pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具，它可以分析binlog、general log、slowlog，也可以通过showprocesslist或者通过tcpdump抓取的mysql协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。
1.下载页面：
2.perl的模块
yum install -y perl-cpan perl-time-hires
3.安装步骤
方法一：rpm安装（此种安装方法有可能会行不通）
cd /usr/local/src wget percona.com/get/percona-toolkit.rpm yum install -y percona-toolkit.rpm
工具安装目录在：/usr/bin
方法二：源码安装
cd /usr/local/src wget percona.com/get/percona-toolkit.tar.gz tar zxf percona-toolkit.tar.gz cd percona-toolkit-2.2.19 perl makefile.pl prefix=/usr/local/percona-toolkit make && make install
工具安装目录在：/usr/local/percona-toolkit/bin
使用命令报错
[root@node1 bin]# ./pt-diskstats
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-diskstats line 1221.
begin failed--compilation aborted at ./pt-diskstats line 1221.
解决方法
先执行命令yum search perl-diges，根据你需要的安装相应的包
本例中报错缺少 digest/md5.pm 所以用yum安装此包即可
[root@node1 bin]# yum search perl-diges
loaded plugins: fastestmirror
loading mirror speeds from cached hostfile
================================================ n/s matched: perl-diges ================================================
perl-digest.noarch : modules that calculate message digests
perl-digest-bubblebabble.noarch : create bubble-babble fingerprints
perl-digest-crc.x86_64 : generic crc functions
perl-digest-hmac.noarch : keyed-hashing for message authentication
perl-digest-jhash.x86_64 : perl extension for 32 bit jenkins hashing algorithm
perl-digest-md2.x86_64 : perl interface to the md2 algorithm
perl-digest-md4.x86_64 : perl interface to the md4 algorithm
perl-digest-md5.x86_64 : perl interface to the md5 algorithm
perl-digest-md5-file.noarch : perl extension for getting md5 sums for files and urls
perl-digest-pbkdf2.noarch : digest module using the pbkdf2 algorithm
perl-digest-perl-md5.noarch : perl implementation of ron rivest's md5 algorithm
perl-digest-sha.x86_64 : perl extension for sha-1/224/256/384/512
perl-digest-sha1.x86_64 : digest-sha1 perl module
perl-digest-sha3.x86_64 : perl extension for sha-3
name and summary matches only, use "search all" for everything.
[root@node1 bin]# yum install perl-digest-md5.x86_64 perl-digest-md5-file.noarch
4.各工具用法简介（详细内容：）
(1)慢查询日志分析统计
pt-query-digest /usr/local/mysql/data/slow.log
(2)服务器摘要
pt-summary
(3)服务器磁盘监测
pt-diskstats
(4)mysql服务状态摘要
pt-mysql-summary -- --user=root --password=root
三、pt-query-digest语法及重要选项
pt-query-digest [options] [files] [dsn] --create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。 --create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。 --filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析 --limit 限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。 --host mysql服务器地址 --user mysql用户名 --password mysql用户密码 --history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一checksum来比较某类型查询的历史变化。 --review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。 --output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。 --since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。 --until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。
第一部分：总体统计结果
overall：总共有多少条查询
time range：查询执行的时间范围
unique：唯一查询数量，即对查询条件进行参数化以后，总共有多少个不同的查询
total：总计 min：最小 max：最大 avg：平均
95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数，这个数一般最具有参考价值
median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数
# 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小 # 340ms user time, 140ms system time, 23.99m rss, 203.11m vsz # 工具执行时间 # current date: fri nov 25 02:37:18 2016 # 运行分析工具的主机名 # hostname: localhost.localdomain # 被分析的文件名 # files: slow.log # 语句总数量，唯一的语句数量，qps，并发数 # overall: 2 total, 2 unique, 0.01 qps, 0.01x concurrency ________________ # 日志记录的时间范围 # time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40 # 属性 总计 最小 最大 平均 95% 标准 中等 # attribute total min max avg 95% stddev median # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # 语句执行时间 # exec time 3s 640ms 2s 1s 2s 999ms 1s # 锁占用时间 # lock time 1ms 0 1ms 723us 1ms 1ms 723us # 发送到客户端的行数 # rows sent 5 1 4 2.50 4 2.12 2.50 # select语句扫描行数 # rows examine 186.17k 0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k # 查询的字符数 # query size 455 15 440 227.50 440 300.52 227.50
第二部分：查询分组统计结果
rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，通过--order-by指定
query id：语句的id，（去掉多余空格和文本字符，计算hash值）
response：总的响应时间
time：该查询在本次分析中总的时间占比
calls：执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句
r/call：平均每次执行的响应时间
v/m：响应时间variance-to-mean的比率
item：查询对象
# profile # rank query id response time calls r/call v/m item # ==== ================== ============= ===== ====== ===== =============== # 1 0xf9a57dd5a41825ca 2.0529 76.2% 1 2.0529 0.00 select # 2 0x4194d8f83f4f9365 0.6401 23.8% 1 0.6401 0.00 select wx_member_base
第三部分：每一种查询的详细统计结果
由下面查询的详细统计结果，最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。
id：查询的id号，和上图的query id对应
databases：数据库名
users：各个用户执行的次数（占比）
query_time distribution ：查询时间分布, 长短体现区间占比，本例中1s-10s之间查询数量是10s以上的两倍。
tables：查询中涉及到的表
explain：sql语句
# query 1: 0 qps, 0x concurrency, id 0xf9a57dd5a41825ca at byte 802 ______ # this item is included in the report because it matches --limit. # scores: v/m = 0.00 # time range: all events occurred at 2016-11-22 06:11:40 # attribute pct total min max avg 95% stddev median # ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # count 50 1 # exec time 76 2s 2s 2s 2s 2s 0 2s # lock time 0 0 0 0 0 0 0 0 # rows sent 20 1 1 1 1 1 0 1 # rows examine 0 0 0 0 0 0 0 0 # query size 3 15 15 15 15 15 0 15 # string: # databases test # hosts 192.168.8.1 # users mysql # query_time distribution # 1us # 10us # 100us # 1ms # 10ms # 100ms # 1s ################################################################ # 10s+ # explain /*!50100 partitions*/ select sleep(2)\g
1.直接分析慢查询文件:
pt-query-digest slow.log > slow_report.log
2.分析最近12小时内的查询：
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log
3.分析指定时间范围内的查询：
pt-query-digest slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log
4.分析指含有select语句的慢查询
我要评论pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log
5.针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log
6.查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询
pt-query-digest --filter '(($event->{full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log
7.把查询保存到query_review表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,d=test,t=query_review--create-review-table slow.log
8.把查询保存到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
9.通过tcpdump抓取mysql的tcp协议数据，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
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参考资料：
https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265873.html
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