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下面一起來了解下查詢?nèi)罩痉治龉ぞ遬t-query-digest，相信大家看完肯定會受益匪淺，文字在精不在多，希望查詢?nèi)罩痉治龉ぞ遬t-query-digest這篇短內(nèi)容是你想要的。
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pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table 當(dāng)使用--review參數(shù)把分析結(jié)果輸出到表中時(shí)，如果沒有表就自動創(chuàng)建。
--create-history-table 當(dāng)使用--history參數(shù)把分析結(jié)果輸出到表中時(shí)，如果沒有表就自動創(chuàng)建。
--filter 對輸入的慢查詢按指定的字符串進(jìn)行匹配過濾后再進(jìn)行分析
--limit 限制輸出結(jié)果百分比或數(shù)量，默認(rèn)值是20,即將最慢的20條語句輸出，如果是50%則按總響應(yīng)時(shí)間占比從大到小排序，輸出到總和達(dá)到50%位置截止。
--host MySQL云服務(wù)器地址
--user mysql用戶名
--password mysql用戶密碼
--history 將分析結(jié)果保存到表中，分析結(jié)果比較詳細(xì)，下次再使用--history時(shí)，如果存在相同的語句，且查詢所在的時(shí)間區(qū)間和歷史表中的不同，則會記錄到數(shù)據(jù)表中，可以通過查詢同一CHECKSUM來比較某類型查詢的歷史變化。
--review 將分析結(jié)果保存到表中，這個(gè)分析只是對查詢條件進(jìn)行參數(shù)化，一個(gè)類型的查詢一條記錄，比較簡單。當(dāng)下次使用--review時(shí)，如果存在相同的語句分析，就不會記錄到數(shù)據(jù)表中。
--output 分析結(jié)果輸出類型，值可以是report(標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于閱讀。
--since 從什么時(shí)間開始分析，值為字符串，可以是指定的某個(gè)”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的時(shí)間點(diǎn)，也可以是簡單的一個(gè)時(shí)間值：s(秒)、h(小時(shí))、m(分鐘)、d(天)，如12h就表示從12小時(shí)前開始統(tǒng)計(jì)。
--until 截止時(shí)間，配合—since可以分析一段時(shí)間內(nèi)的慢查詢。
第一部分：總體統(tǒng)計(jì)結(jié)果
Overall：總共有多少條查詢
Time range：查詢執(zhí)行的時(shí)間范圍
unique：唯一查詢數(shù)量，即對查詢條件進(jìn)行參數(shù)化以后，總共有多少個(gè)不同的查詢
total：總計(jì) min：最小 max：最大 avg：平均
95%：把所有值從小到大排列，位置位于95%的那個(gè)數(shù)，這個(gè)數(shù)一般最具有參考價(jià)值
median：中位數(shù)，把所有值從小到大排列，位置位于中間那個(gè)數(shù)
該工具執(zhí)行日志分析的用戶時(shí)間，系統(tǒng)時(shí)間，物理內(nèi)存占用大小，虛擬內(nèi)存占用大小
340ms user time, 140ms system time, 23.99M rss, 203.11M vsz
工具執(zhí)行時(shí)間
Current date: Fri Nov 25 02:37:18 2016
運(yùn)行分析工具的主機(jī)名
Hostname: localhost.localdomain
被分析的文件名
Files: slow.log
語句總數(shù)量，唯一的語句數(shù)量，QPS，并發(fā)數(shù)
Overall: 2 total, 2 unique, 0.01 QPS, 0.01x concurrency ____
日志記錄的時(shí)間范圍
Time range: 2016-11-22 06:06:18 to 06:11:40
屬性 總計(jì) 最小 最大 平均 95% 標(biāo)準(zhǔn) 中等
Attribute total min max avg 95% stddev median
============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
語句執(zhí)行時(shí)間
Exec time 3s 640ms 2s 1s 2s 999ms 1s
鎖占用時(shí)間
Lock time 1ms 0 1ms 723us 1ms 1ms 723us
發(fā)送到客戶端的行數(shù)
Rows sent 5 1 4 2.50 4 2.12 2.50
select語句掃描行數(shù)
Rows examine 186.17k 0 186.17k 93.09k 186.17k 131.64k 93.09k
查詢的字符數(shù)
Query size 455 15 440 227.50 440 300.52 227.50
第二部分：查詢分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果
Rank：所有語句的排名，默認(rèn)按查詢時(shí)間降序排列，通過--order-by指定
Query ID：語句的ID，（去掉多余空格和文本字符，計(jì)算hash值）
Response：總的響應(yīng)時(shí)間
time：該查詢在本次分析中總的時(shí)間占比
calls：執(zhí)行次數(shù)，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句
R/Call：平均每次執(zhí)行的響應(yīng)時(shí)間
V/M：響應(yīng)時(shí)間Variance-to-mean的比率
Item：查詢對象
Profile
Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M Item
==== ================== ============= ===== ====== ===== ===============
1 0xF9A57DD5A41825CA 2.0529 76.2% 1 2.0529 0.00 SELECT
2 0x4194D8F83F4F9365 0.6401 23.8% 1 0.6401 0.00 SELECT wx_member_base
第三部分：每一種查詢的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果
由下面查詢的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，最上面的表格列出了執(zhí)行次數(shù)、最大、最小、平均、95%等各項(xiàng)目的統(tǒng)計(jì)。
ID：查詢的ID號，和上圖的Query ID對應(yīng)
Databases：數(shù)據(jù)庫名
Users：各個(gè)用戶執(zhí)行的次數(shù)（占比）
Query_time distribution ：查詢時(shí)間分布, 長短體現(xiàn)區(qū)間占比，本例中1s-10s之間查詢數(shù)量是10s以上的兩倍。
Tables：查詢中涉及到的表
Explain：SQL語句
用法示例：
1.直接分析慢查詢文件:
pt-query-digest slow.log > slow_report.log
2.分析最近12小時(shí)內(nèi)的查詢：
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log
3.分析指定時(shí)間范圍內(nèi)的查詢：
pt-query-digest 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 '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /data/mysql/mysql.slow
5.針對某個(gè)用戶的慢查詢
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /data/mysql/mysql.slow
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")' /data/mysql/localhost-slow.log
(7)把查詢保存到query_review表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log
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