pt-query-digest查詢日誌分析工具
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工具簡介
pt-query-digest是用於分析mysql慢查詢的一個工具，它可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通過SHOWPROCESSLIST或者通過tcpdump抓取的MySQL協議數據來進行分析。可以把分析結果輸出到文件中，分析過程是先對查詢語句的條件進行參數化，然後對參數化以後的查詢進行分組統計，統計出各查詢的執行時間、次數、占比等，可以借助分析結果找出問題進行優化。
pt-query-digest是一個perl腳本，只需下載並賦權即可執行。
[[email protected]2.語法及重要選項
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
--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。
--since 從什麽時間開始分析，值為字符串，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。
3. 標準分析報告解釋
第一部分：總體統計結果,如下圖
Overall: 總共有多少條查詢，上例為總共266個查詢。 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，該例為55。 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。 第二部分：查詢分組統計結果,如下圖
由上圖可見，這部分對查詢進行參數化並分組，然後對各類查詢的執行情況進行分析，結果按總執行時長，從大到小排序。
Response: 總的響應時間。
time: 該查詢在本次分析中總的時間占比。
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。
Item : 查詢對象
第三部分：每一種查詢的詳細統計結果，如下圖：
由上圖可見，12號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。
Databases: 庫名
Users: 各個用戶執行的次數（占比）
Query_time distribution : 查詢時間分布, 長短體現區間占比，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: 示例
4.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 ‘2014-04-17 09:30:00‘ --until ‘2014-04-17 10:00:00‘> > slow_report3.log
(4)分析指含有select語句的慢查詢
pt-query-digest--filter ‘$event->{fingerprint} =~ m/^select/i‘ slow.log> slow_report4.log
(5) 針對某個用戶的慢查詢
pt-query-digest--filter ‘($event->{user} || "") =~ m/^root/i‘ slow.log> slow_report5.log
(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")‘ slow.log> slow_report6.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
(8)把查詢保存到query_history表
pt-query-digest --user=root
–password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_
history--create-review-table slow.log_20140401
pt-query-digest --user=root –password=abc123--review
h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table
slow.log_20140402
(9)通過tcpdump抓取mysql的tcp協議數據，然後再分析
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
官方文檔：http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html
http://blog.csdn.net/seteor/article/details/24017913
pt-query-digest查詢日誌分析工具