一、简介

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具，它可以分析binlog、General log、slowlog，也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。

二、安装pt-query-digest

yum install -y perl-CPAN perl-Time-HiRes

3.安装步骤

方法一：rpm安装

cd /usr/local/src

wget percona.com/get/percona-toolkit.rpm

yum install-y percona-toolkit.rpm

工具安装目录在：/usr/bin

方法二：源码安装

cd /usr/local/src

wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz

tar zxf percona-toolkit.tar.gz

cd percona-toolkit-2.2.19perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit

make&& make install

工具安装目录在：/usr/local/percona-toolkit/bin

pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log

(2)服务器摘要

pt-summary

(3)服务器磁盘监测

pt-diskstats

(4)mysql服务状态摘要

pt-mysql-summary -- --user=root --password=root

三、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。

四、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, 203.11Mvsz

# 工具执行时间

# Current date: Fri Nov25 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 avg95%stddev median

#============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======# 语句执行时间

# Exec time 3s 640ms 2s 1s 2s 999ms 1s

# 锁占用时间

# Lock time 1ms01ms 723us 1ms 1ms 723us

# 发送到客户端的行数

# Rows sent5 1 4 2.50 4 2.12 2.50# select语句扫描行数

# Rows examine186.17k 0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k

# 查询的字符数

# Query size455 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–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 0xF9A57DD5A41825CA 2.0529 76.2% 1 2.0529 0.00SELECT

#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 itemis included in the report because it matches --limit.

# Scores: V/M = 0.00# Time range: all events occurred at2016-11-22 06:11:40# Attribute pct total min max avg95%stddev median

#============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======# Count50 1# Exec time76 2s 2s 2s 2s 2s 02s

# Lock time0 0 0 0 0 0 0 0# Rows sent20 1 1 1 1 1 0 1# Rows examine0 0 0 0 0 0 0 0# Query size3 15 15 15 15 15 0 15# String:

# Databases test

# Hosts192.168.8.1# Users mysql

# Query_time distribution

# 1us

# 10us

# 100us

# 1ms

# 10ms

# 100ms

# 1s ################################################################

# 10s+# EXPLAIN/*!50100 PARTITIONS*/

select sleep(2)\G

五、用法示例

1.直接分析慢查询文件:

pt-query-digest slow.log > slow_report.log

2.分析最近12小时内的查询：

pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log

3.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

4.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.log

5.针对某个用户的慢查询

pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log

6.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.log

7.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

8.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

9.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.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