首页 > > 网络编程 > Mysql >

mysql慢查询日志分析工具 mysqlsla(转)

2018-06-17 23:15:22来源：未知阅读 ()

mysql数据库的慢查询日志是非常重要的一项调优辅助日志，但是mysql默认记录的日志格式阅读时不够友好，这是由mysql日志记录规则所决定的，捕获一条就记录一条，虽说记录的信息足够详尽，但如果将浏览慢查询日志做为一项日常工作，直接阅读mysql生成的慢查询日志就有可能比较低效了。

除了操作系统命令直接查看slowlog外，mysql自己也提供了一个阅读slowlog的命令行工具：mysqldumpslow，该命令行提供了一定的分析汇总功能，可以将多个类似的SQL语句抽象显示成一个，不过功能还是有些简陋，除此之外，还有不少的第三方工具，可用于分析mysql慢查询日志，其中，三思用了一阵子mysqlsla，感觉简单又易用。

mysqlsla不仅仅可用来处理慢查询日志，也可以用来分析其它日志比如二进制日志，普通查询日志等等，其对sql语句的抽象功能非常实用，参数设定简练易用，很好上手。

当前mysqlsla的最新版本为2.03，可以下拉到官网下载，地址如下：
http://hackmysql.com/scripts/mysqlsla-2.03.tar.gz

mysqlsla是perl编写的脚本，运行mysqlsla需要perl-DBI和per-DBD-Mysql两模块的支持，因此在运行mysqlsla前需要首先安装DBI模块和相应的数据库DBD驱动，而默认情况下linux不安装这两个模块，需要自行下载安装，下载地址如下：
http://www.cpan.org/modules/by-module/DBI/DBI-1.608.tar.gz
http://www.cpan.org/modules/by-module/DBD/DBD-mysql-4.011.tar.gz

DBI的编译安装步骤如下：
# tar xvfz DBI-1.608.tar.gz
# cd DBI-1.608
# perl Makefile.PL
# make
# make test
# make install

DBD-mysql驱动模块的编译安装步骤如下：
# tar xvfz DBD-mysql-4.011.tar.gz
# cd DBD-mysql-4.011
# perl Makefile.PL
# make
# make install

需要注意，在安装DBD-mysql时需要用到mysql_config，该命令包含在MySQL-devel安装包中，如果当前系统中没有安装该软件，需要首先安装MySQL-devel，否则DBD-mysql在编译过程中会出现错误。

准备工作完全，就可以安装mysqlsla了，编译安装步骤如下：
# tar xvfz mysqlsla-2.03.tar.gz
# cd mysqlsla-2.03
# perl Makefile.PL
# make
# make install

mysqlsla命令默认会保存在/usr/bin路径下，通常可在任意路径下直接执行。对慢查询日志文件的分析，最简化的调用方式如下：
# mysqlsla -lt slow [SlowLogFilePath] > [ResultFilePath]

使用方法：

使用mysqlsla分析MySQL慢查询日志

#查询记录最多的20个sql语句，并写到select.log中去
mysqlsla -lt slow --sort t_sum --top 20  /data/mysql/127-slow.log >/tmp/select.log
#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的所有select的慢查询sql，并显示执行时间最长的100条sql，并写到sql_select.log中去
mysqlsla -lt slow  -sf "+select" -top 100  /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_select.log
#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的数据库为mydata的所有select和update的慢查询sql，并查询次数最多的100条sql，并写到sql_num.sql中去
mysqlsla -lt slow  -sf "+select,update" -top 100 -sort c_sum  -db mydata /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_num.log

比如说，原始慢日志中有一堆的下列语句：
# Time: 110417 0:00:09
# User@Host: junsansi[junsansi] @ [192.168.1.27]
# Query_time: 3 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW1MICAN2';
# User@Host: junsansi[junsansi] @ [192.168.1.27]
# Query_time: 4 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW2MICAN2';
# User@Host: jss[junsansi] @ [192.168.1.26]
# Query_time: 4 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW3MICAN2';
# User@Host: junsansi[junsansi] @ [192.168.1.27]
# Query_time: 3 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW4MICAN2';
# User@Host: jss[junsansi] @ [192.168.1.26]
# Query_time: 5 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW5MICAN2';
....................
....................

直接阅读的操作体验很不好，使用mysqlsla处理后，结果呈现如下：
Count         : 23 (8.52%)
Time          : 102 s total, 4.434783 s avg, 3 s to 7 s max (6.79%)
95% of Time : 88 s total, 4.190476 s avg, 3 s to 6 s max
Lock Time (s) : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max (0.00%)
95% of Lock : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max
Rows sent     : 1 avg, 1 to 1 max (0.02%)
Rows examined : 11.53k avg, 5.70k to 17.60k max (1.07%)
Database      : jssdb
Users         :
        junsansi@ 192.168.1.27 : 86.96% (20) of query, 11.11% (30) of all users
        jss@ 192.168.1.26 : 13.04% (3) of query, 2.96% (8) of all users

Query abstract:
SELECT MIN(doc_his_id) AS doc_his_id FROM t_******** WHERE doc_his_isteammate=N AND doc_his_editor_user_id_encrypt='S';

Query sample:
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW2MICAN2';

在上述结果中，语句的执行情况(执行次数，对象信息，查询记录量，时间开销，来源统计)等信息一目了然，比较便于DBA进一步分析了。

原文：http://blog.itpub.net/7607759/viewspace-692828/

标签：

版权申明：本站文章部分自网络，如有侵权，请联系：west999com@outlook.com
特别注意：本站所有转载文章言论不代表本站观点，本站所提供的摄影照片，插画，设计作品，如需使用，请与原作者联系，版权归原作者所有