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有了這 4 款工具,老板再也不怕我寫爛SQL了

:2020年03月27日 愛碼士人員
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你對于mysql 是否了然于胸?性能如何?參數(shù)設(shè)置的是否合理?賬號設(shè)置的是否存在安全隱患?俗話說工欲善其事,必先利其器,定期對你的MYSQL數(shù)據(jù)庫進行一個體檢,是保證數(shù)據(jù)庫安全運行的重要手段。今天和大...

你對于mysql 是否了然于胸?

性能如何?參數(shù)設(shè)置的是否合理?賬號設(shè)置的是否存在安全隱患?

俗話說工欲善其事,必先利其器,定期對你的MYSQL數(shù)據(jù)庫進行一個體檢,是保證數(shù)據(jù)庫安全運行的重要手段。

今天和大家分享幾個mysql 優(yōu)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(shù)據(jù)庫的性能情況。

1、mysqltuner.pl

這是mysql一個常用的數(shù)據(jù)庫性能診斷工具,主要檢查參數(shù)設(shè)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(yōu)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

1.1 下載

[root@localhost ~]#wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl

1.2 使用

[root@localhost ~]# ./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock

>> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden <major@mhtx.net>

>> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/

>> Run with '--help' for additional options and output filtering

[--] Skipped version check for MySQLTuner script

Please enter your MySQL administrative login: root

Please enter your MySQL administrative password: [OK] Currently running supported MySQL version 5.7.23

[OK] Operating on 64-bit architecture

1.3、報告分析

1)重要關(guān)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(nèi)存已經(jīng)嚴重用超了。

2)關(guān)注最后給的建議“Recommendations ”。

2、tuning-primer.sh

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

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

目前,支持檢測和優(yōu)化建議的內(nèi)容如下:

2.1 下載

[root@localhost ~]#wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh

2.2 使用

[root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh

-- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER --

- By: Matthew Montgomery -

2.3 報告分析

重點查看有紅色告警的選項,根據(jù)建議結(jié)合自己系統(tǒng)的實際情況進行修改,例如:

3、pt-variable-advisor

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

3.1 安裝

https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/

[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

[root@localhost ~]#yum install percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm

3.2 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(shù)設(shè)置是否合理。

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

3.3 報告分析

重點關(guān)注有WARN的信息的條目,例如:

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。

4.1安裝

具體參考3.1節(jié)

4.2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(jié)果更具體,更完善。

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

4.3 常見用法分析

1)直接分析慢查詢文件:

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

2)分析最近12小時內(nèi)的查詢:

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

3)分析指定時間范圍內(nèi)的查詢:

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

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

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

pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log

4.4 報告分析

  • 第一部分:總體統(tǒng)計結(jié)果 Overall:總共有多少條查詢 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 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(jié)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(yīng)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(yīng)時間 V/M:響應(yīng)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(tǒng)計結(jié)果 ID:查詢的ID號,和上圖的Query ID對應(yīng) Databases:數(shù)據(jù)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。Tables:查詢中涉及到的表 Explain:SQL語句

[我要糾錯]
[編輯:王振袢 &發(fā)表于江蘇]
關(guān)鍵詞: 對于 mysql 是否 了然于胸 性能

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