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4个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!

俗话说工欲善其事,必先利其器,定期对你的MYSQL数据库进行一个体检,是保证数据库安全运行的重要手段,因为,好的工具是使你的工作效率倍增!

作者:老王谈运维来源:今日头条|2019-05-19 17:08

​对于正在运行的mysql,性能如何,参数设置的是否合理,账号设置的是否存在安全隐患,你是否了然于胸呢?

俗话说工欲善其事,必先利其器,定期对你的MYSQL数据库进行一个体检,是保证数据库安全运行的重要手段,因为,好的工具是使你的工作效率倍增!

MySQL

今天和大家分享几个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。

4个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!

1. mysqltuner.pl

mysqltuner.pl是mysql一个常用的数据库性能诊断工具,主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题,给出改进的建议。是mysql优化的好帮手。

在上一版本中,MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的约300个指标。

项目地址:https://github.com/major/MySQLTuner-perl

(1) 下载

  1. [root@localhost ~]#wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl 

(2) 使用

  1. [root@localhost ~]# ./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock 
  2.  >> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden <major@mhtx.net> 
  3.  >> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/ 
  4.  >> Run with '--help' for additional options and output filtering 
  5. [--] Skipped version check for MySQLTuner script 
  6. Please enter your MySQL administrative login: root 
  7. Please enter your MySQL administrative password: [OK] Currently running supported MySQL version 5.7.23 
  8. [OK] Operating on 64-bit architecture  

(3) 报告分析

  • 重要关注[!!](中括号有叹号的项)例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示内存已经严重用超了。

4个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!

  • 关注***给的建议“Recommendations ”。

4个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!

2. tuning-primer.sh

mysql的另一个优化工具,针于mysql的整体进行一个体检,对潜在的问题,给出优化的建议。

项目地址:https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh

目前,支持检测和优化建议的内容如下:

(1) 下载

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

(2) 使用

  1. [root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh  
  2.   
  3.  -- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER -- 
  4.  - By: Matthew Montgomery - 

(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个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!

3. pt-variable-advisor

pt-variable-advisor 可以分析MySQL变量并就可能出现的问题提出建议。

(1) 安装

https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/

  1. [root@localhost ~]#wget https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.13/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.0.13-re85ce15-el7-x86_64-bundle.tar 
  2. [root@localhost ~]#yum install percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm  

(2) 使用

pt-variable-advisor是pt工具集的一个子工具,主要用来诊断你的参数设置是否合理。

  1. [root@localhost ~]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock 

(3) 报告分析

重点关注有WARN的信息的条目,例如:

4个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!

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。

(1) 安装

具体参考3.1节

(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。

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

(3) 常见用法分析

1)直接分析慢查询文件:

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

2)分析最近12小时内的查询:

  1. 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:

  1. 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

  1. 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

  1. 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

  1. pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log 

(4) 报告分析

  • ***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:*** 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***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

【编辑推荐】

  1. MySQL+MyCat分库分表 读写分离配置
  2. 部署MySQL延迟从库的几个好处
  3. 影响MySQL查询性能的案例
  4. 从运维角度来分析Mysql数据库优化的一些关键点
  5. MySQL的order by工作原理
【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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