实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录-mysql教程-PHP中文网

首页

数据库

mysql教程

实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录

藏色散人

Nov 30, 2022 pm 05:07 PM

mysql慢查询

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要介绍了一个用于分析mysql慢查询日志的工具pt-query-digest，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

一、简介

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询日志的工具，它还可以分析来自“SHOW PROCESSLIST”和MySQL的查询 tcpdump中的协议数据。我们可以把分析日志输出到指定的文件中，通过分析日志文件做对应的优化等操作。

二、下载并且安装

根据不同的系统安装，我的系统是centos，所以直接选择centos安装，点击下载
直接使用yum安装

> 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

或者使用源码包编译安装

> 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

三、安装完成

四、分析msql的慢查询日志

pt-query-digest参数可以使用perldoc命令查看
```
perldoc /usr/bin/pt-query-digest
```

分析整个慢日志文件

pt-query-digest mysql-slow.log > slow_report.log

分析指定时间的日志since~until

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

–since: 表示开始时间
–until: 表示结束时间

分析慢日志，并且保存分析结果到mysql数据表

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 
&#39;2022-11-01 00:00:00&#39; --until &#39;2022-11-05 00:00:00&#39;

–user: 数据库用户名
–password: 数据库密码
h: 数据库 host
D: 数据库名
t: 生成的表名

五、结果分析

第一部分: 总的一个分析概况

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：所有查询总计时长
min：所有查询最小时长
max：所有查询最大时长
avg：所有查询平均时长
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

# 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

第二部分：分析

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
- –order-by Query_time:sum ：按总的查询时间倒序
  排序参数介绍：
  sum Sum/total attribute value(默认值)
  min Minimum attribute value（最小值）
  max Maximum attribute value(最小值)
  cnt Frequency/count of the query(按出现sql次数)
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
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>

第三部分：具体的sql统计和分析

pct：该 sql 语句某执行属性占所有慢查询语句某执行属性的百分比
total：该 sql 语句某执行属性的所有属性时间。
Count：sql 语句执行的次数。对应的 pct 表示此 sql 语句执行次数占所有慢查询语句执行次数的 % 比（下图为 69%），对应的 total 表示总共执行了 30988 次。
Exec time：sql 执行时间
Lock time：sql 执行期间被锁定的时间
Rows sent：传输的有效数据，在 select 查询语句中才有值
Rows examine：总共查询的数据，非目标数据。
Query_time distribution：查询时间分布
SQL 语句：下图中为 select sleep(7)\G

# Query 1: 0.01 QPS, 0.03x concurrency, ID 0xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296A at byte 221452362
说明：查询队列1：每秒查询量，查询的并发，队列1的ID值，对应第二部分的Query ID, 221452362表示偏移量(查看方法看下面的“查看偏移”)
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.03
# Time range: 2022-10-01 00:00:05 to 2022-11-04 16:05:24
说明：sql语句在慢日志文件mysql_slow.log出现的时间范围
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
说明：属性      占整个 总数      最小值  最大值   平均值  95%   标准差  中间值
           分析中
           的百分
           比                
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count         69   30988
说明：执行语句总数量
# Exec time     50 104236s      3s      7s      3s      4s   303ms      3s
说明：执行时间
# Lock time     24      2s    22us    93ms    65us    66us   775us    38us
说明：锁占用时间
# Rows sent      0  70.53k       0     799    2.33    3.89   16.60    0.99
说明：发送到客户端的行数
# Rows examine  54  40.28G   1.32M   1.35M   1.33M   1.32M  15.65k   1.32M
说明：扫描语句的行数
# Query size    26   2.16M      73      73      73      73       0      73
说明：查询的字符数
# String:
# Hosts        localhost
说明：使用的数据主机IP
# Users        xxx
说明：使用的用户
# Query_time distribution
#   1us
#  10us
# 100us
#   1ms
#  10ms
# 100ms
#    1s  ################################################################
#  10s+
说明：查询时间分布
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS LIKE &#39;xxx&#39;\G
#    SHOW CREATE TABLE `xxx`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select * from `table_name` where `updated_at` >= &#39;2022-10-15 00:00:40&#39;\G
说明：查询的mysql语句
第三部分是每一种查询比较慢的 sql 的详细统计结果
pct：该 sql 语句某执行属性占所有慢查询语句某执行属性的百分比
total：该 sql 语句某执行属性的所有属性时间。
Count：sql 语句执行的次数。
Exec time：sql 执行时间
Lock time：sql 执行期间被

六查看偏移

可以利用偏移量在慢查询日志文件中到查找到具体的 SQL 语句，查找方法如下：

[localhost]# tail -c +221452362 ./mysql-slow.log | head
t: root[root] @ localhost []  Id: 13704150
# Query_time: 7.058835  Lock_time: 0.000040 Rows_sent: 2  Rows_examined: 1392521
SET timestamp=1665763267;
select * from `xxxxxx` where `updated_at` >= &#39;2022-10-15 00:00:40&#39;;
# User@Host: root[localhost] @ localhost []  Id: 13704174
# Query_time: 7.445741  Lock_time: 0.000015 Rows_sent: 3  Rows_examined: 2214002
SET timestamp=1665763267;
select xxx from table where xxx
# Time: 221015 008
# User@Host: root[localhost] @ localhost []  Id: 13704414

以上是实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！

声明

本文转载于：learnku。如有侵权，请联系admin@php.cn删除

MySQL中的存储过程是什么？May 01, 2025 am 12:27 AM

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合，用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能：首次编译后，后续调用无需重新编译。2.提高安全性：通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作：将多条SQL语句组合，简化应用层逻辑。

查询缓存如何在MySQL中工作？May 01, 2025 am 12:26 AM

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果，当相同查询再次执行时，直接返回缓存结果。1）查询缓存提高数据库读取性能，通过哈希值查找缓存结果。2）配置简单，在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3）使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4）在高频更新环境中，查询缓存可能导致性能瓶颈，需通过监控和调整参数优化使用。

与其他关系数据库相比，使用MySQL的优点是什么？May 01, 2025 am 12:18 AM

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括：1.高性能与可扩展性，支持多种存储引擎；2.易于使用和维护，配置简单且工具丰富；3.丰富的生态系统，吸引大量社区和第三方工具支持；4.跨平台支持，适用于多种操作系统。

您如何处理MySQL中的数据库升级？Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL数据库升级的步骤包括：1.备份数据库，2.停止当前MySQL服务，3.安装新版本MySQL，4.启动新版本MySQL服务，5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题，并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

您可以使用MySQL的不同备份策略是什么？Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据，适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件，速度快且全面，但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化，适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份，减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案，但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

什么是mySQL聚类？Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

如何优化数据库架构设计以在MySQL中的性能？Apr 30, 2025 am 12:27 AM

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能：1.索引优化：在常用查询列上创建索引，平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化：通过规范化或反规范化减少数据冗余，提高访问效率。3.数据类型选择：使用合适的数据类型，如INT替代VARCHAR，减少存储空间。4.分区和分表：对于大数据量，使用分区和分表分散数据，提升查询和维护效率。

您如何优化MySQL性能？Apr 30, 2025 am 12:26 AM

tooptimizemysqlperformance，lofterTheSeSteps：1）inasemproperIndexingTospeedUpqueries，2）使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance，3）ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections，4）

See all articles