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MySQL之常用的MySQL优化工具解读

 更新时间：2023年02月16日 10:02:13   作者：王小二(海阔天空)  
这篇文章主要介绍了MySQL之常用的MySQL优化工具，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

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。

（2）关注最后给的建议“Recommendations ”。

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：

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：

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/

[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

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。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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