MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解

更新时间：2023年01月13日 16:20:55 作者：Lansonli

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，这篇文章主要介绍了MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解,需要的朋友可以参考下

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：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

4.各工具用法简介（详细内容：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  --since=12h  slow.log > slow_report2.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 slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.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

到此这篇关于MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解的文章就介绍到这了,更多相关MySQL慢查询分析工具内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

linux下安装mysql简单的方法
这篇文章主要介绍了 linux下安装mysql简单的方法,需要的朋友可以参考下
2017-08-08
一个优化MySQL查询操作的具体案例分析
这篇文章主要介绍了一个优化MySQL查询操作的具体案例分析,主要针对join字段的使用方面做出调整,需要的朋友可以参考下
2015-05-05
mysql 获取今天、昨天0点时间戳的实例
今天小编就为大家分享一篇mysql 获取今天、昨天0点时间戳的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-05-05
ubuntu20.04 安装 MySQL5.7过程记录
这篇文章主要介绍了ubuntu20.04 安装 MySQL5.7过程记录的相关资料,需要的朋友可以参考下
2022-10-10
B-树的插入过程介绍
今天小编就为大家分享一篇关于B-树的插入过程介绍，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
2019-01-01
什么是分表和分区 MySql数据库分区和分表方法
这篇文章主要为大家详细介绍了MySql数据库分区和分表方法，告诉大家什么是分表和分区，mysql分表和分区有什么联系，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2017-02-02
Mysql怎么存储json格式数据详解
在开发中遇到存取html值的情况,并且要根据id进行实时返回,在做的时候想到了mysql的json类型存储,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Mysql怎么存储json格式数据的相关资料,需要的朋友可以参考下
2022-06-06
MySQL的多版本并发控制MVCC的实现
MVCC就是多版本并发控制，本文主要介绍了MySQL的多版本并发控制MVCC的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-12-12
MySQL事务日志(redo log和undo log)的详细分析
innodb事务日志包括redo log和undo log,redo log是重做日志,提供前滚操作,undo log是回滚日志，提供回滚操作,下面这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL事务日志(redo log和undo log)的详细分析,需要的朋友可以参考下
2022-04-04
MySQL 索引优化案例
这篇文章主要介绍了MySQL 索引优化案例，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下，希望对你的学习有所帮助
2022-08-08