011 MySQL性能分析
一、性能分析的思路
1.首先需要使用【慢查询日志】功能，去获取所有查询时间比较长的SQL语句；
2.其次【查看执行计划】查看有问题的SQL的执行计划 explain；
3.最后可以使用【show profile[s]】查看有问题的SQL的性能使用情况；
二、慢查询日志
--开启
slow_query_log=ON
long_query_time=3
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow-log.log1.开启慢查询功能
2.慢查询日志格式
3.分析慢查询日志的工具
3.1 mysqldumpslow工具
mysqldumpslow是MySQL自带的慢查询日志工具；可以使用mysqldumpslow工具搜索慢查询日志中的SQL语句。
--得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句：
[root@localhost mysql]# mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join”
/var/log/mysql/slow.log常用参数说明：
3.2 percona-tolkit工具
percona-toolkit是一组高级命令行工具的集合，可以查看当前服务的摘要信息，磁盘检测，分析慢查询日志，查找重复索引，实现表同步等等。
- 下载
wget https://www.percona.com/downloads/perconatoolkit/3.0.11/binary/tarball/percona-toolkit-3.0.11_x86_64.tar.gz- 安装
tar -xf percona-toolkit-3.0.11_x86_64.tar.gz
cd percona-toolkit-3.0.11
perl Makefile.PL
make
make install- 调错
Can't locate ExtUtils/MakeMaker.pm in @INC 错误的解决方式: 先执行再安装
yum install -y perl-ExtUtils-CBuilder perl-ExtUtils-MakeMakerCan't locate Time/HiRes.pm in @INC
yum install -y perl-Time-HiResCan't locate Digest/MD5.pm in @INC
yum install perl-Digest-MD5.x86_643.2.1使用pt-query-digest查看慢查询日志
pt-query-digest /var/lib/mysql/localhost-slow.log--pt-query-digest语法及重要选项
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。3.2.2 分析pt-query-digest输出结果
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 ；
# 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
# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz
# 工具执行时间
# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016
# 运行分析工具的主机名
# Hostname: localhost.localdomain
# 被分析的文件名
# Files: slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ________________
# 日志记录的时间范围
# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40
# 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 3s 640ms 2s 1s 2s 999ms 1s
# 锁占用时间
# Lock time 1ms 0 1ms 723us 1ms 1ms 723us
# 发送到客户端的行数
# Rows sent 5 1 4 2.50 4 2.12 2.50
# select语句扫描行数
# Rows examine 186.17k 0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k
# 查询的字符数
# Query size 455 15 440 227.50 440 300.52 227.50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--orderby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 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：每一种查询的详细统计结果 由下面查询的详细统计结果，最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。 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，本例中1s-10s之间查询数量是10s以上的两倍。 Tables：查询中涉及到的表Explain：SQL语句
# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0xF9A57DD5A41825CA at byte 802 ______
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.00
# Time range: all events occurred at 2016-11-22 06:11:40
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 50 1
# Exec time 76 2s 2s 2s 2s 2s 0 2s
# Lock time 0 0 0 0 0 0 0 0
# Rows sent 20 1 1 1 1 1 0 1
# Rows examine 0 0 0 0 0 0 0 0
# Query size 3 15 15 15 15 15 0 15
# String:
# Databases test
# Hosts 192.168.8.1
# Users mysql
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select sleep(2)\G3.2.3 用法示例
1.直接分析慢查询文件:
pt-query-digest slow.log > slow_report.log2.分析最近12小时内的查询：
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log3.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 '2017-01-0710:00:00'> > slow_report3.log4.分析指含有select语句的慢查询
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log>slow_report4.log5.针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log>slow_report5.log6.查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log7.把查询保存到query_review表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --reviewh=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log8.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_00029.通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据，然后再分析
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.log10.分析binlog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log11.分析general log
pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log4.profile分析语句
Query Profiler是MySQL自带的一种query诊断分析工具，通过它可以分析出一条SQL语句的硬件性能瓶颈在什么地方。比如CPU，IO等，以及该SQL执行所耗费的时间等。不过该工具只有在MySQL 5.0.37以及以上版本中才有实现。默认的情况下，MYSQL的该功能没有打开，需要自己手动启动。
4.1 开启Profile功能
Profile 功能由MySQL会话变量 : profiling控制,默认是OFF关闭状态。
--查看是否开启了Profile功能
select @@profiling;
show variables like ‘%profil%’;
--开启profile功能
set profiling=1; --1是开启、0是关闭示例
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 0 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 1 |
+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select count(id) from tuser;
ERROR 1046 (3D000): No database selected
mysql> use kkb_2;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
mysql> select count(id) from tuser;
+-----------+
| count(id) |
+-----------+
| 10000000 |
+-----------+
1 row in set (4.62 sec)
mysql> show profiles;
+----------+------------+-----------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+-----------------------------+
| 1 | 0.00016275 | select @@profiling |
| 2 | 0.00009200 | select count(id) from tuser |
| 3 | 0.00014875 | SELECT DATABASE() |
| 4 | 0.00066875 | show databases |
| 5 | 0.00021050 | show tables |
| 6 | 4.61513875 | select count(id) from tuser |
+----------+------------+-----------------------------+
6 rows in set, 1 warning (0.13 sec)
mysql> show profile for query 6;
+----------------------+----------+
| Status | Duration |
+----------------------+----------+
| starting | 0.000228 |
| checking permissions | 0.000018 |
| Opening tables | 0.000035 |
| init | 0.000204 |
| System lock | 0.000071 |
| optimizing | 0.000013 |
| statistics | 0.000067 |
| preparing | 0.000027 |
| executing | 0.000004 |
| Sending data | 4.614239 |
| end | 0.000045 |
| query end | 0.000009 |
| closing tables | 0.000026 |
| freeing items | 0.000019 |
| logging slow query | 0.000124 |
| cleaning up | 0.000011 |
+----------------------+----------+
16 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show profile cpu,block io,swaps for query 6;+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+
| Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in |
Block_ops_out | Swaps |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+-------+
| starting | 0.000228 | 0.000361 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| checking permissions | 0.000018 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| Opening tables | 0.000035 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| init | 0.000204 | 0.000224 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| System lock | 0.000071 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| optimizing | 0.000013 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| statistics | 0.000067 | 0.000131 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| preparing | 0.000027 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| executing | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| Sending data | 4.614239 | 3.648639 | 0.543410 | 55280 |
0 | 0 |
| end | 0.000045 | 0.000202 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| query end | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| closing tables | 0.000026 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| freeing items | 0.000019 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
| logging slow query | 0.000124 | 0.000155 | 0.000000 | 0 |
8 | 0 |
| cleaning up | 0.000011 | 0.000000 | 0.000000 | 0 |
0 | 0 |
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