娃哈哈好喝mysql慢查询日志分析工具pt-query-digest
工具介绍
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。
1、安装pt-query-digest
pt-query-digest是percona-toolkit中的一个子功能，percona-toolkit下载地址：https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
首先安装perl模块
[root@rockettest-162 ~]# yum install -y perl-CPAN perl-Time-HiRes
安装percona-toolkit，要使用yum安装
[root@rockettest-162 dl]# ls
percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm
[root@rockettest-162 dl]# yum -y install percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm
[root@rockettest-162 dl]# pt-query-digest --version
pt-query-digest 3.4.0
[root@rockettest-162 dl]#
2 、pt-query-digest用法功能介绍
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。
3、分析结果输出
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
4、用法示例
4.1.直接分析慢查询文件:
pt-query-digest slow.log > slow_report.log
4.2.分析最近12小时内的查询：
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log
4.3.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
4.4.分析指含有select语句的慢查询
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log
4.5.针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log
4.6.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
4.7.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
4.8.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
4.9.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
4.10.分析binlog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log
4.11.分析general log
pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log