搭建mysql慢sql分析工具pt-query-digest

mahan

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
2.perl的模块

源码安装

1 cd /mysql
2 wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz
3 tar zxf percona-toolkit.tar.gz
4 cd percona-toolkit-3.1.0
5 make && make install

工具安装目录在：/mysql/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

1 cd /mysql/percona-toolkit/bin
2 ./pt-query-digest /mysqldata/mysqlslowlog/slowquery.log


(2)服务器摘要

1 ./pt-summary

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

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1 # Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0xF9A57DD5A41825CA at byte 802 ______
2 # This item is included in the report because it matches --limit.
3 # Scores: V/M = 0.00
4 # Time range: all events occurred at 2016-11-22 06:11:40
5 # Attribute pct total min max avg 95% stddev median
6 # ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
7 # Count 50 1
8 # Exec time 76 2s 2s 2s 2s 2s 0 2s
9 # Lock time 0 0 0 0 0 0 0 0
10 # Rows sent 20 1 1 1 1 1 0 1
11 # Rows examine 0 0 0 0 0 0 0 0
12 # Query size 3 15 15 15 15 15 0 15
13 # String:
14 # Databases test
15 # Hosts 192.168.8.1
16 # Users mysql
17 # Query_time distribution
18 # 1us
19 # 10us
20 # 100us
21 # 1ms
22 # 10ms
23 # 100ms
24 # 1s ################################################################
25 # 10s+
26 # EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
27 select sleep(2)\G

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五、用法示例
1.直接分析慢查询文件:

1 pt-query-digest slow.log > slow_report.log
2.分析最近12小时内的查询：

1 pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log
3.分析指定时间范围内的查询：

1 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

1 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

1 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

1 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

1 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

1 pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table slow.log_0001
2 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

1 tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt
2 pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log
10.分析binlog

1 mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
2 pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log
11.分析general log

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