使用Mysql慢日志分析工具,跟踪sql,优化Mysql!

#################开启mysql慢查询日志##############################################

查看mysql配置:
	
	进入muysql
	/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p

	//查看当前慢查询设置
	show variables like '%slow%';

	//查看慢查询时间 (默认10s)
	show variables like "long_query_time";
	
	//查看慢查询的数量 [实际意义的慢查询比较困难,测试时候可以用 SELECT SLEEP(10);创建]
	show global status like '%slow%';
 

mysql慢查询日志的配置:(注意:这些日文件在mysql重启的时候才会生成)
	vim /etc/my.cnf

	# 开启慢查询功能 (版本不同 on 或者 1 开启)
	slow-query-log = on 

	#慢查询时间 秒单位
	long_query_time=0.2 

	# 慢查询日志存放路径与名称
	slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow-query.log 

	# 列出没有使用索引的查询语句
	# log-queries-not-using-indexes = on 

	#记录所有sql语句
	log=/usr/local/mysql/data/mysql.log

	#记录数据库启动关闭信息,以及运行过程中产生的错误信息
	log-error=/usr/local/mysql/data/myerror.log

	# 记录除select语句之外的所有sql语句到日志中,可以用来恢复数据文件
	log-bin=/usr/local/mysql/data/bin

	#记录查询慢的sql语句
	log-slow-queries=/usr/local/mysql/data/slow.log  





##############MySQL慢查询分析及结果可视化pt-query-digest + Query-Digest-UI生成报表##################################
安装慢查询分析pt-query-digest工具
	#安装pt-query-digest软件依赖插件
	yum install -y perl-Time-HiRes

	#上传pt-query-digest工具包到服务器
	#tar zxvf percona-toolkit_2.2.15-2.tar.gz
	#cd percona-toolkit-2.2.15
	#perl Makefile.PL
	#make
	#make install

分析结果常用命令
	1. pt-query-digest分析慢查询日志
	pt-query-digest --report /home/mysql_data/wxzj-slow.log
	
	报告最近半个小时的慢查询:
	pt-query-digest --report --since 1800s /home/mysql_data/wxzj-slow.log
	
	报告一个时间段的慢查询:
	pt-query-digest --report --since '2013-02-10 21:48:59' --until '2013-02-16 02:33:50' /home/mysql_data/wxzj-slow.log
	
	报告只含select语句的慢查询:
	pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /home/mysql_data/wxzj-slow.log
	
	报告针对某个用户的慢查询:
	pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /home/mysql_data/wxzj-slow.log
	
	报告所有的全表扫描或full join的慢查询:
	pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") || (($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /home/mysql_data/wxzj-slow.log


分析结果: #/usr/local/bin/pt-query-digest   /home/mysql_data/wxzj-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



查询分组统计结果
	# Profile
	# Rank Query ID           Response time 		Calls 		R/Call 			V/M   		Item
	# Rank Query ID           响应时间 				查询次数 	平均响应时间 	响应时间   查询语句
	# ==== ================== ============= 		======= 	====== 			===== 		===============
	#    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



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
	                     总计	  最小     最大    平均    95%把所有值从小到大排列,位于95%的那个数
	--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   语句执行时间
	# Lock time     40    79us    79us    79us    79us    79us       0    79us   锁占有时间
	# Rows sent     49     715     715     715     715     715       0     715   发送到客户端的行数
	# Rows examine  13   2.09k   2.09k   2.09k   2.09k   2.09k       0   2.09k   扫描的行数(SELECT语句)
	# Rows affecte   0       0       0       0       0       0       0       0   发送改变的行数(UPDATE, DELETE, INSERT语句)
	# Bytes sent    45  33.31k  33.31k  33.31k  33.31k  33.31k       0  33.31k   发送多少bytes的查询结果集
	# Query size    42     342     342     342     342     342       0     342   查询语句的字符数
	# 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


将分析日志写入数据库(需要新建数据库slow_query_log)
	/usr/local/bin/pt-query-digest --user=用户名 --password=密码  --review h=127.0.0.1,D=slow_query_log,t=global_query_review   --history h=127.0.0.1,D=slow_query_log,t=global_query_review_history  --no-report --limit=0%  --filter=" $event->{Bytes} = length($event->{arg}) and $event->{hostname}="$HOSTNAME""  /home/mysql_data/wxzj-slow.log 





############Query-Digest-UI分析结果可视化####################################################
(1) 安装配置Query-Digest-UI
	git clone https://github.com/kormoc/Query-Digest-UI.git
	cd Query-Digest-UI
	cp config.php.example config.php
	vi config.php
	$reviewhost = array(
	    'dsn'           => 'mysql:host=192.168.1.190;port=3306;dbname=slow_query_log',
	    'user'          => '用户名',
	    'password'      => '密码',
	    'review_table'  => 'global_query_review',
	    'history_table' => 'global_query_review_history',
	);

(2)访问http://域名/Query-Digest-UI/index.php查看可视化结果
	例如: http://域名/Query-Digest-UI/index.php