1、介绍:

mysqlsla是hackmysql.com推出的一款MySQL的日志分析工具,可以分析mysql的慢查询日志、分析慢查询非常好用,能针

对库分析慢查询语句的执行频率、扫描的数据量、消耗时间等,而且分析出来以后还有语句范例,这是mysqldba必不可少的工具之一。

2、安装mysqlsla:

(1)安装依赖包:

[root@backup ~]#yum install perl perl-Time-HiRes perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-ExtUtils-CBuilder perl-ExtUtils-MakeMaker -y

(2)安装mysqlsla:

[root@backup ~]#cd tools

[root@backup tools]#rz -y #mysqlsla已经停止更新了,在官网上下不到了;

[root@backup tools]#tar -xzf mysqlsla-2.03.tar.gz

[root@backup tools]#cd mysqlsla-2.03

[root@backup mysqlsla-2.03]#perl Makefile.PL #配置参数;

[root@backup mysqlsla-2.03]#make #编译;

[root@backup mysqlsla-2.03]#echo $?

0

[root@backup mysqlsla-2.03]#make install #安装;

[root@backup mysqlsla-2.03]#echo $?

0

3、mysqlsla的使用:

[root@backup ~]#mysqlsla -lt slow /data/3306/mysql-slow.log -sf "+SELECT" -db lc -top 10 -sort t_sum

Report for slow logs: /data/3306/mysql-slow.log

5 queries total, 1 unique

Sorted by 't_sum'

Grand Totals: Time 19 s, Lock 0 s, Rows sent 5, Rows Examined 88.00k

______________________________________________________________________ 001 ___

Count : 5 (100.00%)

Time : 19 s total, 3.8 s avg, 3 s to 5 s max (100.00%)

Lock Time (s) : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max (0.00%)

Rows sent : 1 avg, 1 to 1 max (100.00%)

Rows examined : 17.60k avg, 17.60k to 17.60k max (100.00%)

Database lc:

Users :

root@ 172.16.1.41 : 40.00% (2) of query, 40.00% (2) of all users

Query abstract:

SELECT MIN(doc_his_id) AS doc_his_id FROM t_******** WHERE doc_his_isteammate=N AND doc_his_editor_user_id_encrypt='S';

Query sample:

select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='lc';

4、命令参数解释:

(1)lt:表示日志类型,有slow, general, binary, msl, udl。

(2)sf:[+-][TYPE],[TYPE]有SELECT, CREATE, DROP, UPDATE, INSERT,例如”+SELECT,INSERT”,不出现的默认是-,即不包括。

(3)db:要处理哪个库的日志。

(4)top:表示取按规则排序的前多少条。

(5)sort:按某种规则排序,t_sum按总时间排序, c_sum按总次数排序。

5、结果参数解释:

(1)Count:sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比;

(2)Time:执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比;

(3)Lock Time:等待锁的时间;

(4)Rows sent:结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量;

(5)Rows examined:扫描的行数量;

(6)Database:属于哪个数据库;

(7)Users:哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比;

(8)Query abstract: 抽象后的sql语句;

(9)Query sample:sql语句;

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