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怎么使用pt-query-digest分析日志

發布時間:2021-10-29 16:46:40 來源:億速云 閱讀:144 作者:小新 欄目:MySQL數據庫

這篇文章給大家分享的是有關怎么使用pt-query-digest分析日志的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。

1、工具介紹

pt-query-digest是用于分析mysql慢查詢的一個工具,它可以分析binlog、General log、slowlog,也可以通過SHOWPROCESSLIST或者通過tcpdump抓取的MySQL協議數據來進行分析。可以把分析結果輸出到文件中,分析過程是先對查詢語句的條件進行參數化,然后對參數化以后的查詢進行分組統計,統計出各查詢的執行時間、次數、占比等,可以借助分析結果找出問題進行優化。
pt-query-digest是一個perl腳本,只需下載并賦權即可執行。
[root@test1 ]# wget percona.com/get/pt-query-digest 
[root@test1 ]# chmod u+x pt-query-digest


2、工具使用語法

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(標準分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon,一般使用report,以便于閱讀。
--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(分鐘)、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。


3、分析報告解析

第一部分:總體統計結果,如下圖

怎么使用pt-query-digest分析日志

Overall: 總共有多少條查詢,上例為總共266個查詢。
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,該例為55。
total: 總計   min:最小   max: 最大  avg:平均
95%: 把所有值從小到大排列,位置位于95%的那個數,這個數一般最具有參考價值。
median: 中位數,把所有值從小到大排列,位置位于中間那個數。


第二部分:查詢分組統計結果,如下圖

怎么使用pt-query-digest分析日志

由上圖可見,這部分對查詢進行參數化并分組,然后對各類查詢的執行情況進行分析,結果按總執行時長,從大到小排序。
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。
Item : 查詢對象


第三部分:每一種查詢的詳細統計結果,如下圖:

怎么使用pt-query-digest分析日志

由上圖可見,1號查詢的詳細統計結果,最上面的表格列出了執行次數、最大、最小、平均、95%等各項目的統計。
Databases: 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,本例中1s-10s之間查詢數量是10s以上的數倍。
Tables: 查詢中涉及到的表
Explain: 示例


4.用法示例
(1)直接分析慢查詢文件
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 '2014-04-17 09:30:00' --until '2014-04-17 10:00:00'> > slow_report3.log

(4)分析只含有select語句的慢查詢
pt-query-digest--filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log

(5) 針對某個用戶的慢查詢
pt-query-digest--filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log

(6) 查詢所有的全表掃描或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

(7)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

(8)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_20140401
pt-query-digest  --user=root –password=abc123--review  h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table  slow.log_20140402

(9)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

(10)分析binlog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest  --type=binlog  mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

(11)分析general log
pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log > slow_report11.log

感謝各位的閱讀!關于“怎么使用pt-query-digest分析日志”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!

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