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
文章标题: 本文地址: 除非注明,博客文章均为"运维生存时间"原创,转载请标明本文地址Q群:39514058

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.
