MySQL慢查询分析

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MySQL慢查询分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

一、关于数据库性能分析

数据库服务器的性能:
我们将性能定义为完成某件任务所需要的时间,性能即响应时间,这是应该很重要的原则,
我们通过任务的响应时间而不是资源来测量时间。
性能:即完成任务的响应时间,单位时每个任务花费的时间。
任务:查询或者语句,如SELECT、UPDATE、DELETE。
所以我们优化时,首先要知道,时间花在哪些地方。这是第二个原则。

性能剖析:
任务花费时间分为:执行时间和的等待时间。
优化执行时间:通过测量定位不同的子任务花费的时间,然后优化去掉一些子任务,降低子任务的执行频率或者提升子任务的效率。
等待时间:多种原因引起,分析更为复杂。

性能剖析的一般步骤:
1.测量所花费的时间,使用查询日志。
2.然后对结果进行统计和排序,将重要的任务排到前面。

1.采集查询日志
我们如果要测量查询语句所花费的时间,就要捕获mysql的查询到日志文件中。
Mysql为我们提高了以下的日志来捕获查询:
慢查询日志:io开销低,测量精度最高的查询时间的工具。
通用日志:很少用于分析查询,不包含响应时间和执行计划。
注意:长期开启慢日志,需要消耗大量的磁盘空间,需要部署日志轮转工具,或者只在需要采集查询的时候开启。

Mysql5.1及以后的版本,可以通过设置long_query_time为0来捕获所有的查询,查询的响应单位为微秒级。

2.分析查询日志
分析时,我们需要分析慢查询日志,不要之间打开整个慢查询日志进行分析,利用工具将慢查询日志生成剖析报告。
这里推荐使用pt-query-digest,它分析功能强大,还支持将慢查询报告保存到数据库中,已经追踪工作负载随时间的变化。
一般情况只需要将慢查询日志文件作为参数传递给pt-query-digest,它会将查询报告打印处理。

所以我们使用分析工具是为找到值得我们优化的查询。

以下来源:https://www.cnblogs.com/saneri/p/6656161.html

慢查询日志相关参数

MySQL 慢查询的相关参数解释:slow_query_log :是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。

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slow_query_log    :是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。
log-slow-queries  :旧版(5.6以下版本)MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数,系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
slow-query-log-file:新版(5.6及以上版本)MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数,系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
long_query_time :慢查询阈值,当查询时间多于设定的阈值时,记录日志。
log_queries_not_using_indexes:未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。
log_output:日志存储方式。log_output=\'FILE\'表示将日志存入文件,默认值是\'FILE\'。log_output=\'TABLE\'表示将日志存入数据库,这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。MySQL数据<br>库支持同时两种日志存储方式,配置的时候以逗号隔开即可,如:log_output=\'FILE,TABLE\'。日志记录到系统的专用日志表中,要比记录到文件耗费更多的系统资源,因此对于需要启用慢查询日志,又需<br>要能够获得更高的系统性能,那么建议优先记录到文件。

慢查询日志配置

默认情况下slow_query_log的值为OFF,表示慢查询日志是禁用的,可以通过设置slow_query_log的值来开启,如下所示:

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mysql> show variables like \'%slow_query_log%\';
+---------------------+------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                    |
+---------------------+------------------------------------------+
| slow_query_log      | OFF                                      |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log |
+---------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
 
mysql> set global slow_query_log=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
 
mysql> show variables like \'%slow_query_log%\';
+---------------------+------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                    |
+---------------------+------------------------------------------+
| slow_query_log      | ON                                       |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log |
+---------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
#使用set global slow_query_log=1开启了慢查询日志只对当前数据库生效,MySQL重启后则会失效。如果要永久生效,就必须修改配置文件my.cnf(其它系统变量也是如此)

修改my.cnf文件,增加或修改参数slow_query_log 和slow_query_log_file后,然后重启MySQL服务器,如下所示:

复制代码
slow_query_log =1
slow_query_log_file=/usr/local/mysql/data/localhost-slow.log

mysql> show variables like \'slow_query%\';
+---------------------+---------------------+
| Variable_name       | Value               |
+---------------------+---------------------+
| slow_query_log      | ON                  |
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/localhost-slow.log |
+---------------------+---------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
 
mysql> 
#慢查询的参数slow_query_log_file ,它指定慢查询日志文件的存放路径,系统默认会给一个缺省的文件host_name-slow.log
复制代码

      那么开启了慢查询日志后,什么样的SQL才会记录到慢查询日志里面呢? 这个是由参数long_query_time控制,默认情况下long_query_time的值为10秒,可以使用命令修改,也可以在my.cnf参数里面修改。关于运行时间正好等于long_query_time的情况,并不会被记录下来。也就是说,在mysql源码里是判断大于long_query_time,而非大于等于。从MySQL 5.1开始,long_query_time开始以微秒记录SQL语句运行时间,之前仅用秒为单位记录。如果记录到表里面,只会记录整数部分,不会记录微秒部分。

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mysql> show variables like \'long_query_time\';
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql>
mysql> set global long_query_time=4;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
 
mysql> show variables like \'long_query_time\';
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql>

     如上所示,我修改了变量long_query_time,但是查询变量long_query_time的值还是10,难道没有修改到呢?注意:使用命令 set global long_query_time=4修改后,需要重新连接或新开一个会话才能看到修改值。你用show variables like \'long_query_time\'查看是当前会话的变量值,你也可以不用重新连接会话,而是用show global variables like \'long_query_time\'; 如下所示:  

复制代码
mysql> show variables like \'long_query_time\';
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> 
mysql> show global variables like \'long_query_time\';
+-----------------+----------+
| Variable_name   | Value    |
+-----------------+----------+
| long_query_time | 4.000000 |
+-----------------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> 
复制代码

log_output 参数是指定日志的存储方式。log_output=\'FILE\'表示将日志存入文件,默认值是\'FILE\'。log_output=\'TABLE\'表示将日志存入数据库,这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。MySQL数据库支持同时两种日志存储方式,配置的时候以逗号隔开即可,如:log_output=\'FILE,TABLE\'。日志记录到系统的专用日志表中,要比记录到文件耗费更多的系统资源,因此对于需要启用慢查询日志,又需要能够获得更高的系统性能,那么建议优先记录到文件.

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mysql> show variables like \'%log_output%\';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_output    | TABLE |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql>

系统变量log-queries-not-using-indexes:未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。如果调优的话,建议开启这个选项。另外,开启了这个参数,其实使用full index scan的sql也会被记录到慢查询日志。

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mysql> show variables like \'log_queries_not_using_indexes\';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name                 | Value |
+-------------------------------+-------+
| log_queries_not_using_indexes | OFF   |
+-------------------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
  
mysql> set global log_queries_not_using_indexes=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
  
mysql> show variables like \'log_queries_not_using_indexes\';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name                 | Value |
+-------------------------------+-------+
| log_queries_not_using_indexes | ON    |
+-------------------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
  
mysql>

系统变量log_slow_admin_statements表示是否将慢管理语句例如ANALYZE TABLE和ALTER TABLE等记入慢查询日志

复制代码
mysql> show variables like \'log_slow_admin_statements\';
+---------------------------+-------+
| Variable_name             | Value |
+---------------------------+-------+
| log_slow_admin_statements | OFF   |
+---------------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> 
复制代码

另外,如果你想查询有多少条慢查询记录,可以使用系统变量。

复制代码
mysql> show global status like \'%slow_queries%\';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Slow_queries  | 0     |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> 
复制代码

 

 

二、pt-query-digest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。

三、安装pt-query-digest

1.下载页面:https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/installation.html
2.perl的模块

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-2.2.19
perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
make && make install

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

4.各工具用法简介(详细内容:https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/index.html
(1)慢查询日志分析统计

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 

 

四、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。

 

五、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--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  0.00 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)\\G

 

六、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


转载原文:https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265873.html

作者:成九

以上是关于MySQL慢查询分析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

mysql慢查询分析

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MySQL慢查询 - pt-query-digest详解慢查询日志 pt-query-digest 慢日志分析

mysql慢查询分析工具和分析方法

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