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数据库 SQL Server
在项目中我们会经常遇到慢查询,当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志,并且分析慢查询日志,找到慢sql,然后用explain来分析

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开启慢查询日志

在项目中我们会经常遇到慢查询,当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志,并且分析慢查询日志,找到慢sql,然后用explain来分析

系统变量

MySQL和慢查询相关的系统变量如下: 

 

执行如下语句看是否启用慢查询日志,ON为启用,OFF为没有启用 

  1. show variables like "%slow_query_log%" 

 

可以看到我的没有启用,可以通过如下两种方式开启慢查询 

修改配置文件

修改配置文件my.ini,在[mysqld]段落中加入如下参数 

  1. [mysqld] 
  2. log_output='FILE,TABLE' 
  3. slow_query_log='ON' 
  4. long_query_time=0.001 

「需要重启 MySQL 才可以生效,命令为 service mysqld restart」

设置全局变量

我在命令行中执行如下2句打开慢查询日志,设置超时时间为0.001s,并且将日志记录到文件以及mysql.slow_log表中 

  1. set global slow_query_log = on
  2. set global log_output = 'FILE,TABLE'
  3. set global long_query_time = 0.001; 

「想要永久生效得到配置文件中配置,否则数据库重启后,这些配置失效」

分析慢查询日志

因为mysql慢查询日志相当于是一个流水账,并没有汇总统计的功能,所以我们需要用一些工具来分析一下

mysqldumpslow

mysql内置了mysqldumpslow这个工具来帮我们分析慢查询日志。 

 

常见用法

  1. # 取出使用最多的10条慢查询 
  2. mysqldumpslow -s c -t 10 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log 
  3.  
  4. # 取出查询时间最慢的3条慢查询 
  5. mysqldumpslow -s t -t 3 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log  
  6.  
  7. # 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句 
  8. mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/slow-log  

pt-query-digest

pt-query-digest是我用的最多的一个工具,功能非常强大,可以分析binlog、General log、slowlog,也可以通过show processlist或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析。pt-query-digest是一个perl脚本,只需下载并赋权即可执行

下载和赋权 

  1. wget www.percona.com/get/pt-query-digest 
  2. chmod u+x pt-query-digest 
  3. ln -s /opt/soft/pt-query-digest /usr/bin/pt-query-digest 

用法介绍 

  1. // 查看具体使用方法  
  2. pt-query-digest --help 
  3. // 使用格式 
  4. pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN] 

「常用OPTIONS」 

  1. --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。 
  2. --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。 
  3. --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 
  4. --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。 
  5. --host  mysql服务器地址 
  6. --user  mysql用户名 
  7. --password  mysql用户密码 
  8. --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。 
  9. --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。 
  10. --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。 
  11. --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。 
  12. --until 截止时间,配合—since可以分析一段时间内的慢查询。 

「常用DSN」 

  1. A    指定字符集 
  2. D    指定连接的数据库 
  3. P    连接数据库端口 
  4. S    连接Socket file 
  5. h    连接数据库主机名 
  6. p    连接数据库的密码 
  7. t    使用--review或--history时把数据存储到哪张表里 
  8. u    连接数据库用户名 

DSN使用key=value的形式配置;多个DSN使用,分隔

「使用示例」 

  1. # 展示slow.log中最慢的查询的报表 
  2. pt-query-digest slow.log 
  3.  
  4. # 分析最近12小时内的查询 
  5. pt-query-digest --since=12h slow.log 
  6.  
  7. # 分析指定范围内的查询 
  8. pt-query-digest slow.log --since '2020-06-20 00:00:00' --until '2020-06-25 00:00:00' 
  9.  
  10. # 把slow.log中查询保存到query_history表 
  11. pt-query-digest --user=root --password=root123 --review h=localhost,D=test,t=query_history --create-review-table slow.log 
  12.  
  13. # 连上localhost,并读取processlist,输出到slowlog 
  14. pt-query-digest --processlist h=localhost --user=root --password=root123 --interval=0.01 --output slowlog 
  15.  
  16. # 利用tcpdump获取MySQL协议数据,然后产生最慢查询的报表 
  17. # tcpdump使用说明:https://blog.csdn.net/chinaltx/article/details/87469933 
  18. tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt 
  19. pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt 
  20.  
  21. # 分析binlog 
  22. mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql 
  23. pt-query-digest  --type=binlog mysql-bin000093.sql 
  24.  
  25. # 分析general log 
  26. pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log 

用法实战

「编写存储过程批量造数据」

在实际工作中没有测试性能,我们经常需要改造大批量的数据,手动插入是不太可能的,这时候就得用到存储过程了 

  1. CREATE TABLE `kf_user_info` ( 
  2.   `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户id'
  3.   `gid` int(11) NOT NULL COMMENT '客服组id'
  4.   `namevarchar(25) NOT NULL COMMENT '客服名字' 
  5. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='客户信息表'

如何定义一个存储过程呢? 

  1. CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([参数列表]) 
  2. BEGIN 
  3.     需要执行的语句 
  4. END 

举个例子,插入id为1-100000的100000条数据

用Navicat执行 

  1. -- 删除之前定义的 
  2. DROP PROCEDURE IF EXISTS create_kf; 
  3.  
  4. -- 开始定义 
  5. CREATE PROCEDURE create_kf(IN loop_times INT)  
  6. BEGIN 
  7.  DECLARE var INT
  8.  SET var = 1; 
  9.  WHILE var < loop_times DO     
  10.   INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`)  
  11.   VALUES (var, 1000, var); 
  12.   SET var = var + 1; 
  13.  END WHILE;  
  14. END
  15.  
  16. -- 调用 
  17. call create_kf(100000); 

存储过程的三种参数类型 

用MySQL执行

得用DELIMITER 定义新的结束符,因为默认情况下SQL采用(;)作为结束符,这样当存储过程中的每一句SQL结束之后,采用(;)作为结束符,就相当于告诉MySQL可以执行这一句了。但是存储过程是一个整体,我们不希望SQL逐条执行,而是采用存储过程整段执行的方式,因此我们就需要定义新的DELIMITER ,新的结束符可以用(//)或者($$)

因为上面的代码应该就改为如下这种方式 

  1. DELIMITER // 
  2. CREATE PROCEDURE create_kf_kfGroup(IN loop_times INT)   
  3. BEGIN   
  4.  DECLARE var INT
  5.  SET var = 1; 
  6.  WHILE var <= loop_times DO     
  7.   INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`)  
  8.   VALUES (var, 1000, var); 
  9.   SET var = var + 1; 
  10.  END WHILE;   
  11. END // 
  12. DELIMITER ;  

查询已经定义的存储过程 

  1. show procedure status; 

「开始执行慢sql」 

  1. select * from kf_user_info where id = 9999; 
  2. select * from kf_user_info where id = 99999; 
  3. update kf_user_info set gid = 2000 where id = 8888; 
  4. update kf_user_info set gid = 2000 where id = 88888; 

可以执行如下sql查看慢sql的相关信息。 

  1. SELECT * FROM mysql.slow_log order by start_time desc

查看一下慢日志存储位置 

  1. show variables like "slow_query_log_file" 

 

  1. pt-query-digest /var/lib/mysql/VM-0-14-centos-slow.log 

执行后的文件如下: 

 

  1. # Profile 
  2. # Rank Query ID                            Response time Calls R/Call V/M  
  3. # ==== =================================== ============= ===== ====== ==== 
  4. #    1 0xE2566F6154AFF41948FE497E53631B43   0.1480 56.1%     4 0.0370  0.00 UPDATE kf_user_info 
  5. #    2 0x2DFBC6DBF0D68EF2EC2AE954DC37A1A4   0.1109 42.1%     4 0.0277  0.00 SELECT kf_user_info 
  6. # MISC 0xMISC                               0.0047  1.8%     2 0.0024   0.0 <2 ITEMS> 

从最上面的统计sql中就可以看到执行慢的sql

可以看到响应时间,执行次数,每次执行耗时(单位秒),执行的sql

下面就是各个慢sql的详细分析,比如,执行时间,获取锁的时间,执行时间分布,所在的表等信息

「不由得感叹一声,真是神器,查看慢sql超级方便」

最后说一个我遇到的一个有意思的问题,有一段时间线上的接口特别慢,但是我查日志发现sql执行的很快,难道是网络的问题?

为了确定是否是网络的问题,我就用拦截器看了一下接口的执行时间,发现耗时很长,考虑到方法加了事务,难道是事务提交很慢?

于是我用pt-query-digest统计了一下1分钟左右的慢日志,发现事务提交的次很多,但是每次提交事务的平均时长是1.4s左右,果然是事务提交很慢。 

 

 

责任编辑:华轩 来源: Java识堂
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