mysqlsla是hackmysql.com推出的一款MySQL的日志分析工具，可以分析mysql的慢查询日志、分析慢查询非常好用，能针对库分析慢查询语句的执行频率、扫描的数据量、消耗时间等，而且分析出来以后还有语句范例

1..mysql日志分析工具 mysqlsla的安装以及使用

[root@oldboy mysqlsla-2.03]# yum install perl-ExtUtils\*
[root@oldboy tools]# tar xf   mysqlsla-2.03.tar.gz
[root@oldboy tools]# cd   mysqlsla-2.03
[root@oldboy mysqlsla-2.03]# perl Makefile.PL
[root@oldboy mysqlsla-2.03]# make
[root@oldboy mysqlsla-2.03]# make install

使用的参数说明：

-lt    --log-type

通过这个参数来制定log的类型，主要有slow，general，binary，msl，udl,分析slow  log时通过限制为slow

-sort

特定使用什么参数老对比分析结果进行排序，默认是按照t_sum

来进行排序的

-top

显示sql的数量，默认是10，表示去按照规则排序的前多少条

-sf    --statement-filter

过滤sql语句的类型，比如select,update,drop  例如"+SELECT,INSERT"，

三、统计参数说明

1. queries total: 总查询次数

2. unique:去重后的sql数量

3. sorted by : 输出报表的内容排序 最重大的慢sql统计信息, 包括 平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数, 扫描的行总数.

4. Count: sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比.

5. Time: 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比.

6. 95% of Time: 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间.

7. Lock Time: 等待锁的时间.

8.95% of Lock: 95%的慢sql等待锁时间.

9.Rows sent: 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量.

10.Rows examined: 扫描的行数量.

11.Database: 属于哪个数据库.

12.Users: 哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比.

13. Query abstract: 抽象后的sql语句.

14. Query sample: sql语句.

四.使用范例

①统计慢查询为dowload_server1-slow.log的所有select的慢查询sql，并显示执行时间最长的10条sql，并

写到sql_time.sql中

mysqlsla  -lt  slow  -sf “+select”-top 10 dowload_server1-slow.log   >test_time.log

②统计慢查询文件为

dowload_server1-slow.log的数据库为

ultraxsmutf8数据库的所有select和update的慢查询sql，并查询，次数最多的100条sql，并写到sql_num.sql中去

mysqlsla  -lt  slow  -sf  “+select，update” -top 100  -sort c_sum  -db  ultraxsmutf8 dowload_server1-slow.log>sql_num.sql

mysqlsla使用问题解决办法

类似错误：Can't locate DBI.pm in @INC (@INC contains: /usr/lib/perl
解决方法：
tar -zxvf DBI-1.623.tar.gz
cd DBI-1.623
perl Makefile.PL
make && make install

自己测试：

mysql> create  table testw( id int);
mysql> insert into testw  values(1);  #没有建立主键，按照 这种方式插入10条数据
mysql> insert into testw  select *  from  testw;   #按照这种方式，插入千万数据
mysql> select count(*) from testw;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10485760 |
+----------+
1 row in set (9.20 sec)
mysql>
mysql> select * from   testw  where  id=10001;   #以这种方式多查询几次，日志存放在/data/3306/slow.log中
Empty set (8.44 sec)
mysql>

处理日志

[root@oldboy 3306]# mysqlsla  -lt  slow  -sf "+select" -top 4   slow.log   >/tmp/test_time.log
查看mysqlsla处理后的结果
[root@oldboy ~]# cd  /tmp
[root@oldboy tmp]# cat test_time.log   #以这一个进行慢查询分析
Count         : 3  (33.33%)               #3代表sql语句执行的次数  33.33% 代表在慢查询中所占的比例
Time          : 11.370889 s total, 3.790296 s avg, 1.53384 s to 7.393065 s max  (23.64%)     #总时间  平均时间  最小时间 最大时间
Lock Time (s) : 248 otal, 83 vg, 64 o 112 ax  (0.40%)   #等待锁表时间
Rows sent     : 1 avg, 1 to 1 max  (0.00%)                  #*结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量*
Rows examined : 6.12M avg, 2.62M to 10.49M max  (25.45%)  /*扫描的行数量*/
Database      :
Users         : root@localhost  : 100.00% (3) of query, 100.00% (9) of all users   /*哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比*/
Query abstract:
SELECT COUNT(*) FROM oldboy.testw;   #抽象后的sql语句
Query sample:
select count(*) from  oldboy.testw;

索引测试：

mysql> select * from testw   where id=146475;
Empty set (7.23 sec)mysql> select * from testw   where id=146455;
Empty set (7.90 sec)mysql> create  index index_id  on  testw(id);
Query OK, 0 rows affected (1 min 53.66 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> select * from testw   where id=146455;
Empty set (0.06 sec)mysql> select * from testw   where id=146475;
Empty set (0.00 sec)
mysql>

explain分析（这就是效率）

mysql> explain select * from testw   where id=146475 \G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: testwtype: ref
possible_keys: index_idkey: index_idkey_len: 5ref: constrows: 1Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.06 sec)ERROR:
No query specified
mysql>