别小看这几个工具！关键时能帮你快速解决数据库瓶颈

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创新互联拥有十载的建站服务经验，在此期间，我们发现较多的客户在挑选建站服务商前都非常的犹豫。主要问题集中：在无法预知自己的网站呈现的效果是什么样的？也无法判断选择的服务商设计出来的网页效果自己是否会满意？创新互联业务涵盖了互联网平台网站建设、移动平台网站制作、网络推广、按需网站开发等服务。创新互联网站开发公司本着不拘一格的网站视觉设计和网站开发技术相结合，为企业做网站提供成熟的网站设计方案。

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。

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

下载

 
 
 
   
  
  
  [root@localhost ~]#wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl

使用

 
 
 
   
  
  
  [root@localhost ~]# ./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock   
  
  
   >> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden    
  
  
   >> 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

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 ”。

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：

下载

 
 
 
   
  
  
  [root@localhost ~]#wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh

使用

 
 
 
   
  
  
  [root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh    
  
  
      
  
  
   -- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER --   
  
  
   - By: Matthew Montgomery -

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：

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。

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

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

报告分析

重点关注有WARN的信息的条目，例如：

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。

安装

具体参考3.1节

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

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

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

网站标题：别小看这几个工具！关键时能帮你快速解决数据库瓶颈
网页URL：http://www.mswzjz.com/qtweb/news12/162412.html

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