Loading... # [MySQL 慢查询分析工具~pt-query-digest 详解](https://learnku.com/articles/40376) 介绍 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 SHOW PROCESSLIST 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。 安装（yum 安装） yum install perl-DBI yum install perl-DBD-MySQL yum install perl-Time-HiRes yum install perl-IO-Socket-SSL wget percona.com/get/pt-query-digest chmod u+x pt-query-digest mv pt-query-digest /usr/bin/ 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)、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。 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 使用例子 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 '2020-01-07 09:30:00' --until '2020-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log 3.分析指含有select语句的慢查询 pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log 4.分析最近12小时内的查询 pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log 5.针对某个用户的慢查询 pt-query-digest --filter '($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 安装遇到的问题 问题： [root@vipstone bin]# pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log Can't locate Digest/MD5.pm in @INC (@INC contains: /usr/local/lib64/perl5 /usr/local/share/perl5 /usr/lib64/perl5/vendor_perl /usr/share/perl5/vendor_perl /usr/lib64/perl5 /usr/share/perl5 .) at /usr/local/bin/pt-query-digest line 2470. BEGIN failed--compilation aborted at /usr/local/bin/pt-query-digest line 2470. 解决： yum -y install perl-Digest-MD5 最后修改：2023 年 08 月 12 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏