MySQL慢日志分析

2022/1/29 19:05:41

编程Tag： mysql 日志查询 query 10 分析 log slow --

本文主要是介绍MySQL慢日志分析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

原文：https://www.cnblogs.com/peter-yan/p/8670005.html

启慢查询日志之后，慢查询sql会被存到数据库系统表mysql.slow_log或是文件中，可参考。有两个工具可以帮助我们分析输出报告，分别是mysqldumpslow和pt-query-digest.

mysqldumpslow

mysqldumpslow是mysql自身提供的日志分析工具，一般在mysql的bin目录下

帮助信息

 1 $ mysqldumpslow.pl --help
 2 Usage: mysqldumpslow [ OPTS... ] [ LOGS... ]
 3 
 4 Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are
 5 
 6   --verbose    verbose
 7   --debug      debug
 8   --help       write this text to standard output
 9 
10   -v           verbose
11   -d           debug
12   -s ORDER     what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), 'at' is default
13                 al: average lock time
14                 ar: average rows sent
15                 at: average query time
16                  c: count
17                  l: lock time
18                  r: rows sent
19                  t: query time
20   -r           reverse the sort order (largest last instead of first)
21   -t NUM       just show the top n queries
22   -a           don't abstract all numbers to N and strings to 'S'
23   -n NUM       abstract numbers with at least n digits within names
24   -g PATTERN   grep: only consider stmts that include this string
25   -h HOSTNAME  hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
26                default is '*', i.e. match all
27   -i NAME      name of server instance (if using mysql.server startup script)
28   -l           don't subtract lock time from total time

 1 -s, 是表示按照何种方式排序
 2     c: 访问计数
 3  
 4     l: 锁定时间
 5  
 6     r: 返回记录
 7  
 8     t: 查询时间
 9  
10     al:平均锁定时间
11  
12     ar:平均返回记录数
13  
14     at:平均查询时间
15  
16 -t, 是top n的意思，即为返回前面多少条的数据；
17 -g, 后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；
18  
19 比如:
20 得到返回记录集最多的10个SQL。
21 mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log
22  
23 得到访问次数最多的10个SQL
24 mysqldumpslow -s c -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log
25  
26 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。
27 mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/mysql06_slow.log
28  
29 另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则有可能出现刷屏的情况。
30 mysqldumpslow -s r -t 20 /mysqldata/mysql/mysql06-slow.log | more

如果不能执行，可以先安装perl，然后通过perl mysqldumpslow xxx.log

pt-query-digest 参考

个人觉的pt-query-digest分析报告比mysqldumpslow好用。pt-query-digest可以不仅可以分析slowlog，还可以分析binlog，generallog等。

下载安装 https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/

在windows下，下载tar.gz包，解压之后，使用perl命令运行

帮助信息

View Code

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table  当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--create-history-table  当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--filter  对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
--limit    限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。
--host  mysql服务器地址
--user  mysql用户名
--password  mysql用户密码
--history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
--review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。
--output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。
--since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。
--until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。

输出结果分析

分为三部分

第一部分总体统计结果

overall：总共统计结果

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：总计

min：最小

max：最大

avg：平均

95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数，这个数一般最具参考价值

median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数

# 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
# 343ms user time, 78ms system time, 0 rss, 0 vsz
# 工具执行时间
# Current date: Thu Mar 29 15:51:38 2018
# 运行分析工具的主机名
# Hostname: NB2015041602
# 被分析的文件名
# Files: /d/xampp/mysql/data/NB2015041602-slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
# Overall: 5 total, 3 unique, 0.00 QPS, 0.05x concurrency ________________
# 日志记录的时间范围
# Time range: 2018-03-28 14:02:06 to 14:22:10
# 属性               总计      最小    最大    平均    95%  标准    中等
# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 语句执行时间
# Exec time            60s     10s     17s     12s     17s      3s     11s
# 锁占用时间
# Lock time            1ms       0   500us   200us   490us   240us       0
# 发送到客户端的行数
# Rows sent             50      10      10      10      10       0      10
# select语句扫描行数
# Rows examine     629.99k  45.43k 146.14k 126.00k 143.37k  39.57k 143.37k
# 查询的字符数
# Query size         2.81k     235   1.36k  575.40   1.33k  445.36  234.30

第二部分查询分组统计结果

rank：所有语句的排序，默认按照查询时间降序排序，通过--order-by指定

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
# Rank Query ID           Response time Calls R/Call  V/M   Item
# ==== ================== ============= ===== ======= ===== ==============
#    1 0x96112A601F7BCCC0 32.9042 55.0%     3 10.9681  0.01 SELECT affiliatemerchant_list user_list
#    2 0x70885F9703A0E38D 17.2162 28.8%     1 17.2162  0.00 SELECT normalmerchant merchant_mapping normalmerchant_addinfo merchant_search_filter affiliatemerchant_list user_list
#    3 0x43D8527285567FC4  9.7367 16.3%     1  9.7367  0.00 SELECT affiliatemerchant_list user_list affiliatemerchant_list user_list

第三部分每一种查询的详细统计结果

id：查询的id号，和上面的query id对应

databases：数据库名

users：各个用户执行的次数（占比）

query_time_distribution：查询时间分布，长短体现区间占比

tables：查询中设计到的表

explain：sql语句

# Query 1: 0.00 QPS, 0.03x concurrency, ID 0x96112A601F7BCCC0 at byte 2647
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.01
# Time range: 2018-03-28 14:03:31 to 14:19:54
# Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count         60       3
# Exec time     54     33s     11s     11s     11s     11s   243ms     11s
# Lock time     50   500us       0   500us   166us   490us   231us       0
# Rows sent     60      30      10      10      10      10       0      10
# Rows examine  69 438.42k 146.14k 146.14k 146.14k 146.14k       0 146.14k
# Query size    24     707     235     236  235.67  234.30       0  234.30
# String:
# Databases    database_base
# Hosts        localhost
# Users        root
# Query_time distribution
#   1us
#  10us
# 100us
#   1ms
#  10ms
# 100ms
#    1s
#  10s+  ################################################################
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS FROM `database_base` LIKE 'table_list1'\G
#    SHOW CREATE TABLE `database_base`.`table_list1`\G
#    SHOW TABLE STATUS FROM `database_base` LIKE 'user_list'\G
#    SHOW CREATE TABLE `database_base`.`user_list`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select SQL_CALC_FOUND_ROWS al.*, ul.Alias as userName
        FROM table_list1 al
        LEFT JOIN user_list ul ON ul.ID = al.UserId
         WHERE TRUE  AND (al.SupportCountrys LIKE '%%')
        
         limit 80, 10\G

pt-query-digest用法示例（未测试）

直接分析慢查询文件
pt-query-digest  slow.log > slow_report.log

分析最近12小时内的查询
pt-query-digest  --since=12h  slow.log > slow_report2.log

分析指定时间范围内的查询
pt-query-digest slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log

分析含有select语句的慢查询
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log

针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log

查询所有全表扫描或full join的慢查询
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log

把查询保存到query_review表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table  slow.log

把查询保存到query_history表
pt-query-digest  --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table  slow.log_0001
pt-query-digest  --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table  slow.log_0002

通过tcpdump抓取的tcp协议数据，然后分析
tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt
pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log

分析biglog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest  --type=binlog  mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

分析general log
pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log > slow_report11.log


***实操

history|grep pt

pt-query-digest --since='2022-01-29 14:15:00' --until='2022-01-29 14:45:00' slow-query.log>/tmp/slow_20220129.log

vim /tmp/slow_20220129.log

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