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    2. <table id="7actg"></table>

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        4 款 MySQL 調優(yōu)工具,公司大神都在用!

        共 4908字,需瀏覽 10分鐘

         ·

        2021-09-07 08:54

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        來源:toutiao.com/a6691523026984370699

        對于正在運行的mysql,性能如何,參數設置的是否合理,賬號設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數據庫進行一個體檢,是保證數據庫安全運行的重要手段,因為,好的工具是使你的工作效率倍增!

        今天和大家分享幾個mysql 優(yōu)化的工具,你可以使用它們對你的mysql進行一個體檢,生成awr報告,讓你從整體上把握你的數據庫的性能情況。

        mysqltuner.pl

        是mysql一個常用的數據庫性能診斷工具,主要檢查參數設置的合理性包括日志文件、存儲引擎、安全建議及性能分析。針對潛在的問題,給出改進的建議。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個指標。

        項目地址: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、報告分析

        1)重要關注[!!](中括號有嘆號的項)例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM),表示內存已經嚴重用超了。

        2)關注最后給的建議“Recommendations ”。

        tuning-primer.sh

        mysql的另一個優(yōu)化工具,針于mysql的整體進行一個體檢,對潛在的問題,給出優(yōu)化的建議。

        項目地址:https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh

        目前,支持檢測和優(yōu)化建議的內容如下:

        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 報告分析

        重點查看有紅色告警的選項,根據建議結合自己系統(tǒng)的實際情況進行修改,例如:

        pt-variable-advisor

        pt-variable-advisor 可以分析MySQL變量并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,主要用來診斷你的參數設置是否合理。

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

        3.3 報告分析

        重點關注有WARN的信息的條目,例如:

        pt-qurey-digest

        pt-query-digest 主要功能是從日志、進程列表和tcpdump分析MySQL查詢。另外,關注Java知音公眾號,回復“后端面試”,送你一份面試題寶典!

        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)分析指定時間范圍內的查詢:

        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)針對某個用戶的慢查詢

        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(tǒng)計結果

        • Overall:總共有多少條查詢
        • Time range:查詢執(zhí)行的時間范圍
        • unique:唯一查詢數量,即對查詢條件進行參數化以后,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,位置位于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,位置位于中間那個數

        第二部分:查詢分組統(tǒng)計結果

        • Rank:所有語句的排名,默認按查詢時間降序排列,通過--order-by指定
        • Query ID:語句的ID,(去掉多余空格和文本字符,計算hash值)
        • Response:總的響應時間
        • time:該查詢在本次分析中總的時間占比
        • calls:執(zhí)行次數,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)行的響應時間
        • V/M:響應時間Variance-to-mean的比率
        • Item:查詢對象

        第三部分:每一種查詢的詳細統(tǒng)計結果

        • ID:查詢的ID號,和上圖的Query ID對應
        • Databases:數據庫名
        • Users:各個用戶執(zhí)行的次數(占比)
        • Query_time distribution :查詢時間分布, 長短體現區(qū)間占比。
        • Tables:查詢中涉及到的表
        • Explain:SQL語句

        (完)




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