你对于正在运行的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？
是否了然于胸？
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。
今天和大家分享一个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。
pt-qurey-digest
pt-query-digest主要功能是从日志、进程列表和tcpdump分析MySQL查询
1.安装
具体参考Linux好用的SQL工具（三）
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。
终端执行：pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log
3.常用用法分析
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 '2020-01-07 09:30:00' --until '2020-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log
4）分析只含有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）查询所有的全表扫描或full join的manchaxun：
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log
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。
日常分享一个好用的小工具，希望有更好的资源的小伙伴可以多多分享交流，感谢。