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pt-query-digest详解慢查询日志

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 osc_1ee7cxmx
发布于 2018/08/06 18:30
字数 1807
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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

复制代码
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。
复制代码

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

复制代码
# 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
复制代码

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

复制代码
# 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
复制代码

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
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