这篇文章主要介绍“实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”，在日常操作中，相信很多人在实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

一、简介

pt-query-digest是用于分析mysql慢查询日志的工具，它还可以分析来自“SHOW PROCESSLIST”和MySQL的查询 tcpdump中的协议数据。我们可以把分析日志输出到指定的文件中，通过分析日志文件做对应的优化等操作。

二、下载并且安装

根据不同的系统安装，我的系统是centos，所以直接选择centos安装

直接使用yum安装

>wgethttps://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm>yuminstallpercona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm

或者使用源码包编译安装

>wgethttps://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/source/debian/percona-toolkit-3.4.0.tar.gz>tar-zxvfpercona-toolkit-3.4.0.tar.gz>cdpercona-toolkit-3.4.0>perlMakefile.PLPREFIX=/usr/local/percona-toolkit>make&&makeinstall

三、安装完成

程序员必备接口测试调试工具：立即使用
Apipost = Postman + Swagger + Mock + Jmeter
Api设计、调试、文档、自动化测试工具
后端、前端、测试，同时在线协作，内容实时同步

四、分析msql的慢查询日志

pt-query-digest参数可以使用perldoc命令查看

perldoc/usr/bin/pt-query-digest

分析整个慢日志文件

pt-query-digestmysql-slow.log>slow_report.log

分析指定时间的日志since~until

pt-query-digestmysql-slow.log--since'2022-10-0100:00:00'--until'2022-11-0500:00:00'>slow_report_date_20221021-202221105.log

–since: 表示开始时间

–until: 表示结束时间

分析慢日志，并且保存分析结果到mysql数据表

pt-query-digest --user=root --password=123456 --history
h=192.168.33.10,D=local_test_db,t=query_review --create-history-table mysql-slow.log --since
'2022-11-01 00:00:00' --until '2022-11-05 00:00:00'

–user: 数据库用户名

–password: 数据库密码

h: 数据库 host

D: 数据库名

t: 生成的表名

五、结果分析

第一部分: 总的一个分析概况

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：所有查询总计时长

min：所有查询最小时长

max：所有查询最大时长

avg：所有查询平均时长

95%：把所有时长值从小到大排列，位置位于 95% 的那个时长数，这个数一般最具有参考价值

median：中位数，把所有时长值从小到大排列，位置位于中间那个时长数

# A software update is available:

# 23.7s user time, 15.8s system time, 35.67M rss, 249.01M vsz
说明：
执行过程中，在用户中所花费的所有时间
执行过程中，在内核空间中所花费的所有时间
pt-query-digest 进程所分配的内存大小
pt-query-digest 进程所分配的虚拟内存大小

# Current date: Mon Nov 7 09:01:23 2022
说明：当前时间
# Hostname: localhost.localdomain
说明：执行pt-query-digest的主机名
# Files: mysql-slow.log
说明：被分析的文件名称
# Overall: 44.78k total, 54 unique, 0.01 QPS, 0.07x concurrency __________
说明：
total: 语句总数量
unique: 唯一语句数量
QPS: 每秒查询量
concurrency: 查询的并发

# Time range: 2022-10-01 00:00:03 to 2022-11-04 16:05:24
说明：执行过程中日志记录的时间范围
# Attribute total min max avg 95% stddev median
说明：属性 总计 最小值 最大值 平均值 95% 标准差 中位数
95%： 把所有时长值从小到大排列，位置位于 95% 的那个时长数，这个数一般最具有参考价值
median： 中位数，把所有时长值从小到大排列，位置位于中间那个时长数

# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Exec time 204553s 3s 1540s 5s 10s 8s 3s
说明：执行时间
# Lock time 8s 0 107ms 186us 80us 2ms 36us
说明：锁占用时间
# Rows sent 238.87M 0 2.88M 5.46k 11.95 68.22k 0.99
说明：发送到客户端的行数
# Rows examine 73.56G 0 5.01M 1.68M 3.86M 724.49k 1.32M
说明：扫描的语句行数
# Query size 8.18M 30 4.36k 191.46 511.45 224.63 72.65
说明：查询的字符数

第二部分：分析

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

–order-by Query_time:sum ：按总的查询时间倒序
排序参数介绍：
sum Sum/total attribute value(默认值)
min Minimum attribute value（最小值）
max Maximum attribute value(最小值)
cnt Frequency/count of the query(按出现sql次数)

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说明：分析#RankQueryIDResponsetimeCallsR/Call#===================================================================#10xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296A104236.20615...309883.36380.03SELECTxxx#20x974C6E6D54DB8B0DF505CA7BDC50868632167.960715.7%34189.41131.34SELECTxxx#30x6BE180C5804B585F25BB16550447DC6C18453.01859.0%24997.38420.92SELECTxxx#40xADF16E3E9EB5D6B08245E39FF1428C9F17873.43388.7%31145.73970.84SELECTxxx#50x2964CD629A24595719659BDAEBCF0E6F10648.54045.2%14377.41030.93SELECTxxx#60x50566E6DCF8FA562B88AE41AB1E32DC67424.38553.6%30324.502915.41SELECTxxx#70xDB0A3D60F85C2212C476B144E1678AB85327.83702.6%16273.27460.05SELECTxxx#80x04BB0B332CEED517298AB06DE2A30AD63190.68221.6%6574.85641.36SELECTxxx#100xDAB0AF524151C621DC0E9B92AC002C38526.62880.3%1403.76160.01SELECTxxx#MISC0xMISC1807.10670.9%5731.70360.0<27ITEMS>

第三部分：具体的sql统计和分析


pct：该 sql 语句某执行属性占所有慢查询语句某执行属性的百分比

total：该 sql 语句某执行属性的所有属性时间。

Count：sql 语句执行的次数。对应的 pct 表示此 sql 语句执行次数占所有慢查询语句执行次数的 % 比（下图为 69%），对应的 total 表示总共执行了 30988 次。

Exec time：sql 执行时间

Lock time：sql 执行期间被锁定的时间

Rows sent：传输的有效数据，在 select 查询语句中才有值

Rows examine：总共查询的数据，非目标数据。

Query_time distribution：查询时间分布

SQL 语句：下图中为 select sleep(7)\G

#Query1:0.01QPS,0.03xconcurrency,ID0xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296Aatbyte221452362说明：查询队列1：每秒查询量，查询的并发，队列1的ID值，对应第二部分的QueryID,221452362表示偏移量(查看方法看下面的“查看偏移”)#Thisitemisincludedinthereportbecauseitmatches--limit.#Scores:V/M=0.03#Timerange:2022-10-0100:00:05to2022-11-0416:05:24说明：sql语句在慢日志文件mysql_slow.log出现的时间范围#Attributepcttotalminmaxavg95%stddevmedian说明：属性占整个总数最小值最大值平均值95%标准差中间值分析中的百分比#================================================================#Count6930988说明：执行语句总数量#Exectime50104236s3s7s3s4s303ms3s说明：执行时间#Locktime242s22us93ms65us66us775us38us说明：锁占用时间#Rowssent070.53k07992.333.8916.600.99说明：发送到客户端的行数#Rowsexamine5440.28G1.32M1.35M1.33M1.32M15.65k1.32M说明：扫描语句的行数#Querysize262.16M73737373073说明：查询的字符数#String:#Hostslocalhost说明：使用的数据主机IP#Usersxxx说明：使用的用户#Query_timedistribution#1us#10us#100us#1ms#10ms#100ms#1s#################################################################10s+说明：查询时间分布#Tables#SHOWTABLESTATUSLIKE'xxx'\G#SHOWCREATETABLE`xxx`\G#EXPLAIN/*!50100PARTITIONS*/select*from`table_name`where`updated_at`>='2022-10-1500:00:40'\G说明：查询的mysql语句第三部分是每一种查询比较慢的sql的详细统计结果pct：该sql语句某执行属性占所有慢查询语句某执行属性的百分比total：该sql语句某执行属性的所有属性时间。Count：sql语句执行的次数。Exectime：sql执行时间Locktime：sql执行期间被

六 查看偏移

可以利用偏移量在慢查询日志文件中到查找到具体的 SQL 语句，查找方法如下：

[localhost]#tail-c+221452362./mysql-slow.log|headt:root[root]@localhost[]Id:13704150#Query_time:7.058835Lock_time:0.000040Rows_sent:2Rows_examined:1392521SETtimestamp=1665763267;select*from`xxxxxx`where`updated_at`>='2022-10-1500:00:40';#User@Host:root[localhost]@localhost[]Id:13704174#Query_time:7.445741Lock_time:0.000015Rows_sent:3Rows_examined:2214002SETtimestamp=1665763267;selectxxxfromtablewherexxx#Time:221015008#User@Host:root[localhost]@localhost[]Id:13704414

到此，关于“实例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用记录”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！