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查询码:00000163
mysql-慢查询日志分析工具-percona-toolkit工具
作者: wyasw 于 2020年03月29日 发布在分类 / Linux / mysql 下,并于 2020年03月29日 编辑
mysql

mysql-慢查询日志分析工具-percona-toolkit工具

percona-toolkit工具包下载地址:

https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/

1.1 安装

这里下载的是centos7版本的;

1.2 通过pt-query-digest生成慢sql报告

重要参数:

--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,输出总和达50%位置时截止

--since,从什么时间开始分析,值为字符串,可以指定的某个“yyyy-mm-dd[hh:mm:ss]”格式的时间点,也可以是简单的一个时间值:shmd12h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。

pt-query-digest --since=24h /root/slow.log >query.log

1.3 接下来分析query.log日志

报告分为三个部分

1.3.1 第一部分:

# 210ms user time, 10ms system time, 29.20M rss, 242.79M vsz

# Current date: Tue Jul 24 15:39:20 2018

# Hostname: redis-slove01

# Files: /root/slow.log

# Overall: 81 total, 13 unique, 0.07 QPS, 0.51x concurrency ______________

# Time range: 2018-07-24 15:01:19 to 15:19:27

# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median

# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======

# Exec time           550s      1s     70s      7s     13s     14s      3s

# Lock time            6ms    38us   240us    79us   125us    32us    69us

# Rows sent        503.40k       1 125.64k   6.21k   97.36  26.83k    0.99

# Rows examine      72.56M  30.97k   5.72M 917.28k   3.18M   1.32M 440.37k

# Query size        25.17k      75   1.10k  318.23  563.87  195.85  271.23

这部分介绍了总体统计之后的结果。

Overall:总共有多少条查询,上例总共有81条查询

Time range:查询执行的时间范围(自己做实验,就临时产生的sql

Unique:唯一查询数量,即对查询条件进行参数化后,总共有多少不同的查询,该实例是13

Total:总计时间(550s);min:最小时间(1s);max:最大时(70s);avg:平均时间(7s

95%:把所有值从小到大排列,位置位于95%的那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,位置位于中间的那个数。

1.3.2 第二部分:sql语句的一个占比结果展示

# Profile

# Rank Query ID                        Response time  Calls R/Call  V/M

# ==== =============================== ============== ===== ======= =====

#    1 0x92C3EC487801C0224C3C023DE3... 269.3704 48.9%     4 67.3426  0.15 SELECT ex_digitalmoney_account

#    2 0x4CCE3BE62BE9AFA25BD518331C...  54.1828  9.8%    17  3.1872  0.08 SELECT ex_dm_transaction

#    3 0xFBED2222F22E262EF798A3D3A5...  52.9388  9.6%    17  3.1140  0.04 SELECT ex_dm_transaction

#    4 0x9254E595BD408749D5071CD8F0...  37.7808  6.9%    12  3.1484  0.06 SELECT ex_dm_transaction

#    5 0xF5F3218510CA3F3C2350DA75C7...  33.4607  6.1%    15  2.2307  0.07 SELECT ex_dm_transaction

#    6 0x499D9CE19E8FA4C19A92F284A5...  24.6908  4.5%     2 12.3454  0.00 SELECT app_record_log

#    7 0x2BB303DC25C526470098EE2010...  23.9455  4.4%     2 11.9727  0.17 SELECT app_record_log

#    8 0xA5C8706D3FF788B05185807407...  20.4511  3.7%     7  2.9216  0.01 SELECT ex_dm_transaction

#    9 0xE1695DBF3923986367CE33A050...  19.9608  3.6%     1 19.9608  0.00 SELECT app_record_log

# MISC 0xMISC                           13.6571  2.5%     4  3.4143   0.0 <4 ITEMS>

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。

Item:查询对象,即具体的SQL语句

1.3.3 第三部分:SQL语句的详细输出结果

# Query 1: 0.00 QPS, 0.30x concurrency, ID 0x92C3EC487801C0224C3C023DE3D2A037 at byte 14416

# Scores: V/M = 0.15

# Time range: 2018-07-24 15:01:19 to 15:16:26

# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median

# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======

# Count          4       4

# Exec time     48    269s     64s     70s     67s     69s      3s     69s

# Lock time      4   310us    58us    94us    77us    93us    15us    91us

# Rows sent     99 502.55k 125.63k 125.64k 125.64k 123.85k       0 123.85k

# Rows examine  31  22.86M   5.72M   5.72M   5.72M   5.71M       0   5.71M

# Query size     9   2.39k     613     613     613     613       0     613

# String:

# Hosts        192.168.113.68

# Users        root

# Query_time distribution

#   1us

#  10us

# 100us

#   1ms

#  10ms

# 100ms

#    1s

#  10s+  ################################################################

# Tables

……

Databases:库名

Users:各个用户执行的次数

Query_time distribution:查询时间分布,长短体现区间占比,这个例子中10s以上查询占有比例最高



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2020-03-29 15:34:15[当前版本] wyasw 创建版本

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