1、介绍：
mysqlsla是hackmysql.com推出的一款MySQL的日志分析工具，可以分析mysql的慢查询日志、分析慢查询非常好用，能针
对库分析慢查询语句的执行频率、扫描的数据量、消耗时间等，而且分析出来以后还有语句范例,这是mysqldba必不可少的工具之一。
2、安装mysqlsla:
（1）安装依赖包：
[root@backup ~]#yum install perl perl-Time-HiRes perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-ExtUtils-CBuilder perl-ExtUtils-MakeMaker -y
（2）安装mysqlsla:
[root@backup ~]#cd tools
[root@backup tools]#rz -y #mysqlsla已经停止更新了，在官网上下不到了；
[root@backup tools]#tar -xzf mysqlsla-2.03.tar.gz
[root@backup tools]#cd mysqlsla-2.03
[root@backup mysqlsla-2.03]#perl Makefile.PL #配置参数；
[root@backup mysqlsla-2.03]#make #编译；
[root@backup mysqlsla-2.03]#echo $?
0
[root@backup mysqlsla-2.03]#make install #安装；
[root@backup mysqlsla-2.03]#echo $?
0
3、mysqlsla的使用：
[root@backup ~]#mysqlsla -lt slow /data/3306/mysql-slow.log -sf "+SELECT" -db lc -top 10 -sort t_sum
Report for slow logs: /data/3306/mysql-slow.log
5 queries total, 1 unique
Sorted by 't_sum'
Grand Totals: Time 19 s, Lock 0 s, Rows sent 5, Rows Examined 88.00k
______________________________________________________________________ 001 ___
Count : 5 (100.00%)
Time : 19 s total, 3.8 s avg, 3 s to 5 s max (100.00%)
Lock Time (s) : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max (0.00%)
Rows sent : 1 avg, 1 to 1 max (100.00%)
Rows examined : 17.60k avg, 17.60k to 17.60k max (100.00%)
Database lc:
Users :
root@ 172.16.1.41 : 40.00% (2) of query, 40.00% (2) of all users
Query abstract:
SELECT MIN(doc_his_id) AS doc_his_id FROM t_******** WHERE doc_his_isteammate=N AND doc_his_editor_user_id_encrypt='S';
Query sample:
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='lc';
4、命令参数解释：
（1）lt：表示日志类型，有slow, general, binary, msl, udl。
（2）sf：[+-][TYPE]，[TYPE]有SELECT, CREATE, DROP, UPDATE, INSERT，例如”+SELECT,INSERT”，不出现的默认是-，即不包括。
（3）db：要处理哪个库的日志。
（4）top：表示取按规则排序的前多少条。
（5）sort：按某种规则排序，t_sum按总时间排序， c_sum按总次数排序。
5、结果参数解释：
（1）Count：sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比;
（2）Time：执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比;
（3）Lock Time：等待锁的时间;
（4）Rows sent：结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量;
（5）Rows examined：扫描的行数量;
（6）Database：属于哪个数据库;
（7）Users：哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比;
（8）Query abstract： 抽象后的sql语句;
（9）Query sample：sql语句;