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MySQL之常用的MySQL優化工具解讀

2023-09-07 10:06:44

影響資料庫效能的常見因素如下:

(1)磁碟IO;

(2)網路卡流量;

(3)伺服器硬體;

(4)SQL查詢速度。

下面介紹幾個mysql 優化的工具,可以使用它們對MySQL進行檢查,生成awr報告,從整體上把握資料庫的效能情況。

一、MySQLTuner.pl

MySQLTuner是MySQL一個常用的資料庫效能診斷工具,主要檢查引數設定的合理性,包括紀錄檔檔案、儲存引擎、安全建議及效能分析。

針對潛在的問題,給出改進的建議,幫助進行MySQL優化。

MySQLTuner支援MySQL / MariaDB / Percona Server的約300個指標。

專案地址:https://github.com/major/MySQLTuner-perl

1.1 下載

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 <[email protected]>
 >> 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)重要關注[!!](中括號有歎號的項)例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示記憶體已經嚴重用超了。

(2)關注最後給的建議“Recommendations ”。

二、tuning-primer

tuning-primer針於mysql的整體進行一個體檢,對潛在的問題,給出優化的建議。

專案地址:https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh

目前,支援檢測和優化建議的內容如下:

  • (1)慢查詢紀錄檔
  • (2)最大連線數
  • (3)工人執行緒
  • (4)金鑰緩衝區【僅限MyISAM】
  • (5)查詢快取
  • (6)排序緩衝區
  • (7)加盟
  • (8)臨時表
  • (9)表(開放和定義)快取
  • (10)表鎖定
  • (11)表掃描(read_buffer)【僅限MyISAM】
  • (12)InnoDB狀態

2.1 下載

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

重點檢視有紅色告警的選項,根據建議結合自己系統的實際情況進行修改,例如:

三、pt-variable-advisor

pt-variable-advisor 可以分析MySQL變數,並就可能出現的問題提出建議。

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,主要用來診斷引數設定是否合理。

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

3.3 報告分析

重點關注有WARN的資訊的條目,例如:

四、pt-qurey-digest

pt-query-digest 主要功能是從紀錄檔、程序列表和tcpdump分析MySQL查詢。

4.1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

4.2使用

pt-query-digest主要用來分析mysql的慢紀錄檔,與mysqldumpshow工具相比,py-query_digest 工具的分析結果更具體,更完善。

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

4.3 常見用法分析

(1)直接分析慢查詢檔案:

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

(2)分析最近12小時內的查詢:

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

(3)分析指定時間範圍內的查詢:

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)針對某個使用者的慢查詢

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:總體統計結果 Overall:總共有多少條查詢 Time range:查詢執行的時間範圍 unique:唯一查詢數量,即對查詢條件進行引數化以後,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,位置位於95%的那個數,這個數一般最具有參考價值 median:中位數,把所有值從小到大排列,位置位於中間那個數。

第二部分:查詢分組統計結果 Rank:所有語句的排名,預設按查詢時間降序排列,通過–order-by指定 Query ID:語句的ID,(去掉多餘空格和文字字元,計算hash值) Response:總的響應時間 time:該查詢在本次分析中總的時間佔比 calls:執行次數,即本次分析總共有多少條這種型別的查詢語句 R/Call:平均每次執行的響應時間 V/M:響應時間Variance-to-mean的比率 Item:查詢物件。

第三部分:每一種查詢的詳細統計結果 ID:查詢的ID號,和上圖的Query ID對應 Databases:資料庫名 Users:各個使用者執行的次數(佔比) Query_time distribution :查詢時間分佈, 長短體現區間佔比。Tables:查詢中涉及到的表 Explain:SQL語句。

總結

以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支援it145.com。


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