建网站 wavedorm reflection tcp lua 3d linktosql smtp Uploadify vue源码下载 vue标签 bootstrap后台管理系统模板 纯html网页模板 centos7安装gcc svn安装后右键不显示 linux启动数据库 python输出函数 python打开文件 python中的range函数 简单python脚本实例 java语法基础 java的包 java中的抽象类 java中tostring java类的继承 java创建集合 java匿名函数 java可变参数 linux系统安装步骤 linux教学 python 教程 bcdautofix Ext2Fsd 键盘指法练习软件 begininvoke 通讯录管理系统 cfqq网吧任务 tt语音官网 管理文件 adobe卸载工具
当前位置: 首页 > 学习教程  > 编程语言

有了这 4 款工具,老板再也不怕我写烂SQL了

2021/1/13 19:24:01 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

你对于正在运行的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?是否了然于胸? 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…

你对于正在运行的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?是否了然于胸?

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。

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。
在这里插入图片描述

1、mysqltuner.pl

这是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
>> MySQLTuner1.7.4- MajorHayden<major@mhtx.net>
>> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/
>> Runwith'--help'for additional options and output filtering
[--] Skipped version check forMySQLTuner script
Please enter your MySQL administrative login: root
Please enter your MySQL administrative password: [OK] Currently running supported MySQL version 5.7.
[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。
图片
2)关注最后给的建议“Recommendations ”。
图片
2、tuning-primer.sh

这是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:
在这里插入图片描述
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: MatthewMontgomery-

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:
图片
3、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/perconatoolkit/3.0.13/binary/redhat/7/x86_64/pecona-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:
图片
4、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

作者 | 爱码士人员
来源 | https://urlify.cn/fQBNnq
在这里插入图片描述
欢迎关注我的微信公众号「码农突围」,分享Python、Java、大数据、机器学习、人工智能等技术,关注码农技术提升•职场突围•思维跃迁,20万+码农成长充电第一站,陪有梦想的你一起成长


本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_600061.shtml

附件下载

相关教程

    暂无相关的数据...

共有条评论 网友评论

验证码: 看不清楚?