percona-toolkit之pt-query-digest详解

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 源码安装 cd /mysql wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz tar zxf percona-toolkit.tar.gz cd percona-toolkit-3.1.0 make && make install 工具安装目录在：/mysql/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 cd /mysql/percona-toolkit/bin ./pt-query-digest /mysqldata/mysqlslowlog/slowquery.log (2)服务器摘要 ./pt-summary  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 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 '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log 5.针对某个用户的慢查询 pt-query-digest --filter '($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 --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.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