一、簡介

pt-query-digest是用于分析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，然后對參數化以后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。

二、安裝pt-query-digest

1.下載percona-toolkit

下載地址：???https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/??

(資料圖片)

2.安裝percona-toolkit

yum install percona-toolkit-3.5.0-5.el7.x86_64.rpm

3.各工具用法簡介

詳細內容：??https://docs.percona.com/percona-toolkit/??

(1).慢查詢日志分析統計

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

(2).服務器摘要

pt-summary 

(3).服務器磁盤監測

pt-diskstats

(4).mysql服務狀態摘要

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

三、pt-query-digest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后再進行分析--limit    限制輸出結果百分比或數量，默認值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總響應時間占比從大到小排序，輸出到總和達到50%位置截止。--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。--output 分析結果輸出類型，值可以是report(標準分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于閱讀。--since 從什么時間開始分析，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。

四、分析pt-query-digest輸出結果

第一部分：總體統計結果

Overall：總共有多少條查詢

Time range：查詢執行的時間范圍

unique：唯一查詢數量，即對查詢條件進行參數化以后，總共有多少個不同的查詢

total：總計 min：最小 max：最大 avg：平均

95%：把所有值從小到大排列，位置位于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，位置位于中間那個數

# 該工具執行日志分析的用戶時間，系統時間，物理內存占用大小，虛擬內存占用大小# 340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz# 工具執行時間# Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016# 運行分析工具的主機名# Hostname: localhost.localdomain# 被分析的文件名# Files: slow.log# 語句總數量，唯一的語句數量，QPS，并發數# Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ________________# 日志記錄的時間范圍# Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40# 屬性               總計      最小    最大    平均    95%  標準    中等# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======# 語句執行時間# Exec time             3s   640ms      2s      1s      2s   999ms      1s# 鎖占用時間# Lock time            1ms       0     1ms   723us     1ms     1ms   723us# 發送到客戶端的行數# Rows sent              5       1       4    2.50       4    2.12    2.50# select語句掃描行數# Rows examine     186.17k       0 186.17k  93.09k 186.17k 131.64k  93.09k# 查詢的字符數# Query size           455      15     440  227.50     440  300.52  227.50

第二部分：查詢分組統計結果

Rank：所有語句的排名，默認按查詢時間降序排列，通過--order-by指定

Query ID：語句的ID，（去掉多余空格和文本字符，計算hash值）

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

V/M：響應時間Variance-to-mean的比率，響應時間的方差均值比，變異數對平均數比，可說明樣本的分散程度. 這個值如果很大的話,就需要優化了.

Item：查詢對象

# 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：每一種查詢的詳細統計結果

由下面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。

ID：查詢的ID號，和上圖的Query ID對應

Databases：數據庫名

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：SQL語句

# 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)\G

五、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.分析指定時間范圍內的查詢：

pt-query-digest slow.log --since "2017-01-07 09:30:00" --until "2017-01-07 10:00:00"> > slow_report3.log

4.--filter：過濾器規則

(1).只返回指定類型的查詢，如返回select的查詢

--filter "$event->{arg} =~ m/^select/i"--filter "$event->{fingerprint} =~ m/^select/i"

例子：

pt-query-digest --filter "$event->{fingerprint} =~ m/^select/i" slow.log> slow_report4.log

(2).只返回指定用戶的查詢，如返回zhou用戶的查詢

--filter "$event->{user} =~ m/^zhou/i"--filter "($event->{user} || "") =~ m/^zhou/i"

例子：

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

(3).只返回指定IP的查詢，如返回192.168.163.111的查詢

--filter "($event->{host} || $event->{ip} || "") =~ m/^192.168.163.111/i"

例子：

pt-query-digest --filter "($event->{host} || $event->{ip} || "") =~ m/^192.168.163.111/i"  slow.log > slow-20200806.log

(4).只返回指定DB的查詢，如返回zhoujinyi DB的查詢

--filter "($event->{db} || "") =~ m/^zhoujinyi/i"

(5).返回指定DB和類型的查詢，如返回zhoujinyi DB中的select查詢

--filter "(($event->{db} || "") =~ m/^mysql/i) && (($event->{fingerprint} || "") =~ m/^select/i)"

(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

5.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

6.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_0001pt-query-digest  --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table > slow.log_0002

7.--processlist：輪詢此DSN的進程列表以進行分析，并使用--interval：輪詢show processlist的頻率，以秒為單位（默認為1秒）間隔1s執行show full processlist 拉取processlist中訂閱到的慢查詢轉存到指定的文件。

pt-query-digest --processlist h=192.168.163.132,u=user,p=123456 --interval=1  --output=slowlog > process.log 

8.通過tcpdump抓取mysql的tcp協議數據，然后再分析

tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txtpt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log

9.分析binlog

mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sqlpt-query-digest  --type=binlog  mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

10.分析general log

pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log > slow_report11.log