pt-query-digest查詢日誌分析工具

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table 當使用--review參數把分析結果輸出到表中時,如果沒有表就自動創建。
--create-history-table 當使用--history參數把分析結果輸出到表中時,如果沒有表就自動創建。
--filter 對輸入的慢查詢按指定的字符串進行匹配過濾後再進行分析
--limit 限制輸出結果百分比或數量,默認值是20,即將最慢的20條語句輸出,如果是50%則按總響應時間佔比從大到小排序,輸出到總和達到50%位置截止。
--host mysql服務器地址
--user mysql用戶名
--password mysql用戶密碼
--history 將分析結果保存到表中,分析結果比較詳細,下次再使用--history時,如果存在相同的語句,且查詢所在的時間區間和歷史表中的不同,則會記錄到數據表中,可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某類型查詢的歷史變化。
--review 將分析結果保存到表中,這個分析只是對查詢條件進行參數化,一個類型的查詢一條記錄,比較簡單。當下次使用--review時,如果存在相同的語句分析,就不會記錄到數據表中。
--output 分析結果輸出類型,值可以是report(標準分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon,一般使用report,以便於閱讀。
--since 從什麼時間開始分析,值爲字符串,可以是指定的某個”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時間點,也可以是簡單的一個時間值:s(秒)、h(小時)、m(分鐘)、d(天),如12h就表示從12小時前開始統計。
--until 截止時間,配合—since可以分析一段時間內的慢查詢。

第一部分:總體統計結果
Overall:總共有多少條查詢
Time range:查詢執行的時間範圍
unique:唯一查詢數量,即對查詢條件進行參數化以後,總共有多少個不同的查詢
total:總計 min:最小 max:最大 avg:平均
95%:把所有值從小到大排列,位置位於95%的那個數,這個數一般最具有參考價值
median:中位數,把所有值從小到大排列,位置位於中間那個數

該工具執行日誌分析的用戶時間,系統時間,物理內存佔用大小,虛擬內存佔用大小

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

工具執行時間

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

運行分析工具的主機名

Hostname: localhost.localdomain

被分析的文件名

Files: slow.log

語句總數量,唯一的語句數量,QPS,併發數

Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ____

日誌記錄的時間範圍

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

屬性 總計 最小 最大 平均 95% 標準 中等

Attribute total min max avg 95% stddev median

============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======

語句執行時間

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

鎖佔用時間

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

發送到客戶端的行數

Rows sent 5 1 4 2.50 4 2.12 2.50

select語句掃描行數

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

查詢的字符數

Query size 455 15 440 227.50 440 300.52 227.50

第二部分:查詢分組統計結果
Rank:所有語句的排名,默認按查詢時間降序排列,通過--order-by指定
Query ID:語句的ID,(去掉多餘空格和文本字符,計算hash值)
Response:總的響應時間
time:該查詢在本次分析中總的時間佔比
calls:執行次數,即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句
R/Call:平均每次執行的響應時間
V/M:響應時間Variance-to-mean的比率
Item:查詢對象

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:每一種查詢的詳細統計結果
由下面查詢的詳細統計結果,最上面的表格列出了執行次數、最大、最小、平均、95%等各項目的統計。
ID:查詢的ID號,和上圖的Query ID對應
Databases:數據庫名
Users:各個用戶執行的次數(佔比)
Query_time distribution :查詢時間分佈, 長短體現區間佔比,本例中1s-10s之間查詢數量是10s以上的兩倍。
Tables:查詢中涉及到的表
Explain:SQL語句

用法示例:
1.直接分析慢查詢文件:
pt-query-digest slow.log > slow_report.log

2.分析最近12小時內的查詢:
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log

3.分析指定時間範圍內的查詢:
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語句的慢查詢
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /data/mysql/mysql.slow

5.針對某個用戶的慢查詢
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /data/mysql/mysql.slow

6.查詢所有所有的全表掃描或full join的慢查詢
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /data/mysql/localhost-slow.log

(7)把查詢保存到query_review表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log

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