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  • 4 款 MySQL 调优工具

    对于正在运行的mysql,性能如何,参数设置的是否合理,账号设置的是否存在安全隐患,你是否了然于胸呢?

    俗话说工欲善其事,必先利其器,定期对你的MYSQL数据库进行一个体检,是保证数据库安全运行的重要手段,因为,好的工具是使你的工作效率倍增!

    今天和大家分享几个mysql 优化的工具,你可以使用它们对你的mysql进行一个体检,生成awr报告,让你从整体上把握你的数据库的性能情况。

    图片

    mysqltuner.pl

    是mysql一个常用的数据库性能诊断工具,主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题,给出改进的建议。是mysql优化的好帮手。

    在上一版本中,MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的约300个指标。

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

    1.1 下载

    [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、报告分析

    1)重要关注[!!](中括号有叹号的项)例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示内存已经严重用超了。

    图片

    2)关注最后给的建议“Recommendations ”。

    图片

    tuning-primer.sh

    mysql的另一个优化工具,针于mysql的整体进行一个体检,对潜在的问题,给出优化的建议。

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

    目前,支持检测和优化建议的内容如下:

    图片

    2.1 下载

    [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 报告分析

    重点查看有红色告警的选项,根据建议结合自己系统的实际情况进行修改,例如:

    图片

    pt-variable-advisor

    pt-variable-advisor 可以分析MySQL变量并就可能出现的问题提出建议。

    3.1 安装

    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工具集的一个子工具,主要用来诊断你的参数设置是否合理。

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

    3.3 报告分析

    重点关注有WARN的信息的条目,例如:

    图片

    pt-qurey-digest

    pt-query-digest 主要功能是从日志、进程列表和tcpdump分析MySQL查询。

    4.1安装

    具体参考3.1节

    4.2使用

    pt-query-digest主要用来分析mysql的慢日志,与mysqldumpshow工具相比,py-query_digest 工具的分析结果更具体,更完善。

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

    4.3 常见用法分析

    1)直接分析慢查询文件:

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

    2)分析最近12小时内的查询:

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

    3)分析指定时间范围内的查询:

    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语句的慢查询

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

    5)针对某个用户的慢查询

    pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report5.log
    

    6)查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询

    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 报告分析

    第一部分:总体统计结果

    • Overall:总共有多少条查询
    • Time range:查询执行的时间范围
    • unique:唯一查询数量,即对查询条件进行参数化以后,总共有多少个不同的查询
    • total:总计
    • min:最小
    • max:最大
    • avg:平均
    • 95%:把所有值从小到大排列,位置位于95%的那个数,这个数一般最具有参考价值
    • median:中位数,把所有值从小到大排列,位置位于中间那个数

    第二部分:查询分组统计结果

    • Rank:所有语句的排名,默认按查询时间降序排列,通过–order-by指定
    • Query ID:语句的ID,(去掉多余空格和文本字符,计算hash值)
    • Response:总的响应时间
    • time:该查询在本次分析中总的时间占比
    • calls:执行次数,即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句
    • R/Call:平均每次执行的响应时间
    • V/M:响应时间Variance-to-mean的比率
    • Item:查询对象

    第三部分:每一种查询的详细统计结果

    • ID:查询的ID号,和上图的Query ID对应
    • Databases:数据库名
    • Users:各个用户执行的次数(占比)
    • Query_time distribution :查询时间分布, 长短体现区间占比。
    • Tables:查询中涉及到的表
    • Explain:SQL语句
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