4 款 MySQL 调优工具,公司大神都在用!
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2021-08-11 11:44
来源:toutiao.com/a6691523026984370699
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。
![](https://filescdn.proginn.com/7ab63acc64b160a3d41d248adda2bd01/04b9fe05fc66cc04952c438011d08fb5.webp)
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
1.1 下载
[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 <major@mhtx.net>
>> 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、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。
![](https://filescdn.proginn.com/845c150785cc4e54a9226fc575cebbde/0c144027fe443ab0d9cb783ec317d874.webp)
2)关注最后给的建议“Recommendations ”。
![](https://filescdn.proginn.com/a67223654a59278b637c2ce7ca65e865/4a1d1b018563490a10bc1741955bc671.webp)
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:
![](https://filescdn.proginn.com/26243bdd4b18d348b660dce498241b31/55a59327c61626ade899ef7f3af8c442.webp)
2.1 下载
[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 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:
![](https://filescdn.proginn.com/e35a43fac4caf8b55764b0140d0cd4bb/0c7c850acb300d3628e705782a0f61e5.webp)
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。
3.1 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
3.2 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
3.3 报告分析
重点关注有WARN的信息的条目,例如:
![](https://filescdn.proginn.com/42ca0fc9359ff51ee610df99aa9bfa96/7214e8dbff2d3128dec4f9b44557cd82.webp)
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。
4.1安装
具体参考3.1节
4.2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
4.3 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
4.4 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
面试官问:数据库 delete 表数据,磁盘空间还是被一直占用,为什么?
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