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有了这 4 款脚本工具， 再也不怕写烂 SQL 了_AI阅读总结 — 包阅AI

by baoyueai

包阅导读总结

1. 关键词：SQL、MySQL、脚本工具、性能诊断、查询分析

2. 总结：

本文介绍了 4 款与 MySQL 相关的脚本工具，包括 MySQLTuner 用于性能诊断和优化，pt-query-digest 用于查询分析，并说明了 MySQLTuner 的版本支持、使用方法及重点关注项，还列举了 pt-query-digest 的多种分析方式和分析结果的统计部分内容。

3. 主要内容：

– MySQL 相关脚本工具

– MySQLTuner

– 功能：常用的数据库性能诊断工具，检查参数设置合理性，包括日志文件、存储引擎等，给出改进建议

– 版本支持：支持 MySQL、MariaDB、Percona Server 约 300 个指标

– 项目地址：https://github.com/major/MySQLTuner-perl

– 使用方法：通过 wget 下载，输入登录信息

– 重点关注：[!!]项表示严重问题，关注“Recommendations ”的建议

– pt-query-digest

– 功能：从日志、进程列表和 tcpdump 分析 MySQL 查询

– 分析方式

– 直接分析慢查询文件

– 分析最近 12 小时内的查询

– 分析指定时间范围内的查询

– 分析指含有 select 语句的慢查询

– 针对某个用户的慢查询

– 查询所有全表扫描或 full join 的慢查询

– 分析结果

– 总体统计结果：包括查询总数、时间范围等

– 查询分组统计结果：按排名、响应时间等

– 每一种查询的详细统计结果

思维导图：

文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Y6nbU_QjXIpwI9Ce9PLtcQ

文章来源：mp.weixin.qq.com

作者：老王谈运维

发布时间：2024/9/10 10:35

语言：中文

总字数：1698字

预计阅读时间：7分钟

评分：88分

标签：MySQL优化,数据库性能诊断,脚本工具,mysqltuner.pl,tuning-primer.sh

以下为原文内容

本内容来源于用户推荐转载，旨在分享知识与观点，如有侵权请联系删除 联系邮箱 media@ilingban.com

是mysql一个常用的数据库性能诊断工具，主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题，给出改进的建议。是mysql优化的好帮手。

在上一版本中，MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的约300个指标。

项目地址：https://github.com/major/MySQLTuner-perl


[root@localhost ~]#wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl

[root@localhost ~] >> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden <major@mhtx.net> >> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/ >> Run with '--help' for additional options and output filtering[--] Skipped version check for MySQLTuner scriptPlease enter your MySQL administrative login: rootPlease enter your MySQL administrative password: [OK] Currently running supported MySQL version 5.7.23[OK] Operating on 64-bit architecture

1）重要关注[!!]（中括号有叹号的项）例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM)，表示内存已经严重用超了。

2）关注最后给的建议“Recommendations ”。

pt-query-digest 主要功能是从日志、进程列表和tcpdump分析MySQL查询。

具体参考3.1节

pt-query-digest主要用来分析mysql的慢日志，与mysqldumpshow工具相比，py-query_digest 工具的分析结果更具体，更完善。

[root@localhost ~]# pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log

1）直接分析慢查询文件

pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log


2）分析最近12小时内的查询

pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log


3）分析指定时间范围内的查询

pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-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' /var/lib/mysql/slowtest-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' /var/lib/mysql/slowtest-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")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log

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

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

第三部分：每一种查询的详细统计结果