還在擔(dān)心寫的一手爛SQL，送你4款工具

作者：愛馬仕_人員
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對于正在運(yùn)行的mysql，性能如何，參數(shù)設(shè)置的是否合理，賬號設(shè)置的是否存在安全隱患，你是否了然于胸呢？
俗話說工欲善其事，必先利其器，定期對你的MYSQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行一個(gè)體檢，是保證數(shù)據(jù)庫安全運(yùn)行的重要手段，因?yàn)椋玫墓ぞ呤鞘鼓愕墓ぷ餍时对觯?/span>
今天和大家分享幾個(gè)mysql 優(yōu)化的工具，你可以使用它們對你的mysql進(jìn)行一個(gè)體檢，生成awr報(bào)告，讓你從整體上把握你的數(shù)據(jù)庫的性能情況。

mysqltuner.pl
是mysql一個(gè)常用的數(shù)據(jù)庫性能診斷工具，主要檢查參數(shù)設(shè)置的合理性包括日志文件、存儲(chǔ)引擎、安全建議及性能分析。針對潛在的問題，給出改進(jìn)的建議。是mysql優(yōu)化的好幫手。
在上一版本中，MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的約300個(gè)指標(biāo)。搜索公眾號互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師復(fù)“2T”，送你一份驚喜禮包。
項(xiàng)目地址：https://github.com/major/MySQLTuner-perl
1.1 下載
[root@localhost?~]#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?
?>>?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(bào)告分析
1）重要關(guān)注[!!]（中括號有嘆號的項(xiàng)）例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM)，表示內(nèi)存已經(jīng)嚴(yán)重用超了。
2）關(guān)注最后給的建議“Recommendations ”。搜索公眾號互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師復(fù)“2T”，送你一份驚喜禮包。
tuning-primer.sh
mysql的另一個(gè)優(yōu)化工具，針于mysql的整體進(jìn)行一個(gè)體檢，對潛在的問題，給出優(yōu)化的建議。
項(xiàng)目地址：https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh
目前，支持檢測和優(yōu)化建議的內(nèi)容如下：
2.1 下載
[root@localhost?~]#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(bào)告分析
重點(diǎn)查看有紅色告警的選項(xiàng)，根據(jù)建議結(jié)合自己系統(tǒng)的實(shí)際情況進(jìn)行修改，例如：
pt-variable-advisor
pt-variable-advisor 可以分析MySQL變量并就可能出現(xiàn)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(gè)子工具，主要用來診斷你的參數(shù)設(shè)置是否合理。搜索公眾號互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師復(fù)“2T”，送你一份驚喜禮包。
[root@localhost?~]###?pt-variable-advisor?localhost?--socket?/var/lib/mysql/mysql.sock
3.3 報(bào)告分析
重點(diǎn)關(guān)注有WARN的信息的條目，例如：

pt-qurey-digest
pt-query-digest 主要功能是從日志、進(jìn)程列表和tcpdump分析MySQL查詢。
4.1安裝
具體參考3.1節(jié)
4.2使用
pt-query-digest主要用來分析mysql的慢日志，與mysqldumpshow工具相比，py-query_digest 工具的分析結(jié)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）直接分析慢查詢文件:
pt-query-digest?/var/lib/mysql/slowtest-slow.log?>?slow_report.log
2）分析最近12小時(shí)內(nèi)的查詢：
pt-query-digest?--since=12h?/var/lib/mysql/slowtest-slow.log?>?slow_report2.log
3）分析指定時(shí)間范圍內(nèi)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?'$event->{fingerprint}?=~?m/^select/i'?/var/lib/mysql/slowtest-slow.log>?slow_report4.log
5）針對某個(gè)用戶的慢查詢搜索公眾號互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師復(fù)“2T”，送你一份驚喜禮包。
pt-query-digest?--filter?'($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(bào)告分析
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)
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
第三部分：每一種查詢的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果 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。Tables：查詢中涉及到的表 Explain：SQL語句

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