MySQL 慢查询日志分析及可视化结果_MySQL
MySQL 慢查询日志分析
1. pt-query-digest分析慢查询日志
pt-query-digest --report slow.log
2. 报告最近半个小时的慢查询:
pt-query-digest --report --since 1800s slow.log
3. 报告一个时间段的慢查询:
pt-query-digest --report --since '2013-02-10 21:48:59' --until '2013-02-16 02:33:50' slow.log
4. 报告只含select语句的慢查询:
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log
5. 报告针对某个用户的慢查询:
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log
6. 报告所有的全表扫描或full join的慢查询:
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") || (($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log
更多filter的 事件属性
将慢查询日志的分析结果可视化
使用pt-query-digest分析慢查询日志并将查询分析数据保存到MySQL数据库表中.然后使用 Query-Digest-UI 来展示分析结果.
由于Query-Digest-UI是基于PHP的Web应用程序,因此需要LAMP环境的支持.
查询分析结果可视化步骤如下: 1)创建相关数据库表
-- install.sql-- Create the database needed for the Query-Digest-UIDROP DATABASE IF EXISTS slow_query_log;CREATE DATABASE slow_query_log;USE slow_query_log;-- Create the global query review tableCREATE TABLE `global_query_review` (`checksum` bigint(20) unsigned NOT NULL,`fingerprint` text NOT NULL,`sample` longtext NOT NULL,`first_seen` datetime DEFAULT NULL,`last_seen` datetime DEFAULT NULL,`reviewed_by` varchar(20) DEFAULT NULL,`reviewed_on` datetime DEFAULT NULL,`comments` text,`reviewed_status` varchar(24) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`checksum`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;-- Create the historical query review tableCREATE TABLE `global_query_review_history` (`hostname_max` varchar(64) NOT NULL,`db_max` varchar(64) DEFAULT NULL,`checksum` bigint(20) unsigned NOT NULL,`sample` longtext NOT NULL,`ts_min` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',`ts_max` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',`ts_cnt` float DEFAULT NULL,`Query_time_sum` float DEFAULT NULL,`Query_time_min` float DEFAULT NULL,`Query_time_max` float DEFAULT NULL,`Query_time_pct_95` float DEFAULT NULL,`Query_time_stddev` float DEFAULT NULL,`Query_time_median` float DEFAULT NULL,`Lock_time_sum` float DEFAULT NULL,`Lock_time_min` float DEFAULT NULL,`Lock_time_max` float DEFAULT NULL,`Lock_time_pct_95` float DEFAULT NULL,`Lock_time_stddev` float DEFAULT NULL,`Lock_time_median` float DEFAULT NULL,`Rows_sent_sum` float DEFAULT NULL,`Rows_sent_min` float DEFAULT NULL,`Rows_sent_max` float DEFAULT NULL,`Rows_sent_pct_95` float DEFAULT NULL,`Rows_sent_stddev` float DEFAULT NULL,`Rows_sent_median` float DEFAULT NULL,`Rows_examined_sum` float DEFAULT NULL,`Rows_examined_min` float DEFAULT NULL,`Rows_examined_max` float DEFAULT NULL,`Rows_examined_pct_95` float DEFAULT NULL,`Rows_examined_stddev` float DEFAULT NULL,`Rows_examined_median` float DEFAULT NULL,`Rows_affected_sum` float DEFAULT NULL,`Rows_affected_min` float DEFAULT NULL,`Rows_affected_max` float DEFAULT NULL,`Rows_affected_pct_95` float DEFAULT NULL,`Rows_affected_stddev` float DEFAULT NULL,`Rows_affected_median` float DEFAULT NULL,`Rows_read_sum` float DEFAULT NULL,`Rows_read_min` float DEFAULT NULL,`Rows_read_max` float DEFAULT NULL,`Rows_read_pct_95` float DEFAULT NULL,`Rows_read_stddev` float DEFAULT NULL,`Rows_read_median` float DEFAULT NULL,`Merge_passes_sum` float DEFAULT NULL,`Merge_passes_min` float DEFAULT NULL,`Merge_passes_max` float DEFAULT NULL,`Merge_passes_pct_95` float DEFAULT NULL,`Merge_passes_stddev` float DEFAULT NULL,`Merge_passes_median` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_ops_min` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_ops_max` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_ops_pct_95` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_bytes_pct_95` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_bytes_stddev` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_bytes_median` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_wait_min` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_wait_max` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_wait_pct_95` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_ops_stddev` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_ops_median` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_bytes_min` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_bytes_max` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_wait_stddev` float DEFAULT NULL,`InnoDB_IO_r_wait_median` float DEFAULT NULL,`InnoDB_rec_lock_wait_min` float DEFAULT NULL,`InnoDB_rec_lock_wait_max` float DEFAULT NULL,`InnoDB_rec_lock_wait_pct_95` float DEFAULT NULL,`InnoDB_rec_lock_wait_stddev` float DEFAULT NULL,`InnoDB_rec_lock_wait_median` float DEFAULT NULL,`InnoDB_queue_wait_min` float DEFAULT NULL,`InnoDB_queue_wait_max` float DEFAULT NULL,`InnoDB_queue_wait_pct_95` float DEFAULT NULL,`InnoDB_queue_wait_stddev` float DEFAULT NULL,`InnoDB_queue_wait_median` float DEFAULT NULL,`InnoDB_pages_distinct_min` float DEFAULT NULL,`InnoDB_pages_distinct_max` float DEFAULT NULL,`InnoDB_pages_distinct_pct_95` float DEFAULT NULL,`InnoDB_pages_distinct_stddev` float DEFAULT NULL,`InnoDB_pages_distinct_median` float DEFAULT NULL,`QC_Hit_cnt` float DEFAULT NULL,`QC_Hit_sum` float DEFAULT NULL,`Full_scan_cnt` float DEFAULT NULL,`Full_scan_sum` float DEFAULT NULL,`Full_join_cnt` float DEFAULT NULL,`Full_join_sum` float DEFAULT NULL,`Tmp_table_cnt` float DEFAULT NULL,`Tmp_table_sum` float DEFAULT NULL,`Filesort_cnt` float DEFAULT NULL,`Filesort_sum` float DEFAULT NULL,`Tmp_table_on_disk_cnt` float DEFAULT NULL,`Tmp_table_on_disk_sum` float DEFAULT NULL,`Filesort_on_disk_cnt` float DEFAULT NULL,`Filesort_on_disk_sum` float DEFAULT NULL,`Bytes_sum` float DEFAULT NULL,`Bytes_min` float DEFAULT NULL,`Bytes_max` float DEFAULT NULL,`Bytes_pct_95` float DEFAULT NULL,`Bytes_stddev` float DEFAULT NULL,`Bytes_median` float DEFAULT NULL,UNIQUE KEY `hostname_max` (`hostname_max`,`checksum`,`ts_min`,`ts_max`),KEY `ts_min` (`ts_min`),KEY `checksum` (`checksum`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2) 创建数据库账号
$ mysql -uroot -p -h 192.168.1.190 <p>3) 配置Query-Digest-UI</p><pre class="brush:php;toolbar:false">git clone https://github.com/kormoc/Query-Digest-UI.gitcd Query-Digest-UIcp config.php.example config.phpvi config.php$reviewhost = array(// Replace hostname and database in this setting// use host=hostname;port=portnum if not the default port 'dsn' => 'mysql:host=192.168.1.190;port=3306;dbname=slow_query_log', 'user' => 'slowlog', 'password' => '123456',// See http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.1/pt-query-digest.html#cmdoption-pt-query-digest--review 'review_table'=> 'global_query_review',// This table is optional. You don't need it, but you lose detailed stats// Set to a blank string to disable// See http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.1/pt-query-digest.html#cmdoption-pt-query-digest--review-history 'history_table' => 'global_query_review_history',);
4)使用pt-query-digest分析日志并将分析结果导入数据库
pt-query-digest --user=slowlog --password=123456 --review h=192.168.1.190,D=slow_query_log,t=global_query_review --review-history h=192.168.1.190,D=slow_query_log,t=global_query_review_history --no-report --limit=0% --filter=" /$event->{Bytes} = length(/$event->{arg}) and /$event->{hostname}=/"$HOSTNAME/"" /usr/local/mysql/data/slow.log
5)访问web界面查看可视化结果
转自:http://www.zrwm.com/?p=2668
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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
