MySQL慢日志分析
原文:https://www.cnblogs.com/peter-yan/p/8670005.html
启慢查询日志之后,慢查询sql会被存到数据库系统表mysql.slow_log或是文件中,可参考。有两个工具可以帮助我们分析输出报告,分别是mysqldumpslow和pt-query-digest.
mysqldumpslow
mysqldumpslow是mysql自身提供的日志分析工具,一般在mysql的bin目录下
帮助信息
1 $ mysqldumpslow.pl --help 2 Usage: mysqldumpslow [ OPTS... ] [ LOGS... ] 3 4 Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are 5 6 --verbose verbose 7 --debug debug 8 --help write this text to standard output 9 10 -v verbose 11 -d debug 12 -s ORDER what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), 'at' is default 13 al: average lock time 14 ar: average rows sent 15 at: average query time 16 c: count 17 l: lock time 18 r: rows sent 19 t: query time 20 -r reverse the sort order (largest last instead of first) 21 -t NUM just show the top n queries 22 -a don't abstract all numbers to N and strings to 'S' 23 -n NUM abstract numbers with at least n digits within names 24 -g PATTERN grep: only consider stmts that include this string 25 -h HOSTNAME hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard), 26 default is '*', i.e. match all 27 -i NAME name of server instance (if using mysql.server startup script) 28 -l don't subtract lock time from total time
1 -s, 是表示按照何种方式排序 2 c: 访问计数 3 4 l: 锁定时间 5 6 r: 返回记录 7 8 t: 查询时间 9 10 al:平均锁定时间 11 12 ar:平均返回记录数 13 14 at:平均查询时间 15 16 -t, 是top n的意思,即为返回前面多少条的数据; 17 -g, 后边可以写一个正则匹配模式,大小写不敏感的; 18 19 比如: 20 得到返回记录集最多的10个SQL。 21 mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log 22 23 得到访问次数最多的10个SQL 24 mysqldumpslow -s c -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log 25 26 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。 27 mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/mysql06_slow.log 28 29 另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ,否则有可能出现刷屏的情况。 30 mysqldumpslow -s r -t 20 /mysqldata/mysql/mysql06-slow.log | more
如果不能执行,可以先安装perl,然后通过perl mysqldumpslow xxx.log
pt-query-digest 参考
个人觉的pt-query-digest分析报告比mysqldumpslow好用。pt-query-digest可以不仅可以分析slowlog,还可以分析binlog,generallog等。
下载安装 https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
在windows下,下载tar.gz包,解压之后,使用perl命令运行
帮助信息
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
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。
输出结果分析
分为三部分
第一部分 总体统计结果
overall:总共统计结果
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 # 343ms user time, 78ms system time, 0 rss, 0 vsz # 工具执行时间 # Current date: Thu Mar 29 15:51:38 2018 # 运行分析工具的主机名 # Hostname: NB2015041602 # 被分析的文件名 # Files: /d/xampp/mysql/data/NB2015041602-slow.log # 语句总数量,唯一的语句数量,QPS,并发数 # Overall: 5 total, 3 unique, 0.00 QPS, 0.05x concurrency ________________ # 日志记录的时间范围 # Time range: 2018-03-28 14:02:06 to 14:22:10 # 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 60s 10s 17s 12s 17s 3s 11s # 锁占用时间 # Lock time 1ms 0 500us 200us 490us 240us 0 # 发送到客户端的行数 # Rows sent 50 10 10 10 10 0 10 # select语句扫描行数 # Rows examine 629.99k 45.43k 146.14k 126.00k 143.37k 39.57k 143.37k # 查询的字符数 # Query size 2.81k 235 1.36k 575.40 1.33k 445.36 234.30
第二部分 查询分组统计结果
rank:所有语句的排序,默认按照查询时间降序排序,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 0x96112A601F7BCCC0 32.9042 55.0% 3 10.9681 0.01 SELECT affiliatemerchant_list user_list # 2 0x70885F9703A0E38D 17.2162 28.8% 1 17.2162 0.00 SELECT normalmerchant merchant_mapping normalmerchant_addinfo merchant_search_filter affiliatemerchant_list user_list # 3 0x43D8527285567FC4 9.7367 16.3% 1 9.7367 0.00 SELECT affiliatemerchant_list user_list affiliatemerchant_list user_list
第三部分 每一种查询的详细统计结果
id:查询的id号,和上面的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:查询中设计到的表
explain:sql语句
# Query 1: 0.00 QPS, 0.03x concurrency, ID 0x96112A601F7BCCC0 at byte 2647 # This item is included in the report because it matches --limit. # Scores: V/M = 0.01 # Time range: 2018-03-28 14:03:31 to 14:19:54 # Attribute pct total min max avg 95% stddev median # ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Count 60 3 # Exec time 54 33s 11s 11s 11s 11s 243ms 11s # Lock time 50 500us 0 500us 166us 490us 231us 0 # Rows sent 60 30 10 10 10 10 0 10 # Rows examine 69 438.42k 146.14k 146.14k 146.14k 146.14k 0 146.14k # Query size 24 707 235 236 235.67 234.30 0 234.30 # String: # Databases database_base # Hosts localhost # Users root # Query_time distribution # 1us # 10us # 100us # 1ms # 10ms # 100ms # 1s # 10s+ ################################################################ # Tables # SHOW TABLE STATUS FROM `database_base` LIKE 'table_list1'\G # SHOW CREATE TABLE `database_base`.`table_list1`\G # SHOW TABLE STATUS FROM `database_base` LIKE 'user_list'\G # SHOW CREATE TABLE `database_base`.`user_list`\G # EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/ select SQL_CALC_FOUND_ROWS al.*, ul.Alias as userName FROM table_list1 al LEFT JOIN user_list ul ON ul.ID = al.UserId WHERE TRUE AND (al.SupportCountrys LIKE '%%') limit 80, 10\G
pt-query-digest用法示例(未测试)
直接分析慢查询文件 pt-query-digest slow.log > slow_report.log 分析最近12小时内的查询 pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log 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 分析含有select语句的慢查询 pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log 针对某个用户的慢查询 pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log 查询所有全表扫描或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 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 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 通过tcpdump抓取的tcp协议数据,然后分析 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 分析biglog mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log 分析general log pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log
***实操
history|grep pt
pt-query-digest --since='2022-01-29 14:15:00' --until='2022-01-29 14:45:00' slow-query.log>/tmp/slow_20220129.log
vim /tmp/slow_20220129.log