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這篇文章給大家分享的是有關怎么使用 pt-query-digest 分析日志的內容。丸趣 TV 小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨丸趣 TV 小編過來看看吧。
1、工具介紹
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。pt-query-digest 是一個 perl 腳本，只需下載并賦權即可執行。[root@test1 ]# wget percona.com/get/pt-query-digest
[root@test1 ]# chmod u+x pt-query-digest2、工具使用語法
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。
3、分析報告解析
第一部分：總體統計結果, 如下圖
Overall: 總共有多少條查詢，上例為總共 266 個查詢。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，該例為 55。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。
第二部分：查詢分組統計結果, 如下圖
由上圖可見，這部分對查詢進行參數化并分組，然后對各類查詢的執行情況進行分析，結果按總執行時長，從大到小排序。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。Item : 查詢對象
第三部分：每一種查詢的詳細統計結果，如下圖：
由上圖可見，1 號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。Databases: 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 以上的數倍。Tables: 查詢中涉及到的表 Explain: 示例
4. 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 2014-04-17 09:30:00 –until 2014-04-17 10:00:00 slow_report3.log
(4) 分析只含有 select 語句的慢查詢
pt-query-digest–filter $event- {fingerprint} =~ m/^select/i slow.log slow_report4.log
(5) 針對某個用戶的慢查詢
pt-query-digest–filter ($event- {user} || ) =~ m/^root/i slow.log slow_report5.log
(6) 查詢所有的全表掃描或 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
(7) 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
(8) 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_20140401
pt-query-digest –user=root –password=abc123–review h=localhost,D=test,t=query_history–create-review-table slow.log_20140402
(9) 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.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
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