pt-query-digest使用介绍

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一、pt-query-digest参数介绍.

  pt-query-digest --user=anemometer --password=anemometerpass     --review h=192.168.11.28,D=slow_query_log,t=global_query_review  /  --history h=192.168.11.28,D=slow_query_log,t=global_query_review_history  /  --no-report --limit=0%  --filter=" /$event->{Bytes} = length(/$event->{arg}) and /$event->{hostname}=/"$HOSTNAME/"" /  /usr/local/mariamysql/data/localhost-slow.log  

–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。

二、分析结果分析:

 #pt-query-digest mysql-slow.log --分析mysql-slow.log这个慢查询日志文件 
 # A software update is available: #   * The current version for Percona::Toolkit is 2.2.9.  开始总的摘要信息 # 170ms user time, 10ms system time, 26.00M rss, 213.39M vsz --此工具执行日志分析时的所用时间、内存资源(rss物理内存占用大小,vsz虚拟内存占用大小) # Current date: Mon Jul 28 09:55:34 2014 --分析时的系统时间 # Hostname: lump.group.com --进行分析的主机名,非记录日志的数据库服务器 # Files: mysql-slow.log --分析的日志文件名称 # Overall: 5 total, 4 unique, 0.02 QPS, 0.04x concurrency ________________ --文件中总共的语句数量,唯一的语句数量(对语句进行了格式化),QPS,并发数 # Time range: 2014-07-28 09:50:30 to 09:54:50 --记录日志的时间范围 
 # Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median --total总计,min最小,max最大,avg平均,95%把所有值从小到大排列,位于95%的那个数 # ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Exec time            10s      1s      3s      2s      3s   753ms      1s # Lock time          196us       0    79us    39us    76us    33us    42us # Rows sent          1.40k       0     716     287  685.39  335.14    3.89 # Rows examine      15.32k       0  11.13k   3.06k  10.80k   4.02k   2.06k # Rows affecte           0       0       0       0       0       0       0 # Bytes sent        72.42k      11  38.85k  14.48k  38.40k  17.57k  234.30 # Query size           807       6     342  161.40  329.68  146.53  112.70 

–Exec time:语句执行时间
–Lock time:锁占有时间
–Rows sent:发送到客户端的行数
–Row examine:扫描的行数(SELECT语句)
–Row affecte:发送改变的行数(UPDATE, DELETE, INSERT语句)
–Bytes sent:发送多少bytes的查询结果集
–Query size:查询语句的字符数

查询分组统计结果

 # Profile # Rank Query ID           Response time Calls R/Call V/M   Item # ==== ================== ============= ===== ====== ===== =============== #    1 0x4A9CF4735A0490F2  3.1898 31.9%     1 3.1898  0.00 SELECT history_uint #    2 0x2B0044BDE0960A2F  2.6991 27.0%     1 2.6991  0.00 SELECT history #    3 0x813031B8BBC3B329  2.5755 25.7%     2 1.2877  0.00 COMMIT #    4 0x469563A79E581DDB  1.5380 15.4%     1 1.5380  0.00 SELECT sessions 

–Rank:分析的所有查询语句的排名,默认按查询时间降序排序,可以通过–order-by指定排序方式
–Query ID:查询语句的指纹,去掉了多余空格、和文本字符
–Response time:响应时间,占所有响应时间的百分比
–Calls:查询执行的次数
–R/Call:每次执行的平均响应时间
–V/M:响应时间Variance-to-mean的比率,参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Index_of_dispersion
–Item:查询语句
–最后一行没有包括在报告中的查询合计统计信息,如使用了选项–limit和–outliers

每个独立查询语句的分析

 # Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0x4A9CF4735A0490F2 at byte 591 ______ --QPS:每秒查询数(queries per second) --concurrency:该查询的近似并发值 --ID:16进制,查询语句的指纹,去掉了多余空格、和文本字符、转换成小写,使用--filter可以用来进行过滤(如:pt-query-digest mysql-slow.201407250000 --filter '$event->{fingerprint} && make_checksum($event->{fingerprint}) eq "0793E2F7F5EBE1B1"' > slow2.txt),必须移除0x --at byte 289141:查询语句在日志文件中的偏移量(byte offset),不一定精确,根据偏移量在日志文件中查找语句(如tail -c +289141 mysql-slow.201407250000 |head)  # This item is included in the report because it matches --limit. # Scores: V/M = 0.00 # Time range: all events occurred at 2014-07-28 09:51:02 # Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median --95%:95th percentile,stddev:standard deviation  # ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Count         20       1 --pct在整个日志文件中,执行语句占用百分比(20%),总计执行了1次 # Exec time     31      3s      3s      3s      3s      3s       0      3s # Lock time     40    79us    79us    79us    79us    79us       0    79us # Rows sent     49     715     715     715     715     715       0     715 # Rows examine  13   2.09k   2.09k   2.09k   2.09k   2.09k       0   2.09k # Rows affecte   0       0       0       0       0       0       0       0 # Bytes sent    45  33.31k  33.31k  33.31k  33.31k  33.31k       0  33.31k # Query size    42     342     342     342     342     342       0     342 # String: # Databases    zabbix --数据库名 # Hosts # Last errno   0 # Users        zabbix --执行语句的用户名 # Query_time distribution --查询的执行时间分布情况图,可以使用选项--report-histogram进行定义 #   1us #  10us # 100us #   1ms #  10ms # 100ms #    1s  ################################################################ #  10s+ # Tables #    SHOW TABLE STATUS FROM `zabbix` LIKE 'history_uint'/G --可以使用该语句查询表的统计信息,如大小 #    SHOW CREATE TABLE `zabbix`.`history_uint`/G --可以使用该语句查看表的结构信息 # EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/ SELECT itemid,round(1401* MOD(CAST(clock AS UNSIGNED)+79742,86400)/(86400),0) AS i,COUNT(*) AS count,AVG(value) AS avg,MIN(value) AS min,MAX(value) AS max,MAX(clock) AS clock FROM history_uint  WHERE itemid='30376' AND clock>='1406425858' AND clock<='1406512258' GROUP BY itemid,round(1401* MOD(CAST(clock AS UNSIGNED)+79742,86400)/(86400),0)/G --可以使用该语句查看查询计划,如非select语句,工具会转换成类似的select语句,方便进行explain 

参考:
1、"pt-query-digest":http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html

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