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4个好用的MySQL调优工具推荐

本篇文章给大家推荐4个mysql优化的工具,你可以使用它们对你的mysql进行一个体检,生成awr报告,让你从整体上把握你的数据库的性能情况。
本篇文章给大家推荐4个mysql 优化的工具,你可以使用它们对你的mysql进行一个体检,生成awr报告,让你从整体上把握你的数据库的性能情况。

2.1 下载

[root@localhost ~]#wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh

2.2 使用

[root@localhost ~]#  [root@localhost dba]#  ./tuning-primer.sh
    
-- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER --
- By: Matthew Montgomery -

2.3 报告分析

重点查看有红色告警的选项,根据建议结合自己系统的实际情况进行修改,例如:

4、pt-qurey-digest

pt-query-digest 主要功能是从日志、进程列表和tcpdump分析MySQL查询。

4.1安装

具体参考3.1节

4.2使用

pt-query-digest主要用来分析mysql的慢日志,与mysqldumpshow工具相比,py-query_digest 工具的分析结果更具体,更完善。

[root@localhost ~]# pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log

4.3 常见用法分析

1)直接分析慢查询文件:

pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log

2)分析最近12小时内的查询:

pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log

3)分析指定时间范围内的查询:

pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-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

pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-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' /var/lib/mysql/slowtest-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")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log

4.4 报告分析

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

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

第三部分:每一种查询的详细统计结果

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。Tables:查询中涉及到的表 Explain:SQL语句。

生活很美好,明天见~

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