這期內容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P怎樣使用pt-query-digest，文章內容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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1.語法及重要選項

pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

--create-review-table  當使用--review參數(shù)把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創(chuàng)建。

--create-history-table  當使用--history參數(shù)把分析結果輸出到表中時，如果沒有表就自動創(chuàng)建。

--filter  對輸入的慢查詢按指定的字符串進行匹配過濾后再進行分析

--limit限制輸出結果百分比或數(shù)量，默認值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總響應時間占比從大到小排序，輸出到總和達到50%位置截止。

--host  MySQL服務器地址

--user  mysql用戶名

--password  mysql用戶密碼

--history 將分析結果保存到表中，分析結果比較詳細，下次再使用--history時，如果存在相同的語句，且查詢所在的時間區(qū)間和歷史表中的不同，則會記錄到數(shù)據(jù)表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某類型查詢的歷史變化。

--review 將分析結果保存到表中，這個分析只是對查詢條件進行參數(shù)化，一個類型的查詢一條記錄，比較簡單。當下次使用--review時，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到數(shù)據(jù)表中。

--output 分析結果輸出類型，值可以是report(標準分析報告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于閱讀。

--since 從什么時間開始分析，值為字符串，可以是指定的某個”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時間點，也可以是簡單的一個時間值：s(秒)、h(小時)、m(分鐘)、d(天)，如12h就表示從12小時前開始統(tǒng)計。

--until 截止時間，配合—since可以分析一段時間內的慢查詢。

2.標準分析報告解釋

第一部分：總體統(tǒng)計結果,如下圖

Overall: 總共有多少條查詢，上例為總共266個查詢。

Time range: 查詢執(zhí)行的時間范圍。

unique: 唯一查詢數(shù)量，即對查詢條件進行參數(shù)化以后，總共有多少個不同的查詢，該例為55。

total: 總計   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)計結果,如下圖

由上圖可見，這部分對查詢進行參數(shù)化并分組，然后對各類查詢的執(zhí)行情況進行分析，結果按總執(zhí)行時長，從大到小排序。

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(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)行的響應時間。

Item : 查詢對象

第三部分：每一種查詢的詳細統(tǒng)計結果，如下圖：

由上圖可見，12號查詢的詳細統(tǒng)計結果，最上面的表格列出了執(zhí)行次數(shù)、最大、最小、平均、95%等各項目的統(tǒng)計。

Databases: 庫名

Users: 各個用戶執(zhí)行的次數(shù)（占比）

Query_time distribution : 查詢時間分布, 長短體現(xiàn)區(qū)間占比，本例中1s-10s之間查詢數(shù)量是10s以上的兩倍。

Tables: 查詢中涉及到的表

Explain: 示例

3.用法示例

(1)直接分析慢查詢文件:

pt-query-digest  slow.log > slow_report.log

(2)分析最近12小時內的查詢：

pt-query-digest  --since=12h  slow.log > slow_report2.log

(3)分析指定時間范圍內的查詢：

pt-query-digest slow.log --since '2014-04-17 09:30:00' --until '2014-04-17 10:00:00'> > 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' 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' 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")' slow.log> slow_report6.log

(7)把查詢保存到query_review表

pt-query-digest  --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table  slow.log

(8)把查詢保存到query_history表

pt-query-digest  --user=root –password=abc123 --review  h=localhost,D=test,t=query_ history--create-review-table  slow.log_20140401

pt-query-digest  --user=root –password=abc123--review  h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table  slow.log_20140402

(9)通過tcpdump抓取mysql的tcp協(xié)議數(shù)據(jù)，然后再分析

tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt

pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log

(10)分析binlog

mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql

pt-query-digest  --type=binlog  mysql-bin000093.sql > slow_report10.log

(11)分析general log

pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log > slow_report11.log

上述就是小編為大家分享的怎樣使用pt-query-digest了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。