MySQL中pt-query-digest工具怎么使用

这篇文章主要介绍“实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”，在日常操作中，相信很多人在实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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

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

程序员必备接口测试调试工具：立即使用

Apipost = Postman + Swagger + Mock + Jmeter

Api设计、调试、文档、自动化测试工具

后端、前端、测试，同时在线协作，内容实时同步

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 --since2022-10-01 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

2022-11-01 00:00:00 --until 2022-11-05 00:00:00

–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 systemtime, 35.67M rss, 249.01

M 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, 0.01QPS,0.07

x 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      3

s

说明：执行时间

# Lock time             8s       0   107ms   186us    80us     2ms    36

us

说明：锁占用时间

# Rows sent238.87M       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   1.32

M

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 xxx\G #    SHOW CREATE TABLE `xxx`\G # EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/ select * from `table_name` where `updated_at` >= 2022-10-15 00:00:40\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` >= 2022-10-15 00:00:40; # 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

到此，关于“实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！