如何用pt-query-digest分析日志

1、工具介绍

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlogGeneral logslowlog,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。 
pt-query-digest是一个perl脚本,只需下载并赋权即可执行。 
[root@test1 ]# wget percona.com/get/pt-query-digest 
[root@test1 ]# chmod u+x pt-query-digest


2、工具使用语法

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)jsonjson-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()h(小时)m(分钟)d(),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。

3、分析报告解析

第一部分:总体统计结果,如下图

如何用pt-query-digest分析日志

Overall: 总共有多少条查询,上例为总共266个查询。 
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,该例为55 
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,如下图

如何用pt-query-digest分析日志

由上图可见,这部分对查询进行参数化并分组,然后对各类查询的执行情况进行分析,结果按总执行时长,从大到小排序。 
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。 
Item : 查询对象


第三部分:每一种查询的详细统计结果,如下图:

如何用pt-query-digest分析日志

上图可见,1号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。 
Databases: 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以上的数倍。 
Tables: 查询中涉及到的表 
Explain: 示例


4.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 ‘2014-04-17 09:30:00′ –until ‘2014-04-17 10:00:00′> > slow_report3.log



(4)分析只含有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

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

pt-query-digest  –user=root –password=abc123 –review  h=localhost,D=test,t=query_ history–create-review-table  slow.log_20140401

pt-query-digest  –user=root –password=abc123–review  h=localhost,D=test,t=query_history–create-review-table  slow.log_20140402



(9)
通过tcpdump抓取mysqltcp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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