  7 09:01:23 2022
    说明：当前时间
    # Hostname: localhost.localdomain
    说明：执行pt-query-digest的主机名
    # Files: mysql-slow.log
    说明：被分析的文件名称
    # Overall: 44.78k total, 54 unique, 0.01 QPS, 0.07x concurrency __________
    说明：
    total: 语句总数量
    unique: 唯一语句数量
    QPS: 每秒查询量
    concurrency: 查询的并发

    # Time range: 2022-10-01 00:00:03 to 2022-11-04 16:05:24
    说明：执行过程中日志记录的时间范围
    # Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
    说明：属性            总计      最小值   最大值  平均值   95%  标准差   中位数
    95%： 把所有时长值从小到大排列，位置位于 95% 的那个时长数，这个数一般最具有参考价值
    median： 中位数，把所有时长值从小到大排列，位置位于中间那个时长数

    # ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
    # Exec time        204553s      3s   1540s      5s     10s      8s      3s
    说明：执行时间
    # Lock time             8s       0   107ms   186us    80us     2ms    36us
    说明：锁占用时间
    # Rows sent        238.87M       0   2.88M   5.46k   11.95  68.22k    0.99
    说明：发送到客户端的行数
    # Rows examine      73.56G       0   5.01M   1.68M   3.86M 724.49k   1.32M
    说明：扫描的语句行数
    # Query size         8.18M      30   4.36k  191.46  511.45  224.63   72.65
    说明：查询的字符数

第二部分：分析

  • 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

    • –order-by Query_time:sum ：按总的查询时间倒序
      排序参数介绍：
      sum       Sum/total attribute value(默认值)
      min       Minimum attribute value（最小值）
      max       Maximum attribute value(最小值)
      cnt       Frequency/count of the query(按出现sql次数)

  • 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
说明：分析
# Rank Query ID                            Response time    Calls R/Call  
# ==== =================================== ================ ===== ======= 
#    1 0xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296A  104236.2061 5... 30988  3.3638  0.03 SELECT xxx
#    2 0x974C6E6D54DB8B0DF505CA7BDC508686  32167.9607 15.7%  3418  9.4113  1.34 SELECT xxx 
#    3 0x6BE180C5804B585F25BB16550447DC6C  18453.0185  9.0%  2499  7.3842  0.92 SELECT xxx
#    4 0xADF16E3E9EB5D6B08245E39FF1428C9F  17873.4338  8.7%  3114  5.7397  0.84 SELECT xxx 
#    5 0x2964CD629A24595719659BDAEBCF0E6F  10648.5404  5.2%  1437  7.4103  0.93 SELECT xxx
#    6 0x50566E6DCF8FA562B88AE41AB1E32DC6   7424.3855  3.6%   303 24.5029 15.41 SELECT xxx
#    7 0xDB0A3D60F85C2212C476B144E1678AB8   5327.8370  2.6%  1627  3.2746  0.05 SELECT xxx
#    8 0x04BB0B332CEED517298AB06DE2A30AD6   3190.6822  1.6%   657  4.8564  1.36 SELECT xxx    
#   10 0xDAB0AF524151C621DC0E9B92AC002C38    526.6288  0.3%   140  3.7616  0.01 SELECT xxx 
# MISC 0xMISC                               1807.1067  0.9%    57 31.7036   0.0 <27 ITEMS>

第三部分：具体的sql统计和分析

  • pct：该 sql 语句某执行属性占所有慢查询语句某执行属性的百分比

  • total：该 sql 语句某执行属性的所有属性时间。

  • Count：sql 语句执行的次数。对应的 pct 表示此 sql 语句执行次数占所有慢查询语句执行次数的 % 比（下图为 69%），对应的 total 表示总共执行了 30988 次。

  • Exec time：sql 执行时间

  • Lock time：sql 执行期间被锁定的时间

  • Rows sent：传输的有效数据，在 select 查询语句中才有值

  • Rows examine：总共查询的数据，非目标数据。

  • Query_time distribution：查询时间分布

  • SQL 语句：下图中为 select sleep(7)\G

# Query 1: 0.01 QPS, 0.03x concurrency, ID 0xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296A at byte 221452362
说明：查询队列1：每秒查询量，查询的并发，队列1的ID值，对应第二部分的Query ID, 221452362表示偏移量(查看方法看下面的“查看偏移”)
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.03
# Time range: 2022-10-01 00:00:05 to 2022-11-04 16:05:24
说明：sql语句在慢日志文件mysql_slow.log出现的时间范围
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
说明：属性      占整个 总数      最小值  最大值   平均值  95%   标准差  中间值
           分析中
           的百分
           比                
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count         69   30988
说明：执行语句总数量
# Exec time     50 104236s      3s      7s      3s      4s   303ms      3s
说明：执行时间
# Lock time     24      2s    22us    93ms    65us    66us   775us    38us
说明：锁占用时间
# Rows sent      0  70.53k       0     799    2.33    3.89   16.60    0.99
说明：发送到客户端的行数
# Rows examine  54  40.28G   1.32M   1.35M   1.33M   1.32M  15.65k   1.32M
说明：扫描语句的行数
# Query size    26   2.16M      73      73      73      73       0      73
说明：查询的字符数
# String:
# Hosts        localhost
说明：使用的数据主机IP
# Users        xxx
说明：使用的用户
# Query_time distribution
#   1us
#  10us
# 100us
#   1ms
#  10ms
# 100ms
#    1s  ################################################################
#  10s+
说明：查询时间分布
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS LIKE 'xxx'\G
#    SHOW CREATE TABLE `xxx`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select * from `table_name` where `updated_at` >= '2022-10-15 00:00:40'\G
说明：查询的mysql语句
第三部分是每一种查询比较慢的 sql 的详细统计结果
pct：该 sql 语句某执行属性占所有慢查询语句某执行属性的百分比
total：该 sql 语句某执行属性的所有属性时间。
Count：sql 语句执行的次数。
Exec time：sql 执行时间
Lock time：sql 执行期间被

六 查看偏移

  • 可以利用偏移量在慢查询日志文件中到查找到具体的 SQL 语句，查找方法如下：

[localhost]# tail -c +221452362 ./mysql-slow.log | head
t: root[root] @ localhost []  Id: 13704150
# Query_time: 7.058835  Lock_time: 0.000040 Rows_sent: 2  Rows_examined: 1392521
SET timestamp=1665763267;
select * from `xxxxxx` where `updated_at` >= '2022-10-15 00:00:40';
# User@Host: root[localhost] @ localhost []  Id: 13704174
# Query_time: 7.445741  Lock_time: 0.000015 Rows_sent: 3  Rows_examined: 2214002
SET timestamp=1665763267;
select xxx from table where xxx
# Time: 221015 008
# User@Host: root[localhost] @ localhost []  Id: 13704414

到此，关于“实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！


网站名称：MySQL中pt-query-digest工具怎么使用
路径分享：http://cdxtjz.cn/article/gdoosd.html

其他资讯