使用pt-query-digest，找到不是很合適的sql，pt-query-digestsql

使用pt-query-digest，找到不是很合適的sql，pt-query-digestsql

pt-query-digest

1.  概述

索引可以我們更快速的執行查詢，但是肯定存在不合理的索引，如果想找到那些索引不是很合適的查詢，並在它們成為問題前進行優化，則可以使用pt-query-digest的查詢審查“review”功能，分析其EXPLAIN出來的執行計劃。

pt-query-digest是用於分析mysql慢查詢的一個工具，它可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通過SHOWPROCESSLIST或者通過tcpdump抓取的MySQL協議數據來進行分析。可以把分析結果輸出到文件中，分析過程是先對查詢語句的條件進行參數化，然後對參數化以後的查詢進行分組統計，統計出各查詢的執行時間、次數、占比等，可以借助分析結果找出問題進行優化。

2.  工具安裝

pt-query-digest是一個perl腳本，只需下載並賦權即可執行。

[root@test1 ]# wget percona.com/get/pt-query-digest

[root@test1 ]# chmod u+x pt-query-digest

3.  工具執行

3.1  直接分析慢查詢文件

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

3.2  分析最近12小時內的查詢

pt-query-digest  --since=12h  slow.log > slow_report2.log

3.3  分析指定時間范圍內的查詢

pt-query-digest slow.log --since '2014-04-17 09:30:00' --until '2014-04-17 10:00:00'> > slow_report3.log

3.4  分析指含有select語句的慢查詢

pt-query-digest--filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log

3.5  針對某個用戶的慢查詢

pt-query-digest--filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log

3.6  查詢所有所有的全表掃描或full join的慢查詢

pt-query-digest--filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log

3.7  把查詢保存到query_review表

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

3.8  把查詢保存到query_history表

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

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

3.9  通過tcpdump抓取mysql的tcp協議數據，然後再分析

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

3.10  分析binlog

mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql

pt-query-digest  --type=binlog  mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

3.11  分析general log

pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log > slow_report11.log

4.  報告分析

4.1  總體統計結果

Overall: 總共有多少條查詢，上例為總共109個查詢。

unique: 唯一查詢數量，即對查詢條件進行參數化以後，總共有多少個不同的查詢，該例為8。（去重後的語句）

Time range: 查詢執行的時間范圍。

total: 總計 ；min:最小；max: 最大；avg:平均；95%: 把所有值從小到大排列，位置位於95%的那個數，這個數一般最具有參考價值；median: 中位數，把所有值從小到大排列，位置位於中間那個數。

4.2  查詢分組統計結果

這部分對查詢進行參數化並分組，然後對各類查詢的執行情況進行分析，結果按總執行時長，從大到小排序。

Response: 總的響應時間。

time: 該查詢在本次分析中總的時間占比。

calls: 執行次數，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句。

R/Call: 平均每次執行的響應時間。

Item : 查詢對象

4.3  每一種查詢的詳細統計結果

查詢的詳細統計結果，最上面的表格列出了執行次數、最大、最小、平均、95%等各項目的統計。

Databases: 庫名

Users: 各個用戶執行的次數（占比）

Query_time distribution : 查詢時間分布, 長短體現區間占比，本例中10s以上的查詢雙是1s-10s之間的兩倍。

Tables: 查詢中涉及到的表

Explain: 示例

5.  語法及重要選項

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

--create-review-table  當使用--review參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創建。

--create-history-table  當使用--history參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創建。

--filter  對輸入的慢查詢按指定的字符串進行匹配過濾後再進行分析

--limit  限制輸出結果百分比或數量，默認值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總響應時間占比從大到小排序，輸出到總和達到50%位置截止。

--host  mysql服務器地址

--user  mysql用戶名

--password  mysql用戶密碼

--history  將分析結果保存到表中，分析結果比較詳細，下次再使用--history時，如果存在相同的語句，且查詢所在的時間區間和歷史表中的不同，則會記錄到數據表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某類型查詢的歷史變化。

--review  將分析結果保存到表中，這個分析只是對查詢條件進行參數化，一個類型的查詢一條記錄，比較簡單。當下次使用--review時，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到數據表中。

--output  分析結果輸出類型，值可以是report(標准分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便於閱讀。

--since  從什麼時間開始分析，值為字符串，可以是指定的某個”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時間點，也可以是簡單的一個時間值：s(秒)、h(小時)、m(分鐘)、d(天)，如12h就表示從12小時前開始統計。

--until  截止時間，配合--since可以分析一段時間內的慢查詢。

6.  備注

開啟mysql慢查詢，打開配置文件（一般在該路徑下vim /etc/my.cnf），增加以下配置，修改完成後重啟mysql服務

//慢查詢

log-output=FILE

slow_query_log=1

slow_query_log_file=/data/dbdata/slow_query.log

long-query-time=1

log-queries-not-using-indexes

7.  參考文檔

http://blog.csdn.net/seteor/article/details/24017913