MySQL之常用的MySQL优化工具解读

影响数据库性能的常见因素如下: (1)磁盘IO; (2)网卡流量; (3)服务器硬件; (4)SQL查询速度。 下面介绍几个mysql 优化的工具,可以使用它们

影响数据库性能的常见因素如下:

(1)磁盘IO;

(2)网卡流量;

(3)服务器硬件;

(4)SQL查询速度。

下面介绍几个mysql 优化的工具,可以使用它们对MySQL进行检查,生成awr报告,从整体上把握数据库的性能情况。

一、MySQLTuner.pl

MySQLTuner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,帮助进行MySQL优化。

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

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。

(2)关注最后给的建议“Recommendations ”。

二、tuning-primer

tuning-primer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:

  • (1)慢查询日志
  • (2)最大连接数
  • (3)工人线程
  • (4)密钥缓冲区【仅限MyISAM】
  • (5)查询缓存
  • (6)排序缓冲区
  • (7)加盟
  • (8)临时表
  • (9)表(开放和定义)缓存
  • (10)表锁定
  • (11)表扫描(read_buffer)【仅限MyISAM】
  • (12)InnoDB状态

2.1 下载

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:

三、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:

四、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

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

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。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持好代码网。

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