小編給大家分享一下MySQL慢日志分析工具pt-query-digest怎么用，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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一、安裝

去官網(wǎng)選擇對應(yīng)的版本和平臺：



此處我用的是percona-toolkit-2.2.16.tar.gz，直接解壓使用。

pt-query-digest [OPTION...] [FILE]
1、完整分析

1. $ pt-query-digest slow_log > slow_report

2、分析最近1小時產(chǎn)生的日志\分析從--since到--until產(chǎn)生的日志

1. $ pt-query-digest --since=1h slow_log > slow_report2

3. $ pt-query-digest --since='2016-01-01 00:00:00' --until='2016-02-01' slow_log > slow_report3

3、針對某類語句分析，比如select

1. $ pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log > slow_report4

4、針對某個用戶分析，比如dbback

1. $ pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^dbback/i' slow.log> slow_report5

5、將分析結(jié)果輸出到mysql-server中：

1. $ pt-query-digest --review h=localhost,D=test,t=review slow.log

更多用法可參考官方手冊

三、輸出結(jié)果分析

第一部分：
Overall：
126.72k 被記錄進(jìn)來的查詢次數(shù)，其中1k=10^3
140 去重之后的次數(shù)，即總共有多少個查詢
Time range：
從日志中提取出2016-02-01 00:02:12 到 2016-03-02 03:02:30中的相關(guān)語句
接下來是時間和傳輸流量統(tǒng)計：
total：總計、min：最小值、max：最大值、avg：平均值、stddev：標(biāo)準(zhǔn)方差、median：中值



第二部分：
Rank：排序等級，在第三部分可以用于匹配具體語句
Query ID：16進(jìn)制數(shù)的查詢ID，在第三部分可以用于匹配具體語句
Response time：總共的響應(yīng)時間，即這一條總共的執(zhí)行時間
Calls：總共被查詢的次數(shù)，即某一條總共被執(zhí)行了多少層次
R/Calls：這一條的平均執(zhí)行時間
V/M：方差均值比
Item：語句概覽



第三部分：
Database：數(shù)據(jù)庫名
Hosts：DB的host
Users：執(zhí)行該語句的DB用戶
Query_time distribution：該條語句執(zhí)行時間的次數(shù)分布，###越多代表越多的執(zhí)行時間在這個范圍

其他：
如果要分析結(jié)果可視化，可以結(jié)合Anemometer等工具實現(xiàn)。

以上是“MySQL慢日志分析工具pt-query-digest怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！