MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`SQL`调优工具：`pt-query-digest`和`Percona Toolkit`的使用。

好的，我们开始今天的讲座。

MySQL性能优化与索引：SQL调优工具 pt-query-digest 和 Percona Toolkit 的使用

大家好，今天我们来聊聊MySQL性能优化中的一个重要环节：SQL调优。调优的关键在于发现性能瓶颈，而发现瓶颈需要合适的工具。今天我们将重点介绍两个强大的工具：pt-query-digest 和 Percona Toolkit，特别是 pt-query-digest。

一、为什么需要SQL调优工具？

在复杂的应用场景下，MySQL服务器可能会面临各种性能问题，例如：

• 慢查询： 某些SQL语句执行时间过长，导致响应延迟。
• 锁竞争： 并发事务争夺资源，导致阻塞和性能下降。
• 资源瓶颈： CPU、内存、磁盘I/O等资源不足，限制了MySQL的性能。

手动排查这些问题非常困难，需要花费大量时间和精力。SQL调优工具可以自动化地分析MySQL服务器的性能数据，帮助我们快速定位性能瓶颈，并提供优化建议。

二、pt-query-digest：慢查询日志分析利器

pt-query-digest 是 Percona Toolkit 中的一个组件，专门用于分析MySQL慢查询日志。它可以从慢查询日志中提取SQL语句，并进行统计和分析，生成详细的报告，帮助我们找出最耗时的SQL语句。

2.1 安装 pt-query-digest

pt-query-digest 是 Percona Toolkit 的一部分，所以我们需要先安装 Percona Toolkit。安装方法取决于你的操作系统和包管理器。

• Debian/Ubuntu:

  sudo apt-get update
  sudo apt-get install percona-toolkit

• CentOS/RHEL:

  sudo yum install percona-toolkit

• macOS (Homebrew):

  brew install percona-toolkit

2.2 pt-query-digest 的基本用法

pt-query-digest 的基本语法如下：

pt-query-digest [options] [slow query log file]

例如，要分析 slow.log 文件，可以执行以下命令：

pt-query-digest slow.log

pt-query-digest 会读取 slow.log 文件，分析其中的SQL语句，并将结果输出到标准输出。

2.3 pt-query-digest 报告解读

pt-query-digest 生成的报告包含多个部分，下面是一些关键部分及其含义：

• Overall: 总体统计信息，包括总查询数、唯一查询数、总执行时间、平均执行时间等。
• Profile: 按照执行时间排序的SQL语句列表，显示每条SQL语句的执行次数、总执行时间、平均执行时间、占比等。
• Detailed Analysis: 针对每条SQL语句的详细分析，包括执行计划、示例SQL、查询特征等。

2.4 pt-query-digest 常用选项

pt-query-digest 提供了许多选项，可以控制其行为。下面是一些常用的选项：

选项	描述
--since	指定开始时间，只分析该时间之后的慢查询。例如：--since 1h (1小时前)
--until	指定结束时间，只分析该时间之前的慢查询。例如：--until '2023-10-27 00:00:00'
--limit	限制报告中显示的SQL语句数量。例如：--limit 10 (只显示前10条)
--report-format	指定报告格式。例如：--report-format json (生成JSON格式的报告)
--output	将报告输出到文件。例如：--output report.txt
--group-by	指定分组方式。默认按查询语句分组，可以按用户、数据库等分组。
--filter 'query_time > 1'	使用 Perl 代码过滤查询。 例如：只分析查询时间大于 1 秒的查询。
--no-report	不生成报告，只输出统计信息。
--processlist	从 SHOW PROCESSLIST 命令的输出中读取查询。
--user	连接MySQL服务器的用户。
--password	连接MySQL服务器的密码。
--host	连接MySQL服务器的主机名。
--port	连接MySQL服务器的端口。
--unix-socket	连接MySQL服务器的unix socket文件。
--review	将慢查询日志输出到指定表里，方便后续分析。
--history	从指定表里读取慢查询日志，分析。

2.5 示例：分析慢查询日志，找出最耗时的SQL语句

假设我们有一个名为 slow.log 的慢查询日志文件，我们想找出其中最耗时的SQL语句。可以执行以下命令：

pt-query-digest slow.log --limit 20

这条命令会分析 slow.log 文件，并显示执行时间最长的前20条SQL语句。

2.6 示例：分析最近一小时的慢查询日志，并生成JSON格式的报告

pt-query-digest slow.log --since 1h --report-format json --output report.json

这条命令会分析最近一小时的慢查询日志，并将结果以JSON格式保存到 report.json 文件中。

2.7 示例：连接MySQL服务器，从SHOW PROCESSLIST获取查询并分析

pt-query-digest --processlist --user=root --password=your_password --host=localhost --port=3306

这条命令会连接到指定的MySQL服务器，从SHOW PROCESSLIST的输出中读取查询，并进行分析。请替换your_password为你的MySQL root用户的密码。

2.8 示例：将慢查询日志输出到指定表里，方便后续分析

首先，你需要创建一个表来存储慢查询日志。Percona Toolkit 提供了一个工具 pt-table-checksum，可以创建表，但这里我们手动创建：

CREATE TABLE `slow_query_log_review` (
  `checksum` char(32) NOT NULL,
  `ts` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  `hostname_max` varchar(64) NOT NULL,
  `user_max` varchar(64) NOT NULL,
  `db_max` varchar(64) NOT NULL,
  `query_time_sum` float NOT NULL,
  `query_time_min` float NOT NULL,
  `query_time_max` float NOT NULL,
  `lock_time_sum` float NOT NULL,
  `lock_time_min` float NOT NULL,
  `lock_time_max` float NOT NULL,
  `rows_sent_sum` float NOT NULL,
  `rows_sent_min` float NOT NULL,
  `rows_sent_max` float NOT NULL,
  `rows_examined_sum` float NOT NULL,
  `rows_examined_min` float NOT NULL,
  `rows_examined_max` float NOT NULL,
  `rows_affected_sum` float NOT NULL,
  `rows_affected_min` float NOT NULL,
  `rows_affected_max` float NOT NULL,
  `full_scan_count` int(11) NOT NULL,
  `tmp_table_count` int(11) NOT NULL,
  `filesort_count` int(11) NOT NULL,
  `query_count` int(11) NOT NULL,
  `warning_count_sum` int(11) NOT NULL,
  `killed_count_sum` int(11) NOT NULL,
  `pct_95_query_time` float NOT NULL,
  `pct_95_lock_time` float NOT NULL,
  `first_seen` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  `last_seen` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  `sample` longtext NOT NULL,
  `footprint` longtext NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`checksum`),
  KEY `ts` (`ts`),
  KEY `hostname_max` (`hostname_max`),
  KEY `user_max` (`user_max`),
  KEY `db_max` (`db_max`),
  KEY `query_time_sum` (`query_time_sum`),
  KEY `lock_time_sum` (`lock_time_sum`),
  KEY `rows_sent_sum` (`rows_sent_sum`),
  KEY `rows_examined_sum` (`rows_examined_sum`),
  KEY `rows_affected_sum` (`rows_affected_sum`),
  KEY `full_scan_count` (`full_scan_count`),
  KEY `tmp_table_count` (`tmp_table_count`),
  KEY `filesort_count` (`filesort_count`),
  KEY `query_count` (`query_count`),
  KEY `warning_count_sum` (`warning_count_sum`),
  KEY `killed_count_sum` (`killed_count_sum`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

然后，使用--review选项将慢查询日志输出到该表：

pt-query-digest slow.log --review D=your_database,t=slow_query_log_review,u=root,p=your_password,h=localhost

替换 your_database 为你的数据库名, your_password为root密码。

2.9 示例：从指定表里读取慢查询日志，分析

pt-query-digest --history D=your_database,t=slow_query_log_review,u=root,p=your_password,h=localhost --limit 20

三、Percona Toolkit 的其他实用工具

除了 pt-query-digest，Percona Toolkit 还包含许多其他实用工具，可以帮助我们进行MySQL性能优化。

工具	描述
pt-table-checksum	用于检测数据表的数据一致性，可以帮助我们发现数据损坏或同步问题。
pt-table-sync	用于同步数据表，可以修复数据不一致的问题。
pt-online-schema-change	用于在线修改表结构，避免长时间的锁表操作。
pt-duplicate-finder	用于查找重复的数据行，可以帮助我们清理冗余数据。
pt-kill	用于杀死长时间运行的查询，可以缓解锁竞争和资源瓶颈。
pt-mysql-summary	用于收集MySQL服务器的系统信息和配置信息，可以帮助我们了解服务器的运行状况。
pt-ioprofile	分析磁盘 I/O， 帮助你找到哪些查询导致了最多的磁盘读写。
pt-stalk	在触发器发生时收集诊断数据，例如高 CPU 使用率、慢查询等。

四、实际案例分析：使用 pt-query-digest 优化慢查询

假设我们通过 pt-query-digest 发现一条SQL语句执行时间很长：

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 12345;

这条SQL语句的执行计划如下：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 12345;

如果 EXPLAIN 的结果显示 type 为 ALL，表示MySQL需要扫描整个表才能找到匹配的行。这通常是导致慢查询的原因之一。

为了优化这条SQL语句，我们可以为 customer_id 列创建一个索引：

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id);

创建索引后，再次执行 EXPLAIN，如果 type 变为 ref 或 eq_ref，表示MySQL可以使用索引来查找匹配的行，从而提高查询效率。

五、索引优化的一些建议

• 只为需要的列创建索引： 索引会占用存储空间，并且会降低写入性能，所以只为经常用于查询的列创建索引。
• 选择合适的索引类型： MySQL支持多种索引类型，例如B-Tree索引、Hash索引、Fulltext索引等，选择合适的索引类型可以提高查询效率。
• 定期维护索引： 随着数据的增删改，索引可能会变得碎片化，影响查询效率，所以需要定期维护索引，例如重建索引。
• 注意联合索引的顺序： 联合索引的顺序非常重要，应该将选择性最高的列放在前面。
• 利用覆盖索引： 如果查询只需要访问索引中的列，而不需要访问表中的数据，可以利用覆盖索引来提高查询效率。

六、总结与展望

今天我们学习了如何使用 pt-query-digest 和 Percona Toolkit 来进行MySQL性能优化。pt-query-digest 可以帮助我们快速定位慢查询，而 Percona Toolkit 还提供了许多其他实用工具，可以帮助我们解决各种MySQL性能问题。掌握这些工具的使用方法，可以大大提高我们排查和解决MySQL性能问题的效率。希望今天的讲座对大家有所帮助。

有效的工具，能够加速定位问题

pt-query-digest 提供了强大的慢查询分析能力，能帮助我们快速找到需要优化的 SQL 语句，从而针对性地进行优化。

Percona Toolkit，解决 MySQL 问题的瑞士军刀

Percona Toolkit 提供了丰富的工具集，涵盖了数据一致性检查、在线 schema 变更等多个方面，是 MySQL DBA 的得力助手。

实践是检验真理的唯一标准

理论学习固然重要，但更重要的是在实际环境中应用这些工具，不断积累经验，才能真正掌握 MySQL 性能优化的精髓。