mysql慢查询日志分析工具 mysqlsla(转)
mysql数据库的慢查询日志是非常重要的一项调优辅助日志,但是mysql默认记录的日志格式阅读时不够友好,这是由mysql日志记录规则所决定的,捕获一条就记录一条,虽说记录的信息足够详尽,但如果将浏览慢查询日志做为一项日常工作,直接阅读mysql生成的慢查询日志就有可能比较低效了。
除了操作系统命令直接查看slowlog外,mysql自己也提供了一个阅读slowlog的命令行工具:mysqldumpslow,该命令行提供了一定的分析汇总功能,可以将多个类似的SQL语句抽象显示成一个,不过功能还是有些简陋,除此之外,还有不少的第三方工具,可用于分析mysql慢查询日志,其中,三思用了一阵子mysqlsla,感觉简单又易用。
mysqlsla不仅仅可用来处理慢查询日志,也可以用来分析其它日志比如二进制日志,普通查询日志等等,其对sql语句的抽象功能非常实用,参数设定简练易用,很好上手。
当前mysqlsla的最新版本为2.03,可以下拉到官网下载,地址如下:
http://hackmysql.com/scripts/mysqlsla-2.03.tar.gz
mysqlsla是perl编写的脚本,运行mysqlsla需要perl-DBI和per-DBD-Mysql两模块的支持,因此在运行mysqlsla前需要首先安装DBI模块和相应的数据库DBD驱动,而默认情况下linux不安装这两个模块,需要自行下载安装,下载地址如下:
http://www.cpan.org/modules/by-module/DBI/DBI-1.608.tar.gz
http://www.cpan.org/modules/by-module/DBD/DBD-mysql-4.011.tar.gz
DBI的编译安装步骤如下:
# tar xvfz DBI-1.608.tar.gz
# cd DBI-1.608
# perl Makefile.PL
# make
# make test
# make install
DBD-mysql驱动模块的编译安装步骤如下:
# tar xvfz DBD-mysql-4.011.tar.gz
# cd DBD-mysql-4.011
# perl Makefile.PL
# make
# make install
需要注意,在安装DBD-mysql时需要用到mysql_config,该命令包含在MySQL-devel安装包中,如果当前系统中没有安装该软件,需要首先安装MySQL-devel,否则DBD-mysql在编译过程中会出现错误。
准备工作完全,就可以安装mysqlsla了,编译安装步骤如下:
# tar xvfz mysqlsla-2.03.tar.gz
# cd mysqlsla-2.03
# perl Makefile.PL
# make
# make install
mysqlsla命令默认会保存在/usr/bin路径下,通常可在任意路径下直接执行。对慢查询日志文件的分析,最简化的调用方式如下:
# mysqlsla -lt slow [SlowLogFilePath] > [ResultFilePath]
使用方法:
使用mysqlsla分析MySQL慢查询日志

#查询记录最多的20个sql语句,并写到select.log中去
mysqlsla -lt slow --sort t_sum --top 20 /data/mysql/127-slow.log >/tmp/select.log
#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的所有select的慢查询sql,并显示执行时间最长的100条sql,并写到sql_select.log中去
mysqlsla -lt slow -sf "+select" -top 100 /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_select.log
#统计慢查询文件为/data/mysql/127-slow.log的数据库为mydata的所有select和update的慢查询sql,并查询次数最多的100条sql,并写到sql_num.sql中去
mysqlsla -lt slow -sf "+select,update" -top 100 -sort c_sum -db mydata /data/mysql/127-slow.log >/tmp/sql_num.log

比如说,原始慢日志中有一堆的下列语句:
# Time: 110417 0:00:09
# User@Host: junsansi[junsansi] @ [192.168.1.27]
# Query_time: 3 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW1MICAN2';
# User@Host: junsansi[junsansi] @ [192.168.1.27]
# Query_time: 4 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW2MICAN2';
# User@Host: jss[junsansi] @ [192.168.1.26]
# Query_time: 4 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW3MICAN2';
# User@Host: junsansi[junsansi] @ [192.168.1.27]
# Query_time: 3 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW4MICAN2';
# User@Host: jss[junsansi] @ [192.168.1.26]
# Query_time: 5 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 17600
select min(DOC_HIS_ID) AS DOC_HIS_ID from t_******** where DOC_HIS_ISTEAMMATE=1 and DOC_HIS_EDITOR_USER_ID_ENCRYPT='nfEACAwQEW5MICAN2';
....................
....................
直接阅读的操作体验很不好,使用mysqlsla处理后,结果呈现如下:
Count : 23 (8.52%)
Time : 102 s total, 4.434783 s avg, 3 s to 7 s max (6.79%)
95% of Time : 88 s total, 4.190476 s avg, 3 s to 6 s max
Lock Time (s) : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max (0.00%)
95% of Lock : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max
Rows sent : 1 avg, 1 to 1 max (0.02%)
Rows examined : 11.53k avg, 5.70k to 17.60k max (1.07%)
Database : jssdb
Users :
junsansi@ 192.168.1.27 : 86.96% (20) of query, 11.11% (30) of all users
jss@ 192.168.1.26 : 13.04% (3) of query, 2.96% (8) 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='nfEACAwQEW2MICAN2';
在上述结果中,语句的执行情况(执行次数,对象信息,查询记录量,时间开销,来源统计)等信息一目了然,比较便于DBA进一步分析了。
原文:http://blog.itpub.net/7607759/viewspace-692828/
mysql慢查询日志分析工具 mysqlsla(转)的更多相关文章
- mysql慢查询日志分析工具(python写的)
D:\NormalSoftware>python mysql_filter_slow_log.py ./mysql1-slow.log --no-duplicates --sort-avg-qu ...
- mysql慢查询日志分析工具mysqldumpslow
一.mysqldumpslow为mysql自带,安装后既带有该工具. 二.mysqldumpslow经常使用的参数 -s,是order的顺序 al 平均锁定时间 ar 平均返回记录时间 at 平均查询 ...
- MySQL 慢查询日志分析工具(pt-query-digest)
1. 慢查询命令: 是否开启和日志路径:show variables like '%slow_query_log%'; 最大查询时间:show variables like '%query_time% ...
- 慢查询日志分析工具之pt-query-digest
简介 pt-query-digest 是用于分析mysql慢查询的一个工具,与mysqldumpshow工具相比,py-query_digest 工具的分析结果更具体,更完善. 有时因为 ...
- Mysql慢查询(分析工具)
慢查询分析工具[mysqldumpslow] 常用的慢查询日志分析工具 汇总除查询条件外其他完全相同的SQL,并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出 语法: mysqldumpslow -s r -t ...
- MySQL 慢查询日志分析及可视化结果
MySQL 慢查询日志分析及可视化结果 MySQL 慢查询日志分析 pt-query-digest分析慢查询日志 pt-query-digest --report slow.log 报告最近半个小时的 ...
- 26、mysqlsla慢查询日志分析工具
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 ...
- MySQL慢查询日志分析
一:查询slow log的状态,如示例代码所示,则slow log已经开启. mysql> show variables like '%slow%'; +-------------------- ...
- MySQL慢查询日志分析提取【转】
原文:https://www.cnblogs.com/skymyyang/p/7239010.html 一:查询slow log的状态,如示例代码所示,则slow log已经开启. mysql> ...
随机推荐
- iOS_MJRefrash的详解以及使用
MJRefresh Github 效果动态图来这里看吧 该博客Demo下载地址 一. MJRefresh的类解释. 1.MJRefreshComponent 所有刷新控件的基 ...
- 图片每天换及纯css3手风琴特效
<a target="_blank" id="a"><img id="img" /></a> <s ...
- 我的Node.js处女作
前言 很高兴我的node.js处女作开发完成了,目前还在优化完善阶段,经历两周的紧张沟通和开发,工作总算搞一段落.选用node.js 一是因为这次的业务逻辑相对来说简单想拿node练练手,二就是相对来 ...
- Node.js 爬虫初探
前言 在学习慕课网视频和Cnode新手入门接触到爬虫,说是爬虫初探,其实并没有用到爬虫相关第三方类库,主要用了node.js基础模块http.网页分析工具cherrio. 使用http直接获取url路 ...
- LeetCode刷题系列
LeetCode 我们工作面试和提高自身数据结构和算法能力的时候往往需要刷刷题,我选择LeetCode是通过一个留学论坛了解的.专业,覆盖语种全面. 提前说说刷题的心得: 尽量手写代码,少使用IDE的 ...
- MindMup 是一个开源的、在线的、简单的思维导图工具
MindMup是一个开源.在线的思维导图工具:它有以下特点: 开源 在线 导图可存放在网站(公有,要是在不同的终端浏览的话需要记住导图的网址)或google driver(私有),无用户名密码 很方便 ...
- SQL Server 中 EXEC 与 SP_EXECUTESQL 的区别
SQL Server 中 EXEC 与 SP_EXECUTESQL 的区别 MSSQL为我们提供了两种动态执行SQL语句的命令,分别是 EXEC 和 SP_EXECUTESQL ,我们先来看一下两种方 ...
- 移动端API架构 统一Proxy还是各自为政?
今天首先回答上一篇的问题: 为什么APP通过运营商接入网络,连通率会那么差? 1. 域名缓存问题 运营商的localdns会缓存域名的解析结果,不向权威DNS递归查询解析 为什么要这么干呢? 1)运营 ...
- MVC学习系列——Filter扩展
在MVC中,Filter也是可以扩展的.在此,本人对Filter的理解就是AOP,不知道各位大侠,有什么高的见解,呵呵... 首先MVC四大过滤神器IAuthorizationFilter,IActi ...
- 【C语言学习趣事】_33_关于C语言和C++语言中的取余数(求模)的计算_有符号和无符号数的相互转换问题
最近再次复习C++语言,用的教材是<C++ Primer>这本教材, 看到第二章的时候,里面有个问题困扰了我. 于是想上网查查怎么回事, 结果看了很久都没有得到一个满意的答案. 书上有这么 ...