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1. percona-toolkit介绍
2. percona-toolkit软件安装
yum install perl-DBI perl-DBD-MySQL
1. 工具介绍
2. 常用参数
常用参数 | 含义 |
--user | 用户 |
--password | 密码 |
--port | 端口 |
--host | 主机 |
--socket | 本地套接字 |
--match-command | 匹配状态 |
--match-info | 匹配信息 |
--match-state | 匹配声明 |
--ignore-host/--match-host | 匹配主机 |
--ignore-db/--match-db | 匹配数据库 |
--ignore-user/--match-user | 匹配用户 |
--kill | 杀掉连接并且退出 |
--kill-query | 只杀掉连接执行的语句，但是线程不会被终止 |
打印满足条件的语句 | |
--busy-time | SQL运行时间的线程 |
--idle-time | sleep时间的连接线程，必须在--match-command sleep时才有效 |
--interval | query的间隔 |
--victim | oldest|all|all-but-oldest 针对范围 |
--daemonize | 是否放到后台执行 |
--interval | 执行频率(s=seconds, m=minutes, h=hours, d=days) |
--log-dsn D=test,t=pk_log | 记录信息到表中 |
3. 应用案例
1）杀掉空闲链接sleep 5秒的 SQL 并打印日志
/usr/bin/pt-kill --user=test --password=test -S
/app/test/socket_3306/mysql_3306.sock --match-command Sleep
--idle-time 5 --victim all --interval 5 --kill --daemonize
--pid=/tmp/ptkill.pid --print --log=/app/teledb/pt-kill.log &
2）杀运行时间超过10s的SQL语句但保留线程，并打印日志
pt-kill --user=test --password=test -S
/app/test/socket_3306/mysql_3306.sock --busy-time=10 --
victims all --print --kill-query
3）查杀select大于20s的会话
pt-kill --user=test --password=test -S
/app/test/socket_3306/mysql_3306.sock--match-info
"select|Select|SELECT" --print --victims all --busy-time 20s
4）建议
如果要对生产数据库部署pt-kill工具，一定要与业务方沟通确认相关策略，并将查杀结果日志记录下来，定期推送kill掉的SQL给相关人员，避免影响正常生产SQL的执行。
1. 工具介绍
2. 常用参数
常用参数 | 含义 |
--create-review-table | 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建 |
--create-history-table | 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建 |
--filter | 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析 |
--limit | 限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出 |
--host | mysql服务器地址 |
--user | mysql用户名 |
--password | mysql用户密码 |
--history | 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化 |
--review | 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中 |
--output | 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读 |
--since | 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd (hh:mm:ss)”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。 |
--until | 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询 |
3. 应用案例
1）直接分析慢查询文件
pt-query-digest app/test/mysql/log/mysql-slow.log | more
2）针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' app/test/mysql/log/mysql-slow.log
4. 分析输出结果
第一部分：总体统计结果
从左往右依次代表：
从上到下依次代表：
语句执行时间； 锁占用时间； 发送到客户端的行数； select语句扫描行数； 查询的字符数。
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 Query ID：sql ID； Response：总响应时间； 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：每种查询的详细统计分析
由下面查询的详细统计结果，最上面的表格列出了执行次数、最大、最小、平均、95%等各项目的统计。
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。
本文作者：吴航舟(上海新炬中北团队）
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