MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解

         本介绍了pt-query_digest的安装、碰到的坑及解决方法、用法示例、常用命令等。

一、简介

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具，它可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。

二、安装pt-query-digest

1.下载页面：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html

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

2.perl的模块

yum install -y perl-CPAN perl-Time-HiRes

3.安装步骤

方法一：rpm安装

cd /usr/local/src

wget percona.com/get/percona-toolkit.rpm

yum install -y percona-toolkit.rpm

工具安装目录在：/usr/bin

方法二：源码安装(推荐)

cd /usr/local/src

wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz

tar zxvf percona-toolkit.tar.gz

cd percona-toolkit-2.2.19

perl  Makefile.PL  PREFIX=/usr/local/percona-toolkit

make && make install

工具安装目录在：/usr/local/percona-toolkit/bin

4.各工具用法简介（详细内容：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html）
(1)慢查询日志分析统计

pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log

(2)服务器摘要

pt-summary

(3)服务器磁盘监测

pt-diskstats

(4)mysql服务状态摘要

pt-mysql-summary -- --user=root --password=root

安装环境

大多数工具需要：

* Perl v5.8或更高版本

* Bash v3或更新版本

*核心Perl模块，如Time :: HiRes

连接到MySQL的工具需要：

* Perl模块DBI和DBD :: mysql

* MySQL 5.0或更新版本

安装问题：

问题1：

[root@vipstone percona-toolkit-3.0.13]# perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit

Warning: prerequisite DBD::mysql 3 not found.

Warning: prerequisite DBI 1.46 not found

解决方法

#安装缺少的包

yum install perl-DBD-MySQL

 

#按提示执行命令：yum load-transaction /tmp/yum_save_tx.2019-06-24.00-47.2waZWK.yumtx

 

#然后，重新编译

perl Makefile.PL

Writing Makefile for percona-toolkit

#继续

make && make test && make install

【注】需要root权限，否则make install报错

问题2:

[root@vipstone bin]# pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log

Can't locate Digest/MD5.pm in @INC (@INC contains: /usr/local/lib64/perl5 /usr/local/share/perl5 /usr/lib64/perl5/vendor_perl /usr/share/perl5/vendor_perl /usr/lib64/perl5 /usr/share/perl5 .) at /usr/local/bin/pt-query-digest line 2470.

BEGIN failed--compilation aborted at /usr/local/bin/pt-query-digest line 2470.

解决办法：

     执行安装perl-Digest-MD5的命令，如果能连上网，直接yum安装，如下：

     yum -y install perl-Digest-MD5

 

三、pt-query-digest语法及重要选项

 

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

--create-review-table  当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。

--create-history-table  当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。

--filter  对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析

--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，输出到总和达到50%位置截止。

--host  mysql服务器地址

--user  mysql用户名

--password  mysql用户密码

--history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。

--review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。

--output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。

--since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h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。

 

四、分析pt-query-digest输出结果

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

 

# 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小

# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz

# 工具执行时间

# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016

# 运行分析工具的主机名

# Hostname: localhost.localdomain

# 被分析的文件名

# Files: slow.log

# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数

# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ________________

# 日志记录的时间范围

# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40

# 属性               总计      最小    最大    平均    95%  标准    中等

# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median

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

# 语句执行时间

# Exec time             3s   640ms      2s      1s      2s   999ms      1s

# 锁占用时间

# Lock time            1ms       0     1ms   723us     1ms     1ms   723us

# 发送到客户端的行数

# Rows sent              5       1       4    2.50       4    2.12    2.50

# select语句扫描行数

# Rows examine     186.17k       0 186.17k  93.09k 186.17k 131.64k  93.09k

# 查询的字符数

# Query size           455      15     440  227.50     440  300.52  227.50

 

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

# Profile

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

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

#    1 0xF9A57DD5A41825CA  2.0529 76.2%     1 2.0529  0.00 SELECT

#    2 0x4194D8F83F4F9365  0.6401 23.8%     1 0.6401  0.00 SELECT wx_member_base

第三部分：每一种查询的详细统计结果

由下面查询的详细统计结果，最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。
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，本例中1s-10s之间查询数量是10s以上的两倍。
Tables：查询中涉及到的表
Explain：SQL语句

 

# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0xF9A57DD5A41825CA at byte 802 ______

# This item is included in the report because it matches --limit.

# Scores: V/M = 0.00

# Time range: all events occurred at 2016-11-22 06:11:40

# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median

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

# Count         50       1

# Exec time     76      2s      2s      2s      2s      2s       0      2s

# Lock time      0       0       0       0       0       0       0       0

# Rows sent     20       1       1       1       1       1       0       1

# Rows examine   0       0       0       0       0       0       0       0

# Query size     3      15      15      15      15      15       0      15

# String:

# Databases    test

# Hosts        192.168.8.1

# Users        mysql

# Query_time distribution

#   1us

#  10us

# 100us

#   1ms

#  10ms

# 100ms

#    1s  ################################################################

#  10s+

# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/

select sleep(2)\G

 

五、用法示例

1.直接分析慢查询文件:

pt-query-digest  slow.log > slow_report.log

2.分析最近12小时内的查询：

pt-query-digest  --since=12h  slow.log > slow_report2.log

3.分析指定时间范围内的查询：

pt-query-digest 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' 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' 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")' slow.log> slow_report6.log

7.把查询保存到query_review表

pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table  slow.log

8.把查询保存到query_history表

pt-query-digest  --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table  slow.log_0001

pt-query-digest  --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table  slow.log_0002

9.通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据，然后再分析

tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt

pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log

10.分析binlog

mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql

pt-query-digest  --type=binlog  mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

11.分析general log

pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log > slow_report11.log

六、常用命令

pt-query-digest的帮助信息最全：pt-query-digest --help

1. 分析整个慢查询日志：

pt-query-digest --report /usr/local/mysql/data/slow.log

pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log

 

1. 指定时间点进行分析：

pt-query-digest mysql-slow.log-20180907 --since '2018-09-07 08:10:00' --until '2018-09-07 08:25:00' > temp_slow_log.log

1. 分析最近的时间点查询，例如一小时：

pt-query-digest  --since=1h  /usr/local/mysql/data/slow.log > temp_slow_log.log

pt-query-digest  --since=1h  vipstone-slow.log > temp_slow_log.log

1. 分析点可以精确到秒，比如报告最近半小时的慢查询：

pt-query-digest --report --since 1800s slow.log >temp_slow_log.log

1. 分析针对某个用户的慢查询：

pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^db_user_name/i' slow.log  > temp_slow_log.log

组合（针对用户和时间）：

pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^db_user_name/i' mysql-slow.log --since '2018-10-27 18:00:00' --until '2018-10-27 23:59:00' > temp_slow_log.log