麒麟v10 上部署 TiDB v5.1.2 生产环境优化实践
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2023-04-24
有了这四款脚本工具,老板再也不怕我写烂SQL了
对于正在运行的mysql 性能如何?参数设置的是否合理?账号设置的是否存在安全隐患?
你是否了然于胸?
俗话说工欲善其事,必先利其器,定期对你的MYSQL数据库进行一个体检,是保证数据库安全运行的重要手段。
今天和大家分享几个mysql 优化的工具,你可以使用它们对你的mysql进行一个体检,生成awr报告,让你从整体上把握你的数据库的性能情况。
一、mysqltuner.pl
这是mysql一个常用的数据库性能诊断工具,主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题,给出改进的建议,是mysql优化的好帮手。
在上一版本中,MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的约300个指标。
1.1 下载
1.2 使用
1.3、报告分析
1)重要关注[!!](中括号有叹号的项)例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示内存已经严重用超了。
二、tuning-primer.sh
这是mysql的另一个优化工具,针于mysql的整体进行一个体检,对潜在的问题,给出优化的建议。
目前,支持检测和优化建议的内容如下:
2.1 下载
2.2 使用
[root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh -- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER --- By: Matthew Montgomery -
2.3 报告分析
重点查看有红色告警的选项,根据建议结合自己系统的实际情况进行修改,例如:
三、pt-variable-advisor
pt-variable-advisor 可以分析MySQL变量并就可能出现的问题提出建议。
3.1 安装
3.2 使用
pt-variable-advisor是pt工具集的一个子工具,主要用来诊断你的参数设置是否合理。
[root@localhost ~]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock
3.3 报告分析
重点关注有WARN的信息的条目,例如:
四、pt-qurey-digest
pt-query-digest 主要功能是从日志、进程列表和tcpdump分析MySQL查询。
4.1安装
具体参考3.1节
4.2使用
pt-query-digest主要用来分析mysql的慢日志,与mysqldumpshow工具相比,py-query_digest 工具的分析结果更具体,更完善。
[root@localhost ~]# pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log
4.3 常见用法分析
1)直接分析慢查询文件:
pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log
2)分析最近12小时内的查询:
pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log
3)分析指定时间范围内的查询:
pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log
4)分析指含有select语句的慢查询:
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report4.log
5)针对某个用户的慢查询:
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report5.log
6)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")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log
4.4 报告分析
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 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:查询对象第三部分:每一种查询的详细统计结果 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。Tables:查询中涉及到的表 Explain:SQL语句
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