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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。

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，重点聚焦在pt-query-digest工具及其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和分析MySQL服务器上的性能瓶颈，尤其是在慢查询方面。

一、慢查询日志的重要性

在深入pt-query-digest之前，我们先来回顾一下慢查询日志的重要性。慢查询日志是MySQL服务器记录执行时间超过long_query_time（默认10秒）的SQL语句的日志。 通过分析慢查询日志，我们可以：

  • 识别性能瓶颈： 找出执行时间长的SQL语句，这些语句往往是性能问题的根源。
  • 优化SQL语句： 了解哪些SQL语句需要优化，例如，通过添加索引、重写查询逻辑等。
  • 发现资源瓶颈： 观察慢查询的频率和类型，可以帮助我们发现服务器的CPU、IO、内存等资源瓶颈。

启用慢查询日志非常简单，只需要修改MySQL配置文件（my.cnf或my.ini）：

[mysqld]
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
long_query_time = 2  # 设置为2秒，方便测试
log_output = FILE #将慢查询记录写入文件，默认是FILE和TABLE

修改配置后，重启MySQL服务器使配置生效。

二、pt-query-digest：慢查询日志分析的利器

pt-query-digest是一个命令行工具，它可以解析慢查询日志，并将结果以易于理解的格式输出。它的主要功能包括：

  • 聚合和排序查询： 将相似的查询语句聚合在一起，并按照执行时间、锁等待时间、扫描行数等指标进行排序。
  • 统计查询信息： 统计每种查询语句的执行次数、平均执行时间、最大执行时间、占总执行时间的比例等。
  • 提供优化建议： 根据查询语句的特点，提供索引优化、查询重写等建议。
  • 可视化输出： 可以将分析结果导出为HTML、CSV等格式，方便查看和分享。

三、pt-query-digest的安装和基本使用

pt-query-digest是Percona Toolkit的一部分，可以通过以下方式安装：

  • Debian/Ubuntu： apt-get install percona-toolkit
  • CentOS/RHEL： yum install percona-toolkit
  • 源码安装： 从Percona官网下载Percona Toolkit的源码，然后编译安装。

安装完成后，就可以使用pt-query-digest命令了。最简单的用法是：

pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log

这会将慢查询日志的分析结果输出到标准输出。

四、pt-query-digest的常用选项

pt-query-digest提供了许多选项，可以根据需要定制分析结果。以下是一些常用的选项：

  • --since：指定分析的起始时间，例如 --since 1h 表示分析最近1小时的日志。
  • --until：指定分析的结束时间。
  • --limit：限制输出的查询语句数量，例如 --limit 20 表示只输出最慢的20条查询语句。
  • --report：将分析结果保存到文件中，例如 --report slow_query_report.txt。
  • --group-by：指定分组方式，例如 --group-by query 表示按照SQL语句的文本内容进行分组。
  • --order-by：指定排序方式，例如 --order-by Query_time:sum 表示按照总执行时间进行排序。
  • --filter：使用正则表达式过滤查询语句，例如 --filter 'SELECT * FROM users'。
  • --no-report：不生成报告，只输出统计信息。
  • --output <format>：指定输出格式。常用的格式有text (默认), json, profile, slowlog. --output slowlog 可以将分析结果重新以慢查询日志的格式输出.
  • --processlist-user：过滤指定用户的查询。
  • --user和--password：连接MySQL服务器进行更深入的分析，例如获取表结构信息。
  • --explain：对慢查询执行EXPLAIN语句，分析查询计划。

五、pt-query-digest的输出解读

pt-query-digest的输出通常包含以下几个部分：

  1. Overall Summary: 总体统计信息，包括：

    • 总共分析的查询数量
    • 去重后的查询数量
    • 分析的时间范围
    • 总的执行时间
    • 总的锁等待时间
    • 总的扫描行数

  2. Query Profile: 每个查询语句的详细信息，按照排序方式显示。对于每个查询语句，通常包含以下信息：

    • Rank: 查询语句的排名。
    • Query ID: 查询语句的唯一标识符，用于后续的分析和优化。
    • pct: 该查询语句占总执行时间的百分比。
    • time: 该查询语句的总执行时间。
    • calls: 该查询语句的执行次数。
    • R/Call: 每次调用的平均执行时间。
    • V/M: Variance to Mean，方差与平均值的比率，用于衡量执行时间的变化程度。
    • Item: 查询语句的文本内容。

    更详细的信息包括：

    • Query_time: 查询执行时间。
    • Lock_time: 锁等待时间。
    • Rows_sent: 发送的行数。
    • Rows_examined: 扫描的行数。
    • Rows_affected: 影响的行数。
    • Bytes_sent: 发送的字节数。
    • Tmp_tables: 使用的临时表数量。
    • Full_scan: 是否使用了全表扫描。
    • Full_join: 是否使用了全连接。
    • Tmp_table_sizes: 临时表的大小。

  3. EXPLAIN output (if --explain is used): 如果使用了--explain选项，则会显示每个查询语句的EXPLAIN输出，用于分析查询计划。

六、案例分析：使用pt-query-digest优化慢查询

假设我们有一个慢查询日志文件mysql-slow.log，其中包含以下查询语句：

# Time: 2023-10-27T10:00:00
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 5.000000  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1 Rows_examined: 1000000
SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

# Time: 2023-10-27T10:00:05
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 6.000000  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1 Rows_examined: 1000000
SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

# Time: 2023-10-27T10:00:10
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 7.000000  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1 Rows_examined: 1000000
SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

# Time: 2023-10-27T10:00:15
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 1.000000  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 100 Rows_examined: 1000
SELECT * FROM products WHERE category_id = 1;

# Time: 2023-10-27T10:00:20
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 1.500000  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 150 Rows_examined: 1500
SELECT * FROM products WHERE category_id = 2;

我们可以使用pt-query-digest来分析这个日志文件：

pt-query-digest mysql-slow.log

输出结果可能如下：

# Overall: 5 total, 2 unique, 0.00 QPS, 0.00x concurrency 
# Time range: 2023-10-27 10:00:00 to 2023-10-27 10:00:20
# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Query_time       20.50s   1.00s   7.00s   4.10s   6.75s   2.45s   5.00s
# Lock_time        0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s
# Rows_sent        253   1   150   50.60   142.50   73.83   1.00
# Rows_examined    2002500  1000   1000000 400500.00 800750.00 489910.81 1000000
# Bytes_sent       0          0           0           0.00           0.00           0.00           0
# Tmp_tables       0          0           0           0.00           0.00           0.00           0
# Full_scan        5          0           1           1.00           1.00           0.00           1

# Profile
# Rank Query ID           Response time   Calls R/Call   V/M   Item
# ==== ================== =============== ===== ======== ===== ======
#    1 0x2203200D4A88B049 18.0032 90.2%     3   6.0011  0.25  SELECT * FROM users WHERE email = '...'
#    2 0x831E53F5692D7978  2.5007 9.8%     2   1.2504  0.17  SELECT * FROM products WHERE category_id = ...

# Query 1: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0x2203200D4A88B049 at byte 323
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.25
# Time range: 2023-10-27 10:00:00 to 2023-10-27 10:00:10
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count       60  3
# Query_time  87  18.00s   5.00s   7.00s   6.00s   6.70s   1.00s   6.00s
# Lock_time   100  0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s
# Rows_sent   1  3   1   1   1   1   0.00   1
# Rows_examined 150  3000000 1000000 1000000 1000000 1000000 0.00 1000000
# Bytes_sent   0  0   0   0   0   0   0.00   0
# Tmp_tables   0  0   0   0   0   0   0.00   0
# Full_scan   100  3   1   1   1   1   0.00   1

# Query_time histogram
#   1ms
#  10ms
# 100ms
#   1s
#  10s  ################################################################
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
SELECT *
FROM users
WHERE
email = '[email protected]'

# Query 2: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0x831E53F5692D7978 at byte 108
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.17
# Time range: 2023-10-27 10:00:15 to 2023-10-27 10:00:20
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count       40  2
# Query_time  12  2.50s   1.00s   1.50s   1.25s   1.42s   0.35s   1.25s
# Lock_time   100  0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s   0.00s
# Rows_sent   99  250 100 150 125 142 35.36 125
# Rows_examined 1  2500 1000 1500 1250 1425 353.55 1250
# Bytes_sent   0  0   0   0   0   0   0.00   0
# Tmp_tables   0  0   0   0   0   0   0.00   0
# Full_scan   100  2   1   1   1   1   0.00   1

# Query_time histogram
#   1ms
#  10ms
# 100ms
#   1s  ################################################################
#  10s
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
SELECT *
FROM products
WHERE
category_id = 1

从输出结果可以看出：

  • SELECT * FROM users WHERE email = '...' 语句的执行时间最长，占总执行时间的90.2%。
  • Rows_examined非常大，表明该查询语句使用了全表扫描。
  • EXPLAIN输出也证实了这一点，type列的值为ALL，表示使用了全表扫描。

优化方案：

为了优化这个查询语句，我们可以为users表的email列添加索引：

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_email (email);

添加索引后，再次执行pt-query-digest，可以看到SELECT * FROM users WHERE email = '...' 语句的执行时间大大缩短，Rows_examined也显著减少。EXPLAIN输出的type列的值变为ref，表示使用了索引。

七、高级用法：结合MySQL连接进行深入分析

pt-query-digest还可以连接到MySQL服务器，获取更深入的分析信息。例如，可以使用--user、--password和--host选项连接到MySQL服务器，然后使用--explain选项对慢查询执行EXPLAIN语句。

pt-query-digest --user=root --password=your_password --host=localhost --explain mysql-slow.log

这样，pt-query-digest会自动连接到MySQL服务器，并对慢查询执行EXPLAIN语句，将查询计划包含在输出结果中。

八、pt-query-digest与其他工具的结合

pt-query-digest可以与其他MySQL性能分析工具结合使用，例如：

  • mysqldumpslow： MySQL自带的慢查询日志分析工具，功能相对简单，但可以快速查看慢查询日志的内容。
  • Percona Monitoring and Management (PMM)： Percona的监控和管理平台，可以实时监控MySQL服务器的性能指标，并提供可视化界面。
  • sysbench： MySQL压力测试工具，可以模拟各种负载，帮助我们评估MySQL服务器的性能。

通过结合使用这些工具，我们可以更全面地了解MySQL服务器的性能状况，并找到性能瓶颈。

九、使用pt-query-digest进行实时分析

如果需要对正在运行的MySQL服务器进行实时分析，可以使用pt-query-digest的--processlist选项。该选项会连接到MySQL服务器，并从INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST表中获取当前正在执行的查询语句。

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

这样，pt-query-digest会实时分析正在执行的查询语句，并输出分析结果。

十、常用命令示例

命令 描述
pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log 分析慢查询日志并输出到标准输出。
pt-query-digest --since 1h /var/log/mysql/mysql-slow.log 分析最近1小时的慢查询日志。
pt-query-digest --limit 20 /var/log/mysql/mysql-slow.log 只输出最慢的20条查询语句。
pt-query-digest --report slow_query_report.txt /var/log/mysql/mysql-slow.log 将分析结果保存到slow_query_report.txt文件中。
pt-query-digest --group-by query /var/log/mysql/mysql-slow.log 按照SQL语句的文本内容进行分组。
pt-query-digest --order-by Query_time:sum /var/log/mysql/mysql-slow.log 按照总执行时间进行排序。
pt-query-digest --filter 'SELECT * FROM users' /var/log/mysql/mysql-slow.log 只分析包含SELECT * FROM users的查询语句。
pt-query-digest --user=root --password=your_password --host=localhost --explain /var/log/mysql/mysql-slow.log 连接到MySQL服务器，并对慢查询执行EXPLAIN语句。
pt-query-digest --processlist --user=root --password=your_password --host=localhost 实时分析正在执行的查询语句。
pt-query-digest --output slowlog /var/log/mysql/mysql-slow.log > new_slow.log 将分析结果以慢查询日志格式输出到 new_slow.log 中. 方便后续分析或过滤.

十一、常见问题与注意事项

  • 慢查询日志文件过大： 可以使用logrotate等工具定期轮转慢查询日志，避免日志文件过大。
  • pt-query-digest分析时间过长： 可以使用--since和--until选项限制分析的时间范围，或者使用--limit选项限制输出的查询语句数量。
  • pt-query-digest输出结果难以理解： 可以参考pt-query-digest的官方文档，或者使用可视化工具查看分析结果。
  • 注意权限问题: 运行pt-query-digest的用户需要有读取慢查询日志文件的权限，如果需要连接MySQL服务器，还需要有相应的数据库权限。

十二、总结陈述

pt-query-digest是分析MySQL慢查询日志的强大工具，它能够帮助我们快速识别和定位性能瓶颈，并提供优化建议。通过掌握pt-query-digest的使用方法，我们可以有效地提升MySQL服务器的性能。通过分析慢查询日志，结合pt-query-digest的强大功能，我们可以深入了解数据库的运行状况，从而进行有针对性的优化，改善应用性能。

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