pt-query-digest使用介紹【轉】

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一、pt-query-digest參數介紹.

 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 對輸入的慢查詢按指定的字符串進行匹配過濾后再進行分析
–limit限制輸出結果百分比或數量，默認值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總響應時間占比從大到小排序，輸出到總和達到50%位置截止。
–host mysql服務器地址
–user mysql用戶名
–password mysql用戶密碼
–history 將分析結果保存到表中，分析結果比較詳細，下次再使用–history時，如果存在相同的語句，且查詢所在的時間區間和歷史表中的不同，則會記錄到數據表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某類型查詢的歷史變化。
–review 將分析結果保存到表中，這個分析只是對查詢條件進行參數化，一個類型的查詢一條記錄，比較簡單。當下次使用–review時，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到數據表中。
–output 分析結果輸出類型，值可以是report(標准分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便於閱讀。
–since 從什么時間開始分析，值為字符串，可以是指定的某個”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時間點，也可以是簡單的一個時間值：s(秒)、h(小時)、m(分鍾)、d(天)，如12h就表示從12小時前開始統計。
–until 截止時間，配合—since可以分析一段時間內的慢查詢。

二、分析結果分析:

#pt-query-digest mysql-slow.log
--分析mysql-slow.log這個慢查詢日志文件
# A software update is available:
#   * The current version for Percona::Toolkit is 2.2.9.

開始總的摘要信息
# 170ms user time, 10ms system time, 26.00M rss, 213.39M vsz
--此工具執行日志分析時的所用時間、內存資源(rss物理內存占用大小，vsz虛擬內存占用大小)
# Current date: Mon Jul 28 09:55:34 2014
--分析時的系統時間
# Hostname: lump.group.com
--進行分析的主機名，非記錄日志的數據庫服務器
# Files: mysql-slow.log
--分析的日志文件名稱
# Overall: 5 total, 4 unique, 0.02 QPS, 0.04x concurrency ________________
--文件中總共的語句數量，唯一的語句數量(對語句進行了格式化)，QPS，並發數
# Time range: 2014-07-28 09:50:30 to 09:54:50
--記錄日志的時間范圍
# Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
--total總計，min最小，max最大，avg平均，95%把所有值從小到大排列，位於95%的那個數
# ============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 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：語句執行時間
–Lock time：鎖占有時間
–Rows sent：發送到客戶端的行數
–Row examine：掃描的行數(SELECT語句)
–Row affecte：發送改變的行數(UPDATE, DELETE, INSERT語句)
–Bytes sent：發送多少bytes的查詢結果集
–Query size：查詢語句的字符數

查詢分組統計結果

# 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:分析的所有查詢語句的排名，默認按查詢時間降序排序，可以通過–order-by指定排序方式
–Query ID：查詢語句的指紋，去掉了多余空格、和文本字符
–Response time：響應時間，占所有響應時間的百分比
–Calls：查詢執行的次數
–R/Call：每次執行的平均響應時間
–V/M：響應時間Variance-to-mean的比率，參考：http://en.wikipedia.org/wiki/Index_of_dispersion
–Item：查詢語句
–最后一行沒有包括在報告中的查詢合計統計信息，如使用了選項–limit和–outliers

每個獨立查詢語句的分析

# Query 1: 0 QPS, 0x concurrency, ID 0x4A9CF4735A0490F2 at byte 591 ______
--QPS：每秒查詢數(queries per second)
--concurrency：該查詢的近似並發值
--ID：16進制，查詢語句的指紋，去掉了多余空格、和文本字符、轉換成小寫，使用--filter可以用來進行過濾(如：pt-query-digest mysql-slow.201407250000 --filter '$event->{fingerprint} && make_checksum($event->{fingerprint}) eq "0793E2F7F5EBE1B1"' > slow2.txt)，必須移除0x
--at byte 289141：查詢語句在日志文件中的偏移量(byte offset)，不一定精確，根據偏移量在日志文件中查找語句(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在整個日志文件中，執行語句占用百分比(20%)，總計執行了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
--數據庫名
# Hosts
# Last errno   0
# Users        zabbix
--執行語句的用戶名
# Query_time distribution
--查詢的執行時間分布情況圖，可以使用選項--report-histogram進行定義
#   1us
#  10us
# 100us
#   1ms
#  10ms
# 100ms
#    1s  ################################################################
#  10s+
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS FROM `zabbix` LIKE 'history_uint'\G
--可以使用該語句查詢表的統計信息，如大小
#    SHOW CREATE TABLE `zabbix`.`history_uint`\G
--可以使用該語句查看表的結構信息
# 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
--可以使用該語句查看查詢計划，如非select語句，工具會轉換成類似的select語句，方便進行explain

官方文檔說明：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html