Heim >Datenbank >MySQL-Tutorial >Beispielanalyse von Nutzungsdatensätzen des Tools pt-query-digest in MySQL
Dieser Artikel vermittelt Ihnen relevantes Wissen über MySQL. Er stellt hauptsächlich das Tool pt-query-digest für die Analyse langsamer MySQL-Abfrageprotokolle vor. Ich hoffe, es wird für alle hilfreich sein.
1. Einführung
pt-query-digest ist ein Tool zur Analyse langsamer MySQL-Abfrageprotokolle. Es kann auch Protokolldaten in tcpdump aus „SHOW PROCESSLIST“ und MySQL-Abfragen analysieren. Wir können das Analyseprotokoll in eine bestimmte Datei ausgeben und durch Analyse der Protokolldatei entsprechende Optimierungen und andere Vorgänge durchführen.
2. Herunterladen und installieren
> wget https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm > yum install percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm
4. Analysieren Sie das langsame Abfrageprotokoll von msql
> wget https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/source/debian/percona-toolkit-3.4.0.tar.gz > tar -zxvf percona-toolkit-3.4.0.tar.gz > cd percona-toolkit-3.4.0 > perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit > make && make install
analysiert die Protokolle der angegebenen Zeit seit~untilperldoc /usr/bin/pt-query-digest
pt-query-digest mysql-slow.log > slow_report.log
Gesamt: Wie viele Abfragen gibt es insgesamt? , wie viele verschiedene Abfragen es nach der Parametrisierung der Abfragebedingungen insgesamt gibt
total: Gesamtdauer aller Abfragen
min: Mindestdauer aller Abfragen
max: Maximale Dauer aller Abfragen
avg: Durchschnittliche Dauer aller Abfragen
95 %: Kombinieren Sie alle Dauerwerte. Von klein nach groß geordnet, liegt die Dauerzahl bei 95 %, diese Zahl ist im Allgemeinen die wertvollste als Referenz.
Median: Median, alle Dauerwerte sind von klein nach groß angeordnet, die Dauerzahl liegt in der Mitte
pt-query-digest mysql-slow.log --since '2022-10-01 00:00:00' --until '2022-11-05 00:00:00' > slow_report_date_20221021-202221105.log
min Minimaler Attributwert (Minimalwert)
max Maximaler Attributwert (Minimalwert)R/Call: Die durchschnittliche Antwortzeit jeder Ausführung
V/M: Antwortzeit-Varianz-zu- Das Verhältnis des Mittelwerts
Item: Abfrageobjekt
pt-query-digest --user=root --password=123456 --history h=192.168.33.10,D=local_test_db,t=query_review --create-history-table mysql-slow.log --since '2022-11-01 00:00:00' --until '2022-11-05 00:00:00'
Teil 3: Spezifisch SQL-Statistiken und -Analyse
pct: Der Prozentsatz eines Ausführungsattributs der SQL-Anweisung zu einem Ausführungsattribut aller langsamen Abfrageanweisungen
total: Alle Attributzeiten eines Ausführungsattributs der SQL-Anweisung.
Anzahl: Die Häufigkeit, mit der die SQL-Anweisung ausgeführt wird. Der entsprechende pct gibt an, wie oft diese SQL-Anweisung ausgeführt wird, als Prozentsatz der Anzahl der Ausführungen aller langsamen Abfrageanweisungen (69 % in der Abbildung unten), und die entsprechende Summe gibt insgesamt 30988 Ausführungen an. ?? Daten, Nichtzieldaten.
Query_time distribution: Abfragezeitverteilung
SQL-Anweisung: Wählen Sie in der Abbildung unten Sleep(7)G
# A software update is available: # 23.7s user time, 15.8s system time, 35.67M rss, 249.01M vsz 说明: 执行过程中,在用户中所花费的所有时间 执行过程中,在内核空间中所花费的所有时间 pt-query-digest 进程所分配的内存大小 pt-query-digest 进程所分配的虚拟内存大小 # Current date: Mon Nov 7 09:01:23 2022 说明:当前时间 # Hostname: localhost.localdomain 说明:执行pt-query-digest的主机名 # Files: mysql-slow.log 说明:被分析的文件名称 # Overall: 44.78k total, 54 unique, 0.01 QPS, 0.07x concurrency __________ 说明: total: 语句总数量 unique: 唯一语句数量 QPS: 每秒查询量 concurrency: 查询的并发 # Time range: 2022-10-01 00:00:03 to 2022-11-04 16:05:24 说明:执行过程中日志记录的时间范围 # Attribute total min max avg 95% stddev median 说明:属性 总计 最小值 最大值 平均值 95% 标准差 中位数 95%: 把所有时长值从小到大排列,位置位于 95% 的那个时长数,这个数一般最具有参考价值 median: 中位数,把所有时长值从小到大排列,位置位于中间那个时长数 # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Exec time 204553s 3s 1540s 5s 10s 8s 3s 说明:执行时间 # Lock time 8s 0 107ms 186us 80us 2ms 36us 说明:锁占用时间 # Rows sent 238.87M 0 2.88M 5.46k 11.95 68.22k 0.99 说明:发送到客户端的行数 # Rows examine 73.56G 0 5.01M 1.68M 3.86M 724.49k 1.32M 说明:扫描的语句行数 # Query size 8.18M 30 4.36k 191.46 511.45 224.63 72.65 说明:查询的字符数Six View Offset
# Profile 说明:分析 # Rank Query ID Response time Calls R/Call # ==== =================================== ================ ===== ======= # 1 0xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296A 104236.2061 5... 30988 3.3638 0.03 SELECT xxx # 2 0x974C6E6D54DB8B0DF505CA7BDC508686 32167.9607 15.7% 3418 9.4113 1.34 SELECT xxx # 3 0x6BE180C5804B585F25BB16550447DC6C 18453.0185 9.0% 2499 7.3842 0.92 SELECT xxx # 4 0xADF16E3E9EB5D6B08245E39FF1428C9F 17873.4338 8.7% 3114 5.7397 0.84 SELECT xxx # 5 0x2964CD629A24595719659BDAEBCF0E6F 10648.5404 5.2% 1437 7.4103 0.93 SELECT xxx # 6 0x50566E6DCF8FA562B88AE41AB1E32DC6 7424.3855 3.6% 303 24.5029 15.41 SELECT xxx # 7 0xDB0A3D60F85C2212C476B144E1678AB8 5327.8370 2.6% 1627 3.2746 0.05 SELECT xxx # 8 0x04BB0B332CEED517298AB06DE2A30AD6 3190.6822 1.6% 657 4.8564 1.36 SELECT xxx # 10 0xDAB0AF524151C621DC0E9B92AC002C38 526.6288 0.3% 140 3.7616 0.01 SELECT xxx # MISC 0xMISC 1807.1067 0.9% 57 31.7036 0.0 <27 ITEMS>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispielanalyse von Nutzungsdatensätzen des Tools pt-query-digest in MySQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!