你是否了然于胸?
俗話說工欲善其事,必先利其器,定期對你的MYSQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行一個體檢,是保證數(shù)據(jù)庫安全運(yùn)行的重要手段。
今天和大家分享幾個mysql 優(yōu)化的工具,你可以使用它們對你的mysql進(jìn)行一個體檢,生成awr報(bào)告,讓你從整體上把握你的數(shù)據(jù)庫的性能情況。
1、mysqltuner.pl
這是mysql一個常用的數(shù)據(jù)庫性能診斷工具,主要檢查參數(shù)設(shè)置的合理性包括日志文件、存儲引擎、安全建議及性能分析。針對潛在的問題,給出改進(jìn)的建議,是mysql優(yōu)化的好幫手。
在上一版本中,MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的約300個指標(biāo)。
項(xiàng)目地址:https://github.com/major/MySQLTuner-perl
1.1 下載
[root@localhost~]#wgethttps://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl
1.2 使用
[root@localhost~]#./mysqltuner.pl--socket/var/lib/mysql/mysql.sock
>>MySQLTuner1.7.4-MajorHayden
>>Bugreports,featurerequests,anddownloadsathttp://mysqltuner.com/
>>Runwith'--help'foradditionaloptionsandoutputfiltering
[--]SkippedversioncheckforMySQLTunerscript
PleaseenteryourMySQLadministrativelogin:root
PleaseenteryourMySQLadministrativepassword:[OK]CurrentlyrunningsupportedMySQLversion5.7.23
[OK]Operatingon64-bitarchitecture
1.3、報(bào)告分析
1)重要關(guān)注[!!](中括號有嘆號的項(xiàng))例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示內(nèi)存已經(jīng)嚴(yán)重用超了。
2)關(guān)注最后給的建議“Recommendations ”。
2、tuning-primer.sh
這是mysql的另一個優(yōu)化工具,針于mysql的整體進(jìn)行一個體檢,對潛在的問題,給出優(yōu)化的建議。
項(xiàng)目地址:https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh
目前,支持檢測和優(yōu)化建議的內(nèi)容如下:
2.1 下載
[root@localhost~]#wgethttps://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh
2.2 使用
[root@localhost~]#[root@localhostdba]#./tuning-primer.sh
--MYSQLPERFORMANCETUNINGPRIMER--
-By:MatthewMontgomery-
2.3 報(bào)告分析
重點(diǎn)查看有紅色告警的選項(xiàng),根據(jù)建議結(jié)合自己系統(tǒng)的實(shí)際情況進(jìn)行修改,例如:
3、pt-variable-advisor
pt-variable-advisor 可以分析MySQL變量并就可能出現(xiàn)的問題提出建議。
3.1 安裝
https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
[root@localhost~]#wgethttps://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
[root@localhost~]#yuminstallpercona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm
3.2 使用
pt-variable-advisor是pt工具集的一個子工具,主要用來診斷你的參數(shù)設(shè)置是否合理。
[root@localhost~]#pt-variable-advisorlocalhost--socket/var/lib/mysql/mysql.sock
3.3 報(bào)告分析
重點(diǎn)關(guān)注有WARN的信息的條目,例如:
4、pt-qurey-digest
pt-query-digest 主要功能是從日志、進(jìn)程列表和tcpdump分析MySQL查詢。
4.1安裝
具體參考3.1節(jié)
4.2使用
pt-query-digest主要用來分析mysql的慢日志,與mysqldumpshow工具相比,py-query_digest 工具的分析結(jié)果更具體,更完善。
[root@localhost~]#pt-query-digest/var/lib/mysql/slowtest-slow.log
4.3 常見用法分析
1)直接分析慢查詢文件:
pt-query-digest/
var
/lib/mysql/slowtest-slow.log>slow_report.log
2)分析最近12小時(shí)內(nèi)的查詢:
-
pt-query-digest--since=12h/var/lib/mysql/slowtest-slow.log>slow_report2.log
3)分析指定時(shí)間范圍內(nèi)的查詢:
pt-query-digest/var/lib/mysql/slowtest-slow.log--since'2017-01-070900'--until'2017-01-071000'>>slow_report3.log
4)分析指含有select語句的慢查詢
pt-query-digest--filter'$event->{fingerprint}=~m/^select/i'/var/lib/mysql/slowtest-slow.log>slow_report4.log
5)針對某個用戶的慢查詢
pt-query-digest--filter'($event->{user}||"")=~m/^root/i'/var/lib/mysql/slowtest-slow.log>slow_report5.log
6)查詢所有所有的全表掃描或full join的慢查詢
-
pt-query-digest--filter'(($event->{Full_scan}||"")eq"yes")||(($event->{Full_join}||"")eq"yes")'/var/lib/mysql/slowtest-slow.log>slow_report6.log
4.4 報(bào)告分析
- 第一部分:總體統(tǒng)計(jì)結(jié)果 Overall:總共有多少條查詢 Time range:查詢執(zhí)行的時(shí)間范圍 unique:唯一查詢數(shù)量,即對查詢條件進(jìn)行參數(shù)化以后,總共有多少個不同的查詢 total:總計(jì) 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(shù),這個數(shù)一般最具有參考價(jià)值 median:中位數(shù),把所有值從小到大排列,位置位于中間那個數(shù)
- 第二部分:查詢分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果 Rank:所有語句的排名,默認(rèn)按查詢時(shí)間降序排列,通過--order-by指定 Query ID:語句的ID,(去掉多余空格和文本字符,計(jì)算hash值) Response:總的響應(yīng)時(shí)間 time:該查詢在本次分析中總的時(shí)間占比 calls:執(zhí)行次數(shù),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(zhí)行的響應(yīng)時(shí)間 V/M:響應(yīng)時(shí)間Variance-to-mean的比率 Item:查詢對象
- 第三部分:每一種查詢的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果 ID:查詢的ID號,和上圖的Query ID對應(yīng) Databases:數(shù)據(jù)庫名 Users:各個用戶執(zhí)行的次數(shù)(占比) Query_time distribution :查詢時(shí)間分布, 長短體現(xiàn)區(qū)間占比。Tables:查詢中涉及到的表 Explain:SQL語句
-
SQL
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數(shù)據(jù)庫
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原文標(biāo)題:有了這 4 款腳本工具,老板再也不怕我寫爛SQL了
文章出處:【微信號:良許Linux,微信公眾號:良許Linux】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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