分析 `MySQL` `慢查询日志`的`高级`用法：`pt-query-digest` 和 `Percona Toolkit` 的`综合`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 慢查询日志高级分析：pt-query-digest 和 Percona Toolkit 的综合应用

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 慢查询日志的高级分析，重点讲解如何综合运用 pt-query-digest 和 Percona Toolkit 来定位和解决数据库性能问题。慢查询日志是优化 MySQL 性能的利器，但原始日志信息量大，分析起来比较困难。pt-query-digest 能够将慢查询日志进行聚合、排序和统计，帮助我们快速找到性能瓶颈。而 Percona Toolkit 则提供了更丰富的工具集，可以进一步分析问题、模拟执行计划、甚至在线修改数据。

1. 慢查询日志配置与启用

首先，我们需要确保 MySQL 慢查询日志已正确配置并启用。以下是一些关键参数：

slow_query_log: 启用/禁用慢查询日志。设置为 1 启用，0 禁用。
slow_query_log_file: 指定慢查询日志文件的路径。
long_query_time: 指定查询执行超过多少秒会被记录到慢查询日志。通常设置为 1 秒或更小。
log_queries_not_using_indexes: 记录未使用索引的查询。这对于发现缺少索引的查询非常有用。
log_output: 指定慢查询日志的输出目标。可以是 FILE (写入文件) 或 TABLE (写入 mysql.slow_log 表)。推荐使用 FILE，因为写入表会影响性能。
min_examined_row_limit: 仅记录扫描的行数超过此值的查询。可以避免记录一些扫描行数很少的慢查询。

可以通过以下方式修改这些参数：

修改 my.cnf 文件: 这是永久修改配置的方式。例如，在 [mysqld] 部分添加以下内容：

[mysqld]
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
long_query_time = 1
log_queries_not_using_indexes = 1
log_output = FILE
min_examined_row_limit = 100

修改后需要重启 MySQL 服务才能生效。

使用 SET GLOBAL 命令: 这是临时修改配置的方式，服务重启后会失效。

SET GLOBAL slow_query_log = 1;
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/mysql-slow.log';
SET GLOBAL long_query_time = 1;
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 1;
SET GLOBAL log_output = 'FILE';
SET GLOBAL min_examined_row_limit = 100;

注意: 修改 long_query_time 后，需要执行 FLUSH LOGS; 才能使新的配置生效。

2. pt-query-digest 的使用

pt-query-digest 是 Percona Toolkit 中的一个工具，用于分析 MySQL 慢查询日志。它可以将慢查询日志中的查询进行聚合、排序和统计，生成一份易于阅读的报告。

安装 Percona Toolkit:

具体的安装步骤取决于你的操作系统。可以参考 Percona 官方文档：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/LATEST/index.html

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，并将报告输出到 slow_query_report.txt 文件中。

报告解读:

pt-query-digest 生成的报告包含以下几个部分：

Overall: 总体统计信息，包括总查询数、总花费时间、查询时间分布等。
Top Queries: 按不同指标（例如总花费时间、平均花费时间、锁等待时间等）排序的查询列表。
Query Details: 每个查询的详细信息，包括查询语句、执行次数、平均花费时间、锁等待时间、扫描行数、使用的索引等。

常用选项:

--since / --until: 指定分析的时间范围。例如：

pt-query-digest --since 1h --until now /var/log/mysql/mysql-slow.log > slow_query_report.txt

这条命令只会分析最近 1 小时的慢查询日志。

--limit: 限制报告中显示的查询数量。例如：

pt-query-digest --limit 20 /var/log/mysql/mysql-slow.log > slow_query_report.txt

这条命令只会显示报告中前 20 个查询。

--group-by: 指定如何对查询进行分组。默认情况下，pt-query-digest 会根据查询语句的文本进行分组。可以使用 --group-by fingerprint 来根据查询的指纹进行分组。查询指纹是指将查询语句中的变量替换为占位符后得到的字符串。这可以避免因为变量不同而导致相同的查询被分成不同的组。

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

--order-by: 指定如何对查询进行排序。默认情况下，pt-query-digest 会根据总花费时间对查询进行排序。可以使用 --order-by Query_time 来根据平均花费时间对查询进行排序，或者使用 --order-by Lock_time 来根据锁等待时间对查询进行排序。

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

--filter: 使用正则表达式过滤查询。例如：

pt-query-digest --filter 'SELECT .* FROM users' /var/log/mysql/mysql-slow.log > slow_query_report.txt

这条命令只会分析包含 SELECT ... FROM users 语句的查询。

一个实际的例子:

假设 slow_query_report.txt 包含以下内容 (简化版):

# Overall: 2 total, 0 unique, 0 QPS, 0.00x concurrency 
# Time range: 2023-10-27 10:00:00 to 2023-10-27 10:00:01
# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Query time (s):      2.00    1.00    1.00    1.00    1.00    0.00    1.00
# Lock time (s):      0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
# Rows sent:           2    1.00    1.00    1.00    1.00    0.00    1.00
# Rows examined:     2000  1000.00  1000.00  1000.00  1000.00    0.00  1000.00
# Rows affected:        0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00
# Bytes sent:          0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

# Profile
# Rank Query ID           Response time Calls R/Call V/M   Item
# ==== ================== ============= ===== ====== ===== ==========
#    1 0x... SELECT ...  1.0000 100.0%     1 1.0000  0.00 SELECT ...
#    2 0x... SELECT ...  1.0000 100.0%     1 1.0000  0.00 SELECT ...

# Query 1: 0x... SELECT ...
# Databases: test
# Hosts: host1
# Users: user1
# Query_time: 1.00 s
# Lock_time: 0.00 s
# Rows_sent: 1
# Rows_examined: 1000
# Query:
#   SELECT * FROM users WHERE name = '...'

# Query 2: 0x... SELECT ...
# Databases: test
# Hosts: host1
# Users: user1
# Query_time: 1.00 s
# Lock_time: 0.00 s
# Rows_sent: 1
# Rows_examined: 1000
# Query:
#   SELECT * FROM orders WHERE user_id = ...

从这个报告中，我们可以看到：

有两个查询占据了主要的时间。
两个查询都花费了 1 秒的时间。
每个查询都扫描了 1000 行数据。
第一个查询是 SELECT * FROM users WHERE name = '...'。
第二个查询是 SELECT * FROM orders WHERE user_id = ...。

根据这些信息，我们可以推断出：

users 表和 orders 表可能缺少索引。
name 字段和 user_id 字段可能需要添加索引。

3. Percona Toolkit 的其他工具

除了 pt-query-digest 之外，Percona Toolkit 还提供了许多其他有用的工具，可以帮助我们分析和解决 MySQL 性能问题。

pt-explain-slow-log: 分析慢查询日志中的查询，并输出 EXPLAIN 结果。这可以帮助我们了解查询的执行计划，并找到潜在的性能问题。

pt-explain-slow-log /var/log/mysql/mysql-slow.log

pt-index-usage: 分析查询日志，并报告索引的使用情况。这可以帮助我们发现未使用的索引，并删除它们以提高性能。

pt-index-usage --user=root --password=password --host=localhost /var/log/mysql/mysql-slow.log

pt-duplicate-finder: 查找重复的索引。重复的索引会浪费存储空间，并降低写入性能。

pt-duplicate-finder --user=root --password=password --host=localhost

pt-online-schema-change: 在线修改表结构。这可以在不锁定表的情况下修改表结构，从而避免影响应用程序的可用性。

pt-online-schema-change --alter "ADD INDEX idx_name (name)" --user=root --password=password --host=localhost --database=test --table=users

pt-online-schema-change 的使用:

这是一个非常强大的工具，但使用时需要非常小心。以下是一些注意事项：

提前备份: 在执行 pt-online-schema-change 之前，务必备份数据。
测试环境: 在生产环境上执行之前，务必在测试环境上进行充分的测试。
仔细阅读文档: 在使用 pt-online-schema-change 之前，务必仔细阅读官方文档，了解其工作原理和限制。
监控: 在执行 pt-online-schema-change 期间，务必监控数据库的性能，确保没有出现问题。
配置参数: pt-online-schema-change 提供了许多配置参数，可以根据实际情况进行调整。例如，可以使用 --chunk-size 参数来控制每次复制的行数，使用 --max-lag 参数来控制复制延迟。
权限: 确保执行pt-online-schema-change的用户拥有足够的权限，包括创建表、删除表、修改表等等。

示例:

假设我们需要在 users 表的 email 字段上添加一个索引。可以使用以下命令：

pt-online-schema-change --alter "ADD INDEX idx_email (email)" --user=root --password=password --host=localhost --database=test --table=users --execute

--execute 参数表示直接执行修改操作。如果不加此参数，pt-online-schema-change 只会生成一个修改计划，而不会实际执行。

这个命令的执行流程如下：

pt-online-schema-change 会创建一个新的空表，表结构与 users 表相同，但是包含了新的索引 idx_email。
pt-online-schema-change 会将 users 表中的数据分批复制到新表中。
在复制数据的过程中，pt-online-schema-change 会创建一个触发器，用于捕获对 users 表的修改操作，并将这些修改操作同步到新表中。
当数据复制完成后，pt-online-schema-change 会将 users 表重命名为 _users_old，并将新表重命名为 users。
pt-online-schema-change 会删除触发器和旧表。

整个过程是在线进行的，不会锁定 users 表，因此不会影响应用程序的可用性。

4. 综合应用案例

现在，我们结合 pt-query-digest 和 Percona Toolkit 的其他工具，来分析一个实际的性能问题。

场景:

假设我们的应用程序最近变得很慢，我们需要找到性能瓶颈。

步骤:

收集慢查询日志: 首先，我们需要收集一段时间的慢查询日志。
使用 pt-query-digest 分析慢查询日志: 使用 pt-query-digest 分析慢查询日志，找到最慢的查询。

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

分析报告: 查看 slow_query_report.txt 文件，找到最慢的查询。假设最慢的查询是：

SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date > '2023-01-01';

并且 Rows_examined 非常大。

使用 pt-explain-slow-log 分析查询: 使用 pt-explain-slow-log 分析该查询，查看执行计划。

pt-explain-slow-log /var/log/mysql/mysql-slow.log

查看 EXPLAIN 的输出，发现 type 是 ALL，表示全表扫描，possible_keys 为空，表示没有使用任何索引。

创建索引: 根据查询条件，在 orders 表的 user_id 和 order_date 字段上创建一个联合索引。可以使用 pt-online-schema-change 在线创建索引。

pt-online-schema-change --alter "ADD INDEX idx_user_date (user_id, order_date)" --user=root --password=password --host=localhost --database=test --table=orders --execute

验证: 创建索引后，再次执行该查询，并使用 EXPLAIN 查看执行计划。这次 type 应该是 range 或 ref，possible_keys 应该包含 idx_user_date，表示使用了索引。同时，Rows_examined 应该大大减少。
监控: 监控数据库的性能，确保问题得到解决。

通过以上步骤，我们成功地使用 pt-query-digest 和 pt-online-schema-change 解决了性能问题。

5. 总结经验，提升效率

通过 pt-query-digest 快速定位慢查询，结合 pt-explain-slow-log 分析执行计划，最后使用 pt-online-schema-change 安全地在线修改表结构，这一系列工具的综合使用，可以帮助我们高效地解决 MySQL 性能问题。务必注意备份、测试和监控，确保操作安全。

6. 总结和技巧分享

深入理解慢查询日志配置，熟练运用 pt-query-digest 分析报告，灵活使用 Percona Toolkit 中的其他工具，是提升 MySQL 性能的关键。同时，要结合实际场景，灵活运用这些工具，才能达到最佳效果。