00 前言
在進行mysql性能優化的時候，第一個想到的便是查看慢sql。
但是對於慢sql有沒有什么好的工具進行分析呢？
推薦兩個工具mysqldumpslow及pt-query-digest。
mysqlslowdump較為簡單，常用命令：
#得到返回記錄最多的20個sql
mysqldumpslow -s r -t 20 slowSQl.log
# 得到平均訪問次數最多的20條sql
mysqldumpslow -s ar -t 20 slowSQl.log
如果linux上沒有安裝mysqldumpslow，yum install安裝下就行了。
本文主要說下pt-query-digest。
pt-query-digest可以非常清晰地將slowSQL分析出來，類似oracle的AWR報告。
# Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M
# ==== =============================== =============== ===== ====== =====
# 1 0xABD1DCCCCD5AA5128E10C27B34... 1246.6948 41.7% 283 4.4053 0.04 UPDATE ziweidashi_deviceinfo
# 2 0x6914B81AAD1785E50708ABD113... 877.6900 29.3% 339 2.5891 0.09 SELECT birthDay_notify
# 3 0x44D9474C6D5C58DD07B5FEEA0D... 299.4193 10.0% 71 4.2172 0.05 SELECT tmall_product_orders
# 4 0xA9BE84CBE3DAA9B1CDD9B5A9EC... 127.0137 4.2% 46 2.7612 0.04 SELECT daily_user_action_log
# 5 0xCF0E12117C971C3013142E3717... 118.3138 4.0% 49 2.4146 0.05 SELECT tmall_user_take_coupon_record
# 6 0x94263184D24186330B13193534... 97.0805 3.2% 35 2.7737 0.56 SELECT tgg_users
# 7 0xC51165F1287A2ECDA221AC1F54... 52.5870 1.8% 22 2.3903 0.04 SELECT util_user_task_log
# 8 0xB8004D6D8A7A7967E04CD81E26... 43.7895 1.5% 16 2.7368 0.08 SELECT daily_user_action_log
# 9 0x910E19224F33DAA6391927B8E8... 41.3720 1.4% 15 2.7581 1.17 SELECT qifugong_tianbi_record
# MISC 0xMISC 86.7871 2.9% 30 2.8929 0.0 <12 ITEMS>
並且不只可以分析慢SQL日志，還可以分析binlog、general log。
此外，pt-query-digest是percona-toolkit工具包的其中一個工具。
這個工具包下還有很多實用的性能分析輔助工具。
01 安裝排坑
1、下載
# 進入安裝目錄
cd /usr/local/src
# 下載percona-toolkit 工具包
wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz
# 解壓
tar zxf percona-toolkit.tar.gz
# 進入解壓文件夾
cd /usr/local/src/percona-toolkit-3.1.0
# 安裝perl模塊，制定依賴路徑
perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
2、報錯 prerequisite DBD::mysql 3 not found
報錯如下，找不到DBD包
[root@iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ percona-toolkit-3.1.0]# perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
Checking if your kit is complete...
Looks good
Warning: prerequisite DBD::mysql 3 not found.
Warning: prerequisite DBI 1.46 not found.
Writing Makefile for percona-toolkit
百度問題，找到鏈接，https://blog.csdn.net/heizistudio/article/details/45724707?locationNum=8&fps=1
安裝依賴包
yum install perl-DBD-MySQL
然后重新執行命令
[root@iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ percona-toolkit-3.1.0]# perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
Writing Makefile for percona-toolkit
3、安裝
make && make install
安裝后內容如下
……
Installing /usr/local/percona-toolkit/bin/pt-summary
Installing /usr/local/percona-toolkit/bin/pt-table-sync
Appending installation info to /usr/local/percona-toolkit/lib64/perl5/perllocal.pod
4、使用
[root@iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ bin]# pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log
-bash: pt-query-digest: command not found
發現沒找到pt-query-digest命令，是因為bash命令默認是從/usr/bin下找的；
如果rpm安裝，會默認添加到/usr/bin下；
而我們現在是編譯二進制安裝到，並且默認是裝到了/usr/local/percona-toolkit下，發現本文件夾下有個bin目錄，pt工具都在其下。
-rwxrwxr-x 1 hc hc 41747 Sep 16 2019 pt-align
-rwxrwxr-x 1 hc hc 270675 Sep 16 2019 pt-archiver
-rwxrwxr-x 1 hc hc 170783 Sep 16 2019 pt-config-diff
-rwxrwxr-x 1 hc hc 167978 Sep 16 2019 pt-deadlock-logger
-rwxrwxr-x 1 hc hc 166450 Sep 16 2019 pt-diskstats
-rwxrwxr-x 1 hc hc 171099 Sep 16 2019 pt-duplicate-key-checker
-rwxrwxr-x 1 hc hc 50157 Sep 16 2019 pt-fifo-split
-rwxrwxr-x 1 hc hc 151809 Sep 16 2019 pt-find
-rwxrwxr-x 1 hc hc 67304 Sep 16 2019 pt-fingerprint
-rwxrwxr-x 1 hc hc 134955 Sep 16 2019 pt-fk-error-logger
-rwxrwxr-x 1 hc hc 223887 Sep 16 2019 pt-heartbeat
-rwxrwxr-x 1 hc hc 228213 Sep 16 2019 pt-index-usage
-rwxrwxr-x 1 hc hc 32405 Sep 16 2019 pt-ioprofile
-rwxrwxr-x 1 hc hc 256092 Sep 16 2019 pt-kill
-rwxrwxr-x 1 hc hc 21913 Sep 16 2019 pt-mext
-rwxrwxr-x 1 hc hc 8196032 Sep 16 2019 pt-mongodb-query-digest
-rwxrwxr-x 1 hc hc 8522944 Sep 16 2019 pt-mongodb-summary
-rwxrwxr-x 1 hc hc 108113 Sep 16 2019 pt-mysql-summary
-rwxrwxr-x 1 hc hc 426996 Sep 16 2019 pt-online-schema-change
-rwxrwxr-x 1 hc hc 4794784 Sep 16 2019 pt-pg-summary
-rwxrwxr-x 1 hc hc 24598 Sep 16 2019 pt-pmp
-rwxrwxr-x 1 hc hc 527607 Sep 16 2019 pt-query-digest
-rwxrwxr-x 1 hc hc 3624992 Sep 16 2019 pt-secure-collect
-rwxrwxr-x 1 hc hc 78242 Sep 16 2019 pt-show-grants
-rwxrwxr-x 1 hc hc 37784 Sep 16 2019 pt-sift
-rwxrwxr-x 1 hc hc 146952 Sep 16 2019 pt-slave-delay
-rwxrwxr-x 1 hc hc 131404 Sep 16 2019 pt-slave-find
-rwxrwxr-x 1 hc hc 184944 Sep 16 2019 pt-slave-restart
-rwxrwxr-x 1 hc hc 76226 Sep 16 2019 pt-stalk
-rwxrwxr-x 1 hc hc 90816 Sep 16 2019 pt-summary
-rwxrwxr-x 1 hc hc 459729 Sep 16 2019 pt-table-checksum
-rwxrwxr-x 1 hc hc 405119 Sep 16 2019 pt-table-sync
-rwxrwxr-x 1 hc hc 247743 Sep 16 2019 pt-table-usage
-rwxrwxr-x 1 hc hc 333011 Sep 16 2019 pt-upgrade
-rwxrwxr-x 1 hc hc 178415 Sep 16 2019 pt-variable-advisor
-rwxrwxr-x 1 hc hc 102545 Sep 16 2019 pt-visual-explain
本次使用到主力工具，pt-query-digest,執行命令，進行慢日志分析
./pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log
5、又報錯 Can't locate Digest/MD5.pm in @INC
[root@iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ bin]# ./pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log
Can't locate Digest/MD5.pm in @INC (@INC contains: /usr/local/lib64/perl5 /usr/local/share/perl5 /usr/lib64/perl5/vendor_perl /usr/share/perl5/vendor_perl /usr/lib64/perl5 /usr/share/perl5 .) at ./pt-query-digest line 2470.
BEGIN failed--compilation aborted at ./pt-query-digest line 2470.
安裝perl-Digest-MD5工具
yum -y install perl-Digest-MD5
終於可以運行了
./pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log
6、無腦命令如下
yum -y install perl-DBD-MySQL
yum -y install perl-Digest-MD5
cd /usr/local/src
wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz
tar zxf percona-toolkit.tar.gz
cd /usr/local/src/percona-toolkit-3.1.0
perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit
make && make install
二、分析實戰
1、執行工具pt-query-digest
./pt-query-digest /usr/local/src/slowsqlExample/slow0312.log
2、結果分析
找了一個慢sql，分析結果如下
[root@iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ bin]# ./pt-query-digest /usr/local/src/slowsqlExample/slow0312.log
第一部分
該工具執行日志分析的用戶時間，系統時間，物理內存占用大小，虛擬內存占用大小
# 360ms user time, 10ms system time, 22.56M rss, 187.09M vsz
工具執行時間
# Current date: Fri Mar 20 22:54:14 2020
運行分析工具的主機名
# Hostname: iZ2zebthf35ejlps5v87ksZ
被分析的文件名
# Files: /usr/local/src/slowsqlExample/slow0312.log
語句總數量，唯一的語句數量，QPS，並發數
# Overall: 906 total, 21 unique, 0.02 QPS, 0.07x concurrency _____________
日志記錄的時間范圍
# Time range: 2020-03-11 12:22:13 to 2020-03-12 00:16:57
# Attribute total min max avg 95% stddev median
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
語句執行時間
# Exec time 2991s 2s 10s 3s 5s 1s 3s
鎖占用時間
# Lock time 552ms 24us 371ms 609us 103us 12ms 57us
發送到客戶端的行數
# Rows sent 167.53k 0 17.99k 189.35 487.09 1.22k 0
select語句掃描行數
# Rows examine 980.73M 238 1.96M 1.08M 1.95M 757.80k 753.18k
查詢的字符數
# Query size 258.71k 17 1.77k 292.41 463.90 202.02 329.68
第二部分
# Profile
Rank：所有語句的排名，默認按查詢時間降序排列，通過--order-by指定
Query ID：語句的ID，（去掉多余空格和文本字符，計算hash值）
Response：總的響應時間
time：該查詢在本次分析中總的時間占比
calls：執行次數，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句
R/Call：平均每次執行的響應時間
V/M：響應時間Variance-to-mean的比率
Item：查詢對象
# Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M
# ==== =============================== =============== ===== ====== =====
# 1 0xABD1DCCCCD5AA5128E10C27B34... 1246.6948 41.7% 283 4.4053 0.04 UPDATE ziweidashi_deviceinfo
# 2 0x6914B81AAD1785E50708ABD113... 877.6900 29.3% 339 2.5891 0.09 SELECT birthDay_notify
# 3 0x44D9474C6D5C58DD07B5FEEA0D... 299.4193 10.0% 71 4.2172 0.05 SELECT tmall_product_orders
# 4 0xA9BE84CBE3DAA9B1CDD9B5A9EC... 127.0137 4.2% 46 2.7612 0.04 SELECT daily_user_action_log
# 5 0xCF0E12117C971C3013142E3717... 118.3138 4.0% 49 2.4146 0.05 SELECT tmall_user_take_coupon_record
# 6 0x94263184D24186330B13193534... 97.0805 3.2% 35 2.7737 0.56 SELECT tgg_users
# 7 0xC51165F1287A2ECDA221AC1F54... 52.5870 1.8% 22 2.3903 0.04 SELECT util_user_task_log
# 8 0xB8004D6D8A7A7967E04CD81E26... 43.7895 1.5% 16 2.7368 0.08 SELECT daily_user_action_log
# 9 0x910E19224F33DAA6391927B8E8... 41.3720 1.4% 15 2.7581 1.17 SELECT qifugong_tianbi_record
# MISC 0xMISC 86.7871 2.9% 30 2.8929 0.0 <12 ITEMS>
第三及后續部分，第一條查詢語句 query id：0xABD1DCCCCD5AA5128E10C27B34BC04E7
# Query 1: 0.01 QPS, 0.03x concurrency, ID 0xABD1DCCCCD5AA5128E10C27B34BC04E7 at byte 355748
# Scores: V/M = 0.04
# Time range: 2020-03-11 12:24:03 to 2020-03-12 00:16:13
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 31 283
# Exec time 41 1247s 4s 8s 4s 5s 437ms 4s
# Lock time 69 386ms 24us 371ms 1ms 93us 21ms 44us
# Rows sent 0 0 0 0 0 0 0 0
# Rows examine 18 180.00M 651.14k 651.45k 651.29k 650.62k 0 650.62k
# Query size 10 27.64k 100 100 100 100 0 100
# String:
數據庫名
# Databases taxen_ziweidashi
執行主機
# Hosts 118.190.93.166
執行用戶
# Users devAccount
查詢時間占比
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# Tables
# SHOW TABLE STATUS FROM `taxen_ziweidashi` LIKE 'ziweidashi_deviceinfo'\G
# SHOW CREATE TABLE `taxen_ziweidashi`.`ziweidashi_deviceinfo`\G
UPDATE ziweidashi_deviceinfo
SET expired = 1
WHERE createTime <= 1583942580685\G
# Converted for EXPLAIN
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select expired = 1 from ziweidashi_deviceinfo where createTime <= 1583942580685\G
# Query 2: 0.03 QPS, 0.07x concurrency, ID 0x6914B81AAD1785E50708ABD11319E02E at byte 13829
# Scores: V/M = 0.09
# Time range: 2020-03-11 12:22:13 to 16:05:47
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 37 339
# Exec time 29 878s 2s 4s 3s 4s 472ms 2s
# Lock time 5 29ms 31us 4ms 86us 98us 229us 66us
# Rows sent 0 24 0 2 0.07 0 0.32 0
# Rows examine 67 665.20M 1.96M 1.96M 1.96M 1.96M 0 1.96M
# Query size 59 154.47k 462 467 466.60 463.90 2.07 463.90
# String:
# Hosts 10.66.186.115
# Users root
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+
# Tables
# SHOW TABLE STATUS LIKE 'birthDay_notify'\G
# SHOW CREATE TABLE `birthDay_notify`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select birthdayno0_.id as id1_1_, birthdayno0_.index_card_show_date as index_ca2_1_, birthdayno0_.userId as userId3_1_, birthdayno0_.push_content as push_con4_1_, birthdayno0_.card_content as card_con5_1_, birthdayno0_.birthday_userId as birthday6_1_, birthdayno0_.birthday_contactId as birthday7_1_, birthdayno0_.need_push as need_pus8_1_ from birthDay_notify birthdayno0_ where birthdayno0_.userId=1304747 and birthdayno0_.index_card_show_date='2020-03-11 00:00:00'\G
……省略
3、實例優化
找出這幾條語句，對症下葯，進行寫法的修改、索引的設計，基本可以解決慢SQL問題。
例如query1的語句
UPDATE ziweidashi_deviceinfo
SET expired = 1
WHERE createTime <= 1583942580685
分析后發現，這張表大部分數據的expired字段都是1，每次update都相當於全表查詢、鎖定了一次。
從邏輯上分析，是expired不等於1才修改的。
可以修改為
UPDATE ziweidashi_deviceinfo
SET expired = 1
WHERE createTime <= 1583942580685
and expired != 1
直接從平均的5秒執行時間降低到了0.04秒。
其他語句類似。
三、常用命令
1.分析慢查詢文件
pt-query-digest slow.log > slow_report.log
2.分析最近12小時內的查詢
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log
3.分析指定時間范圍內的查詢
pt-query-digest slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log
4、通過tcpdump抓取mysql的tcp協議數據，然后再分析
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
5、分析binlog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log
6、分析general log
pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log
四、參考資料
1、高性能mysql（第三版）
2、MySQL慢查詢分析工具pt-query-digest詳解 作者：楓葉工作室。
3、Warning: prerequisite DBD::mysql 3 not found 作者：ora600
4、使用lcov時遇到錯誤can't locate Digest/MD5.pm in @INC (@INC contains: /usr/local/lib64/perl5 ...的錯誤 作者：迷茫的葉