mysql中pt-query-digest如何安装使用

这篇文章主要介绍mysql中pt-query-digest如何安装使用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！pt-query-digest安装使用一、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-digest1.下载页面：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/3.0/installation.html
2.配置yum库Configuring Percona RepositoryEnabling Testing and Experimental Repositoriesyum install

http://www.percona.com/downloads/percona-release/redhat/0.1-6/percona-release-0.1-6.noarch.rpm3.yum方式安装yum install percona-toolkit默认安装到：/usr/bin[root@tqsrv122 yum]# ls /usr/bin/pt-*/usr/bin/pt-align /usr/bin/pt-ioprofile /usr/bin/pt-slave-delay/usr/bin/pt-archiver /usr/bin/pt-kill /usr/bin/pt-slave-find/usr/bin/pt-config-diff /usr/bin/pt-mext /usr/bin/pt-slave-restart/usr/bin/pt-deadlock-logger /usr/bin/pt-mongodb-query-digest /usr/bin/pt-stalk/usr/bin/pt-diskstats /usr/bin/pt-mongodb-summary /usr/bin/pt-summary/usr/bin/pt-duplicate-key-checker /usr/bin/pt-mysql-summary /usr/bin/pt-table-checksum/usr/bin/pt-fifo-split /usr/bin/pt-online-schema-change /usr/bin/pt-table-sync/usr/bin/pt-find /usr/bin/pt-pmp /usr/bin/pt-table-usage/usr/bin/pt-fingerprint /usr/bin/pt-query-digest /usr/bin/pt-upgrade/usr/bin/pt-fk-error-logger /usr/bin/pt-secure-collect /usr/bin/pt-variable-advisor/usr/bin/pt-heartbeat /usr/bin/pt-show-grants /usr/bin/pt-visual-explain/usr/bin/pt-index-usage /usr/bin/pt-sift4.各工具用法简介（详细内容：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/3.0/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-tabl开发云主机域名e
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。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#
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五、用法示例1.直接分析慢查询文件:pt-query-digest slow.log > slow_report.log2.分析最近12小时内的查询：pt-query-digest –since=12h slow.log > slow_report2.log3.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.log4.分析指含有select语句的慢查询pt-query-digest –filter
‘$event->{fingerprint} =~ m/^select/i’
slow.log> slow_report4.log5.针对某个用户的慢查询pt-query-digest –filter
‘($event->{user} || “”) =~ m/^root/i’
slow.log> slow_report5.log6.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.log7.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.log8.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_00029.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.log10.分析binlogmysqlbinlog mysql-bin.000093
> mysql-bin000093.sql
pt-query-digest –type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log11.分析general logpt-query-digest –type=genlog localhost.log > slow_report11.log以上是“mysql中pt-query-digest如何安装使用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道！

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