4 款 MySQL 调优工具，公司大神都在用！

4 款 MySQL 调优工具，公司大神都在用！

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，你是否了然于胸呢？

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，因为，好的工具是使你的工作效率倍增！

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。

mysqltuner.pl

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。

tuning-primer.sh

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：

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：

pt-qurey-digest

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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