MySQL性能诊断与调优之：`MySQL`的`pt-query-digest`：其在慢查询日志分析中的应用。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL性能诊断与调优：pt-query-digest在慢查询日志分析中的应用

大家好，今天我们来深入探讨MySQL性能诊断与调优中的一个重要工具：pt-query-digest，并重点关注它在慢查询日志分析中的应用。pt-query-digest 是 Percona Toolkit 中的一个强大工具，它可以帮助我们快速定位MySQL数据库中性能瓶颈，从而进行更有针对性的优化。

1. 什么是慢查询日志？

在深入了解pt-query-digest之前，我们需要明白什么是慢查询日志。慢查询日志是 MySQL 提供的一种记录执行时间超过指定阈值的 SQL 语句的机制。通过分析慢查询日志，我们可以找出那些耗时较长的查询语句，进而优化这些语句，提高数据库的整体性能。

可以通过以下步骤开启和配置慢查询日志：

开启慢查询日志:
```
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
```

设置慢查询时间阈值 (单位：秒):

SET GLOBAL long_query_time = 1;  -- 设置为 1 秒

设置慢查询日志文件路径:

SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/mysql-slow.log';

（可选）将没有使用索引的查询也记录下来:
```
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 'ON';
```

重要提示: 开启慢查询日志会带来一定的性能开销，尤其是在高并发环境下。因此，建议在生产环境中谨慎使用，并在不需要时关闭。

2. pt-query-digest 的作用和优势

pt-query-digest 的主要作用是解析MySQL的慢查询日志（以及二进制日志、tcpdump抓取的数据包等），并提供一个易于理解的报告，帮助我们：

识别最慢的查询: 找出执行时间最长的查询语句。
识别执行次数最多的查询: 找出执行频率最高的查询语句。
识别占用资源最多的查询: 找出 CPU、内存、IO 等资源消耗最多的查询语句。
提供查询语句的统计信息: 例如平均执行时间、最小执行时间、最大执行时间、标准差等。
提供优化建议: 根据查询语句的特点，给出优化建议，例如添加索引、优化 SQL 语句等。
生成多种格式的报告: 例如文本报告、HTML报告等。

相对于手动分析慢查询日志，pt-query-digest 具有以下优势：

高效性: pt-query-digest 可以快速处理大量的慢查询日志数据。
准确性: pt-query-digest 可以准确地统计查询语句的各种信息。
易用性: pt-query-digest 提供清晰易懂的报告，方便我们快速定位问题。
自动化: pt-query-digest 可以自动化分析慢查询日志，减少人工干预。

3. pt-query-digest 的安装和使用

pt-query-digest 属于 Percona Toolkit 的一部分，因此我们需要先安装 Percona Toolkit。

Debian/Ubuntu 系统:

apt-get update
apt-get install percona-toolkit

CentOS/RHEL 系统:

首先需要配置Percona的Yum仓库：

yum install https://repo.percona.com/yum/percona-release-latest.noarch.rpm
percona-release setup
yum install percona-toolkit

安装完成后，就可以使用 pt-query-digest 命令了。

基本用法:

pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log > slow_query_report.txt

这条命令会将 /var/log/mysql/mysql-slow.log 文件中的慢查询日志进行分析，并将分析结果输出到 slow_query_report.txt 文件中。

常用选项:

以下是一些常用的 pt-query-digest 选项，可以帮助我们更灵活地分析慢查询日志：

选项	描述
`--since`	指定开始分析的时间点，例如 `--since '12:00:00'` 表示从当天中午12点开始分析。
`--until`	指定结束分析的时间点，例如 `--until '13:00:00'` 表示分析到当天下午1点结束。
`--limit`	限制报告中显示的查询语句数量，例如 `--limit 10` 表示只显示最慢的 10 条查询语句。
`--report-format`	指定报告的格式，例如 `--report-format json` 表示生成 JSON 格式的报告。
`--group-by`	指定分组方式，例如 `--group-by query` 表示按照查询语句进行分组。
`--order-by`	指定排序方式，例如 `--order-by Query_time:sum` 表示按照查询总时间进行排序。
`--filter`	使用正则表达式过滤查询语句，例如 `--filter 'SELECT .* FROM users'` 表示只分析包含 "SELECT .* FROM users" 的查询语句。
`--no-report`	不生成报告，只显示统计信息。
`--print`	将查询语句的详细信息打印到屏幕上。
`--review`	将查询语句和优化建议保存到文件中，方便后续查看。
`--user` 和 `--password`	如果需要连接到 MySQL 数据库进行分析，可以使用这两个选项指定用户名和密码。

4. pt-query-digest 报告解读

pt-query-digest 生成的报告通常包含以下几个部分：

Overall statistics: 总体统计信息，例如总查询数量、总执行时间、平均执行时间等。
Top queries: 最慢的查询语句列表，按照执行时间、执行次数、占用资源等进行排序。
Query details: 每个查询语句的详细信息，例如执行时间、执行次数、发送时间、锁定时间、查询计划等。
Suggestions: 优化建议，例如添加索引、优化 SQL 语句等。

下面是一个典型的 pt-query-digest 报告示例（部分）：

# Overall statistics
# ============
# File: /var/log/mysql/mysql-slow.log
# Overall time range: 2023-10-27 10:00:00 to 2023-10-27 11:00:00
# Total queries: 1000
# Sorted by 'Query time (sum)'
# 100 total, 1 unique queries
# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Query time (sum): 3600s      1s     10s    3.6s    8.5s   2.5s    3.5s
# Lock time (sum):    10s   0.00s   0.10s   0.01s   0.08s   0.02s   0.01s
# Rows sent (sum): 100000    100    1000    100    950    250    100
# Rows examined (sum): 200000    200    2000    200   1900    500    200
# Rows affected (sum):      0      0      0      0      0      0      0
# Bytes sent (sum): 100MB   10KB   100KB   10KB   95KB   25KB   10KB

# Profile
# =======
# Rank Query ID           Response time Calls R/Call   Apdx V/M   Item
# ==== ================== ============= ===== ======== ==== ====== ====
#    1 0x1234567890ABCDEF 3600.0000 100 36.0000 1.00  0.00 SELECT users

# Query 1: 0.00 QPS, 3.60s avg time, 3600s total
# ====================================================================
# SELECT * FROM users WHERE age > N;
#
# Attributes
# ----------
# Query ID: 0x1234567890ABCDEF
# First seen: 2023-10-27 10:00:00
# Last seen: 2023-10-27 11:00:00
# Lock time: 0.01s
# Rows sent: 100
# Rows examined: 200
# Rows affected: 0
# Bytes sent: 10KB
#
# Query plan
# ----------
# Explain:
# +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
# | id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra       |
# +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
# |  1 | SIMPLE      | users | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 | Using where |
# +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+

# Suggestions
# -----------
# * Add an index to the `users` table on the `age` column to improve the performance of this query.

报告解读要点:

Overall statistics: 关注总查询数量、总执行时间、平均执行时间等，了解数据库的整体性能状况。
Top queries: 重点分析 Top queries 中的查询语句，找出性能瓶颈。
Query details: 仔细查看每个查询语句的详细信息，例如执行时间、执行次数、查询计划等，了解查询语句的执行过程。
Suggestions: 认真阅读优化建议，根据实际情况进行优化。

5. 案例分析

假设我们通过 pt-query-digest 分析慢查询日志后，发现以下查询语句的执行时间很长：

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = N AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31';

通过查看查询计划，我们发现 MySQL 使用了全表扫描。这说明 customer_id 和 order_date 字段上没有索引。

优化方案:

我们可以添加一个组合索引，包含 customer_id 和 order_date 字段：

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_id_order_date (customer_id, order_date);

添加索引后，再次执行该查询语句，MySQL 应该会使用索引，从而大大提高查询速度。

6. 高级用法

结合 tcpdump 分析网络数据包: 可以使用 tcpdump 抓取 MySQL 服务器的网络数据包，然后使用 pt-query-digest 分析这些数据包，找出网络延迟导致的问题。
```
tcpdump -s 65535 -x -n -q -tttt -i eth0 port 3306 > mysql.tcp.log
pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.log > tcpdump_report.txt
```
分析二进制日志: 可以使用 pt-query-digest 分析 MySQL 的二进制日志，找出导致数据不一致或者性能问题的 SQL 语句。
```
pt-query-digest mysql-bin.000001 > binlog_report.txt
```
实时监控慢查询: 可以结合 pt-query-digest 和 watch 命令，实时监控慢查询日志，及时发现和解决问题。
```
watch -n 10 'pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log --since 10s'
```
自定义报告格式: pt-query-digest 允许我们自定义报告的格式，例如可以生成 HTML 格式的报告，方便查看和分享。可以使用 --report-format html 选项，或者通过修改配置文件来实现。
使用 --processlist 连接到MySQL服务器并分析当前正在运行的查询：
```
pt-query-digest --processlist --user=your_user --password=your_password --host=your_host
```
这可以实时分析当前正在运行的查询，找出潜在的性能问题。

7. 最佳实践

定期分析慢查询日志: 建议定期分析慢查询日志，例如每天、每周或每月，及时发现和解决性能问题。
设置合理的慢查询时间阈值: 慢查询时间阈值的设置需要根据实际情况进行调整，过小的值会导致记录大量的查询语句，过大的值可能会遗漏一些重要的信息。
结合其他工具进行分析: pt-query-digest 只是一个分析工具，我们需要结合其他工具，例如 EXPLAIN 命令、性能监控工具等，才能更全面地了解数据库的性能状况。
谨慎使用 --review 选项: --review 选项会将查询语句和优化建议保存到文件中，可能会泄露敏感信息，因此需要谨慎使用。
注意安全: 在使用 pt-query-digest 时，需要注意安全问题，例如避免使用弱密码，避免将报告文件泄露给未授权人员。

8. 实际案例：电商网站慢查询优化

假设一个电商网站的慢查询日志显示，以下查询语句执行缓慢：

SELECT p.*
FROM products p
JOIN product_categories pc ON p.category_id = pc.category_id
WHERE pc.category_name = 'Electronics' AND p.price BETWEEN 100 AND 500
ORDER BY p.sales_count DESC
LIMIT 10;

使用 pt-query-digest 分析，发现查询时间主要花费在 product_categories 表的 join 操作上，且 products 表没有针对 category_id 和 price 的联合索引。

优化步骤：

创建索引： 在 products 表上创建 category_id 和 price 的联合索引。
```
ALTER TABLE products ADD INDEX idx_category_id_price (category_id, price);
```

优化 JOIN： 确认 product_categories.category_id 上有索引，并考虑使用 EXISTS 子查询代替 JOIN，尤其是在 product_categories 表数据量很大的情况下：

SELECT p.*
FROM products p
WHERE p.category_id IN (SELECT category_id FROM product_categories WHERE category_name = 'Electronics')
  AND p.price BETWEEN 100 AND 500
ORDER BY p.sales_count DESC
LIMIT 10;

分析执行计划： 使用 EXPLAIN 命令分析优化后的查询语句，确保 MySQL 使用了新创建的索引。
测试： 在生产环境中测试优化后的查询语句，验证性能提升效果。

9. 总结

pt-query-digest 是一个非常强大的MySQL性能诊断工具，尤其在慢查询日志分析方面表现出色。掌握 pt-query-digest 的使用方法，可以帮助我们快速定位数据库性能瓶颈，并采取相应的优化措施，提高数据库的整体性能。记住，工具是手段，理解SQL执行原理、索引优化等底层知识才是关键。

MySQL性能诊断与调优：pt-query-digest在慢查询日志分析中的应用

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