原文：https://www.cnblogs.com/peter-yan/p/8670005.html
啟慢查詢日志之后，慢查詢sql會被存到數據庫系統表mysql.slow_log或是文件中，可參考。有兩個工具可以幫助我們分析輸出報告，分別是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目錄下
幫助信息
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, 是表示按照何種方式排序 2 c: 訪問計數 3 4 l: 鎖定時間 5 6 r: 返回記錄 7 8 t: 查詢時間 9 10 al:平均鎖定時間 11 12 ar:平均返回記錄數 13 14 at:平均查詢時間 15 16 -t, 是top n的意思，即為返回前面多少條的數據； 17 -g, 后邊可以寫一個正則匹配模式，大小寫不敏感的； 18 19 比如: 20 得到返回記錄集最多的10個SQL。 21 mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log 22 23 得到訪問次數最多的10個SQL 24 mysqldumpslow -s c -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log 25 26 得到按照時間排序的前10條里面含有左連接的查詢語句。 27 mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/mysql06_slow.log 28 29 另外建議在使用這些命令時結合 | 和more 使用 ，否則有可能出現刷屏的情況。 30 mysqldumpslow -s r -t 20 /mysqldata/mysql/mysql06-slow.log | more
如果不能執行，可以先安裝perl，然后通過perl mysqldumpslow xxx.log
pt-query-digest 參考
個人覺的pt-query-digest分析報告比mysqldumpslow好用。pt-query-digest可以不僅可以分析slowlog，還可以分析binlog，generallog等。
下載安裝 https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
在windows下，下載tar.gz包，解壓之后，使用perl命令運行
幫助信息
View Code
pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN] --create-review-table 當使用--review參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創建。 --create-history-table 當使用--history參數把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創建。 --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。
輸出結果分析
分為三部分
第一部分 總體統計結果
overall：總共統計結果
time range：查詢執行的時間范圍
unique：唯一查詢數量，即對查詢條件進行參數化以后，總共有多少個不同的查詢
total：總計
min：最小
max：最大
avg：平均
95%：把所有值從小到大排列，位置位於95%的那個數，這個數一般最具參考價值
median：中位數，把所有值從小到大排列，位置位於中間那個數
# 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 # 343ms user time, 78ms system time, 0 rss, 0 vsz # 工具執行時間 # Current date: Thu Mar 29 15:51:38 2018 # 運行分析工具的主機名 # Hostname: NB2015041602 # 被分析的文件名 # Files: /d/xampp/mysql/data/NB2015041602-slow.log # 語句總數量，唯一的語句數量，QPS，並發數 # Overall: 5 total, 3 unique, 0.00 QPS, 0.05x concurrency ________________ # 日志記錄的時間范圍 # Time range: 2018-03-28 14:02:06 to 14:22:10 # 屬性 總計 最小 最大 平均 95% 標准 中等 # Attribute total min max avg 95% stddev median # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # 語句執行時間 # Exec time 60s 10s 17s 12s 17s 3s 11s # 鎖占用時間 # Lock time 1ms 0 500us 200us 490us 240us 0 # 發送到客戶端的行數 # Rows sent 50 10 10 10 10 0 10 # select語句掃描行數 # Rows examine 629.99k 45.43k 146.14k 126.00k 143.37k 39.57k 143.37k # 查詢的字符數 # Query size 2.81k 235 1.36k 575.40 1.33k 445.36 234.30
第二部分 查詢分組統計結果
rank：所有語句的排序，默認按照查詢時間降序排序，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
# 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 每一種查詢的詳細統計結果
id：查詢的id號，和上面的query id對應
databases：數據庫名
users：各個用戶執行的次數（占比）
query_time_distribution：查詢時間分布，長短體現區間占比
tables：查詢中設計到的表
explain：sql語句
# 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（未測試）
直接分析慢查詢文件
pt-query-digest slow.log > slow_report.log
分析最近12小時內的查詢
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log
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
分析含有select語句的慢查詢
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log
針對某個用戶的慢查詢
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log
查詢所有全表掃描或full join的慢查詢
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log
把查詢保存到query_review表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log
把查詢保存到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
通過tcpdump抓取的tcp協議數據，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
***實操
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