MySQL日志分析工具
MySQL的性能从查看日志开始。硬件配置低常常导致这样的问题，但事实上大多数情况并不在这里。某些“慢"SQL阻塞了其他语句的执行，优化查询是第一步需要做的。“工欲善其事必先利其器”，MySQL自身的一款mysqldumpslow 查询日志分析器，该工具不但陈旧，验证规范不准确。今天要说的是Percona 的工具pt-query-digest,它能够分析慢查询日志内容，生成查询报告，过滤，重放或传送一些查询语句至MySQL,PostgreSQL,memcached或者其他。
基本语法：pt-query-digest
pt-query-digest
缺点： 对系统资源开销较大（可以将慢查询日志拷贝至其他地方分析）
举例1（在测试库中进行）、
pt-query-digest /usr/local/mysql3307/data/slow_my3307.log
# 120.6s user time, 1.4s system time, 59.63M rss, 103.21M vsz
# Current date: Fri Aug3 12:21:26 2012
# Hostname: XXXX
# Files: /usr/local/mysql3307/data/slow_my3307.log
# Overall: 515.52k total, 240 unique, 0.12 QPS, 0.00x concurrency ________
# Time range: 2012-06-14 06:41:25 to 2012-08-03 12:21:26
# Attribute total min max avg 95%stddevmedian
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Exec time 4742s 64us 16s 9ms 40ms 35ms 287us
# Lock time 20s 13us 98ms 38us 49us 370us 23us
# Rows sent 5.22M 0 1.10k 10.62 51.63 54.93 0.99
# Rows examine 8.29G 0 101.66k16.86k97.04k33.18k964.41
# Query>
部分解释如下：
第一行表示分析该日志所使用的时间。该文件中一共拥有515.52k慢查询（测试的情况稍稍多了点。。），其中有240个完全不同类型的查询，在该时间段内每秒处理的查询数量：0.12（关于区别完全不同的查询稍后讨论）
接下来是：
比较严重SQL的分析部分：
# Profile
# Rank Query>
# ==== ================== =============== ====== ====== ==== ===== =======
# 1 0xF32359E9A4679928 2680.8630 56.5% 116551 0.0230 1.000.05 SELECT user_bloods
# 2 0xB05F93CEB2DED5F5 1908.3559 40.2%62714 0.0304 1.000.00 SELECT user_bloods
# 4 0x85E98D19B3A42237 28.89590.6% 12 2.4080 0.83 11.49 SELECT appfuse.titems
# MISC 0xMISC 123.50872.6% 336240 0.0004 NS 0.0
其中挑出最为严重的 4个SQL语句，（可以通过参数 --limit 进行设置）它所有语句响应时间总和，调用比例，查询类型等
接下来是单个语句的分析：
String:
# Databases YYY
# Hosts
# Users XXX
# Query_time distribution
# 1us
#10us
# 100us################################################################
# 1ms
#10ms
# 100ms
# 1s########################
#10s+########
可以看到在 在数据库YYY中用户XX 利用该语句查询的响应时间分布图，10S+ 还是很多的。
最后是分析情况：
# Tables
# SHOW TABLE STATUS FROM `YYY` LIKE 'titems'\G
# SHOW CREATE TABLE `ZZZ`.`titems`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select * from `ZZZ`.`titems`limit 0,1000\G
# 号部分是分析步骤，最后语句可以再前面 加上 explain 进行复制，进一步分析。
举例二：
--review 参数
该参数可以讲分析结果保存在某个数据表中，这样我们可以为查询做出标记，并且当第二次加上 --review 时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中，
表结构如下：
pt-query-digest-P 3307 -u root --password='XXXXXX' --review h=localhost,D=test,t=store --limit 5 /usr/local/mysql3307/data/slow_my3307.log
CREATE TABLE query_review (
checksum BIGINT UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY, fingerprintTEXT NOT NULL, sample TEXT NOT NULL, first_seen DATETIME, last_seen DATETIME, reviewed_byVARCHAR(20), reviewed_onDATETIME, comments TEXT )
checksum 一个64位校验码对应于finigerprint
举例：
checksum: 16449492566044263938
fingerprint: select>
sample: select>
first_seen: 2012-06-14 07:31:28
last_seen: 2012-08-03 10:44:32
reviewed_by: NULL
reviewed_on: NULL
comments: NULL
举例三：
只收集：select 语句，并将其应用于其他的MySQLserver，并分析出耗时最长的SQL:
pt-query-digest /usr/local/mysql3307/data/slow_my3307.log --execute h=localhost -u root --password='mj20100913' --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/'
(这个可以讲线上的 日志分析出来，并应用于测试的服务器上，模仿线上的真是环境)
举例四：
将processlist 收集出来 并输出到其他文件：
pt-query-digest --processlist h=localhost -u root --password='XXXXX' --print --no-report
（这个默认是每秒进行一次连接并记录，可设置，如果连接失败会等待1秒在继续连接）
所有参数 可以通过--help看到。
本文未详细解释参数信息，并未列出memcached 地址（详细看这里：http://code.google.com/p/maatkit/wiki/EventAttributes），有兴趣的话大家可以参考官方文档：http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.1/pt-query-digest.html#cmdoption-pt-query-digest--interval
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