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4個MySQL優化工具AWR,幫你準確定位數據庫瓶頸!

數據庫 MySQL
俗話說工欲善其事,必先利其器,定期對你的MYSQL數據庫進行一個體檢,是保證數據庫安全運行的重要手段,因為,好的工具是使你的工作效率倍增!

​對于正在運行的mysql,性能如何,參數設置的是否合理,賬號設置的是否存在安全隱患,你是否了然于胸呢?

俗話說工欲善其事,必先利其器,定期對你的MYSQL數據庫進行一個體檢,是保證數據庫安全運行的重要手段,因為,好的工具是使你的工作效率倍增!

MySQL

今天和大家分享幾個mysql 優化的工具,你可以使用它們對你的mysql進行一個體檢,生成awr報告,讓你從整體上把握你的數據庫的性能情況。

4個MySQL優化工具AWR,幫你準確定位數據庫瓶頸!

1. mysqltuner.pl

mysqltuner.pl是mysql一個常用的數據庫性能診斷工具,主要檢查參數設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,給出改進的建議。是mysql優化的好幫手。

在上一版本中,MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的約300個指標。

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

(1) 下載

  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) 報告分析

  • 重要關注[!!](中括號有嘆號的項)例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示內存已經嚴重用超了。

4個MySQL優化工具AWR,幫你準確定位數據庫瓶頸!

  • 關注***給的建議“Recommendations ”。

4個MySQL優化工具AWR,幫你準確定位數據庫瓶頸!

2. tuning-primer.sh

mysql的另一個優化工具,針于mysql的整體進行一個體檢,對潛在的問題,給出優化的建議。

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

目前,支持檢測和優化建議的內容如下:

(1) 下載

  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) 報告分析

重點查看有紅色告警的選項,根據建議結合自己系統的實際情況進行修改,例如:

4個MySQL優化工具AWR,幫你準確定位數據庫瓶頸!

3. pt-variable-advisor

pt-variable-advisor 可以分析MySQL變量并就可能出現的問題提出建議。

(1) 安裝

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工具集的一個子工具,主要用來診斷你的參數設置是否合理。

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

(3) 報告分析

重點關注有WARN的信息的條目,例如:

4個MySQL優化工具AWR,幫你準確定位數據庫瓶頸!

4. pt-qurey-digest

pt-query-digest 主要功能是從日志、進程列表和tcpdump分析MySQL查詢。

(1) 安裝

具體參考3.1節

(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 工具的分析結果更具體,更完善。

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

(3) 常見用法分析

1)直接分析慢查詢文件:

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

2)分析最近12小時內的查詢:

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

3)分析指定時間范圍內的查詢:

  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語句的慢查詢

  1. 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

  1. 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

  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) 報告分析

  • ***部分:總體統計結果 Overall:總共有多少條查詢 Time range:查詢執行的時間范圍 unique:唯一查詢數量,即對查詢條件進行參數化以后,總共有多少個不同的查詢 total:總計 min:最小 max:*** avg:平均 95%:把所有值從小到大排列,位置位于95%的那個數,這個數一般***有參考價值 median:中位數,把所有值從小到大排列,位置位于中間那個數
  • 第二部分:查詢分組統計結果 Rank:所有語句的排名,默認按查詢時間降序排列,通過--order-by指定 Query ID:語句的ID,(去掉多余空格和文本字符,計算hash值) Response:總的響應時間 time:該查詢在本次分析中總的時間占比 calls:執行次數,即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句 R/Call:平均每次執行的響應時間 V/M:響應時間Variance-to-mean的比率 Item:查詢對象
  • 第三部分:每一種查詢的詳細統計結果 ID:查詢的ID號,和上圖的Query ID對應 Databases:數據庫名 Users:各個用戶執行的次數(占比) Query_time distribution :查詢時間分布, 長短體現區間占比。 Tables:查詢中涉及到的表 Explain:SQL語句
責任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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