이 글은 주로 느린 쿼리 로그의 MySQL 느린 쿼리 pt-query-digest 분석에 대한 관련 정보를 소개하고 있으며, 이 글의 소개는 매우 자세하며 필요한 모든 사람들을 위한 특정 참고 가치가 있습니다. 아래에서 함께 살펴보겠습니다.
1. 소개
pt-query-digest는 mysql 느린 쿼리를 분석하는 도구입니다. SHOWPROCESSLIST 또는 tcpdump를 통해 캡처된 binlog, 일반 로그, 느린 로그 또는 MySQL 프로토콜 데이터입니다. 분석 결과는 파일로 출력할 수 있습니다. 분석 과정은 먼저 쿼리문의 조건을 매개변수화한 후, 매개변수화된 쿼리에 대해 그룹 통계를 수행하여 각 쿼리의 실행 시간, 횟수, 비율을 계산할 수 있습니다. 분석 결과적으로 문제가 식별되고 최적화됩니다.
2.perl 모듈
yum install -y perl-CPAN perl-Time-HiRes
설치 3 . 설치 단계
방법 1: rpm 설치
cd /usr/local/src wget percona.com/get/percona-toolkit.rpm yum install -y percona-toolkit.rpm
도구 설치 디렉터리: /usr/bin
방법 2: 소스 코드 설치
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
도구 설치 디렉터리는 /usr/local/percona-toolkit/bin
4. 각 도구 사용법 소개
(1) 느린 쿼리 로그 분석 통계
pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log
(2) 서버 요약
pt-summary
(3) 서버 디스크 모니터링
pt-diskstats
(4) mysql 서비스 상태 요약
pt-mysql-summary -- --user=root --password=root
3. pt-query-digest 구문 및 중요 옵션
pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table --review 매개변수를 사용하여 분석 결과를 테이블로 출력하는 경우, 테이블이 없으면 자동으로 생성됩니다.
--create-history-table 분석 결과를 테이블로 출력하기 위해 --history 파라미터를 사용할 경우, 테이블이 없으면 자동으로 생성됩니다.
--filter 입력된 느린 쿼리를 지정된 문자열 에 따라 일치 및 필터링한 후 분석합니다
- -limit 출력 결과의 비율 또는 수량을 제한합니다. 기본값은 20개이며, 50%인 경우 총 응답 시간에 따라 큰 것에서 작은 것 순으로 정렬됩니다. 총량이 50%에 도달하면 출력이 차단됩니다.
--host mysql 서버 주소
--user mysql 사용자 이름
-- 비밀번호 mysql 사용자 비밀번호
--history 분석 결과는 동일한 문이 존재하고 다음에 --history를 사용할 때 더 자세합니다. 쿼리는 기록 테이블의 시간 간격과 다른 경우 데이터 테이블에 기록됩니다. 동일한 CHECKSUM을 쿼리하여 특정 유형의 쿼리에 대한 기록 변경 사항을 비교할 수 있습니다.
--review 분석 결과를 테이블에 저장합니다. 이 분석은 쿼리 조건 중 하나를 매개변수화하므로 비교적 간단합니다. 다음에 --review를 사용할 때 동일한 구문 분석이 존재하면 데이터 테이블에 기록되지 않습니다.
--출력 분석 결과 출력 유형, 값은 보고서(표준 분석 보고서), Slowlog(Mysql 느린 로그), json, json-anon, 일반 더 쉽게 읽을 수 있도록 보고서를 사용하세요.
--분석을 시작한 시간부터 값은 문자열이며 "yyyy-mm-dd [hh:mm" 형식으로 지정된 시점일 수 있습니다. :ss]" 또는 간단한 시간 값(s(초), h(시간), m(분), d(일))일 수 있습니다. 예를 들어 12h는 12시간 전에 계산이 시작되었음을 의미합니다.
--마감일까지, --since와 결합하여 일정 기간 내에 느린 쿼리를 분석할 수 있습니다.
4. pt-query-digest 출력 결과 분석
1부: 전체 통계 결과
전체: 전체 쿼리 수
시간 범위: 쿼리 실행 시간 범위
unique: 고유 쿼리 수, 즉 쿼리 조건을 매개변수화한 후 존재하는 쿼리 수
total: total min: 최소 max: maximum avg: 평균
95%: 작은 것부터 큰 것까지 모든 값을 정렬합니다. 95%에 위치한 숫자는 일반적으로 가장 많은 참조 값을 가집니다.
median: 중앙값, 작은 것부터 모든 값을 정렬합니다. ~ 크게, 95%에 위치 중간에 있는 숫자
# 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
2부: 쿼리 그룹화 통계 결과
순위: 모든 문에 대한 순위, 정렬 기준 쿼리 시간은 기본적으로 내림차순으로 전달됩니다. order-by는
쿼리 ID를 지정합니다. 쿼리 ID: 명령문 ID, (추가 공백 및 텍스트 문자 제거, 해시 값 계산)
응답: 총 응답 시간
time: 이 분석에서 이 쿼리의 총 시간 비율
calls: 실행 횟수, 즉, 이 분석에는 그러한 호출이 총 몇 개 있습니까?
R/Call 유형의 쿼리 문: 각 실행의 평균 응답 시간
V/M: 응답 시간 차이 -평균 비율
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 '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log5.针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log6.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.log7.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
总结
위 내용은 느린 쿼리 로그에 대한 MySQL의 pt-query-digest 분석에 대한 자세한 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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