Percona Toolkit 神器全攻略（监控类）

Percona Toolkit 神器全攻略（监控类）

Percona Toolkit 神器全攻略系列共八篇，前文回顾：

前文回顾
Percona Toolkit 神器全攻略
Percona Toolkit 神器全攻略（实用类）
Percona Toolkit 神器全攻略（配置类）

全文约定：$为命令提示符、greatsql>为GreatSQL数据库提示符。在后续阅读中，依据此约定进行理解与操作

监控类

在Percona Toolkit中监控类共有以下工具

• pt-deadlock-logger：提取和记录MySQL/GreatSQL死锁
• pt-fk-error-logger：提取和记录外键信息
• pt-mext：并行查看status样本信息
• pt-query-digest：分析查询日志，并产生报告
• pt-mongodb-summary：收集有关 MongoDB 集群的信息
• pt-pg-summary：收集有关 PostgreSQL 集群的信息

pt-deadlock-logger

概要

提取和记录MySQL/GreatSQL死锁

用法

• pt-deadlock-logger [OPTIONS] DSN

记录 MySQL/GreatSQL 死锁的信息。信息打印到 STDOUT ，也可以通过指定 --dest 保存到表中。除非指定 --run-time 或 --iterations ，否则该工具将永远运行

选项

该工具所有选项如下

参数	含义
--ask-pass	连接 MySQL/GreatSQL 时提示输入密码
--charset	字符集
--clear-deadlocks	创建一个小的死锁。利用新产生的这个死锁刷新Engine InnoDB Status中的死锁信息，间接达到清除Engine InnoDB Status中大的死锁信息的结果，表名为percona_schema.clear_deadlocks这个表一定不能存在，脚本会自动创建表并在生成死锁后删除表，建表语句CREATE TABLE percona_schema.clear_deadlocks (a INT PRIMARY KEY) ENGINE=InnoDB
--columns	结果集字段
--config	读取这个逗号分隔的配置文件列表，如果指定，这必须是命令行上的第一个选项
--create-dest-table	创建--dest指定的表
--daemonize	后台运行
--database	连接到该数据库
--defaults-file	只从给定文件中读取 MySQL/GreatSQL 选项
--dest	用DSN的格式写存储死锁的位置，至少要指定库和表
--help	显示帮助
--host	连接到主机
--interval	检查死锁的频率，如果未指定，将默认永远运行
--iterations	检查死锁的次数，默认情况下，如果没指定，则为无限次数，退出的时间由--run-time来限制
--log	守护进程时将所有输出打印到此文件。
--numeric-ip	将 IP 地址表示为整数。
--password	用于连接的密码
--pid	创建给定的 PID 文件
--port	用于连接的端口号
--quiet	不要死锁，仅将错误和警告打印到STDERR
--run-time	退出前要跑多长时间。默认情况下永远运行，每 --interval 秒检查一次死锁。
--set-vars	在这个以逗号分隔的 variable=value 对列表中设置 MySQL/GreatSQL 变量
--socket	用于连接的套接字文件
--tab	使用制表符而不是空格来分隔列
--user	登录的用户
--version	显示版本
--[no]version-check	版本检查

最佳实践

如果想存储 pt-deadlock-logger 提取的有关死锁的所有信息，建议使用以下表结构：

# 可以根据--columns的字段进行调整
CREATE TABLE deadlocks (
  server char(20) NOT NULL,
  ts timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  thread int unsigned NOT NULL,
  txn_id bigint unsigned NOT NULL,
  txn_time smallint unsigned NOT NULL,
  user char(16) NOT NULL,
  hostname char(20) NOT NULL,
  ip char(15) NOT NULL, -- alternatively, ip int unsigned NOT NULL
  db char(64) NOT NULL,
  tbl char(64) NOT NULL,
  idx char(64) NOT NULL,
  lock_type char(16) NOT NULL,
  lock_mode char(1) NOT NULL,
  wait_hold char(1) NOT NULL,
  victim tinyint unsigned NOT NULL,
  query text NOT NULL,
  PRIMARY KEY  (server,ts,thread)
) ENGINE=InnoDB;

• server：发生死锁的（源）服务器
• ts：上次检测到死锁的日期和时间
• thread：GreatSQL线程编号，和SHOW FULL PROCESSLIST中的ID一致
• txn_id：InnoDB事务ID
• txn_time：发生死锁时事务处于活动状态的时间
• user：连接的数据库用户名
• hostname：连接的主机
• ip：连接的 IP 地址。如果指定--numeric-ip，则将转换为无符号整数
• db：发生死锁的库
• tbl：发生死锁的表
• idx：发生死锁的索引
• lock_type：导致死锁的锁上持有的事务的类型
• lock_mode：导致死锁的锁的锁定模式
• wait_hold：事务是在等待锁还是持有锁
• victim：事务是否被选为死可回滚的事务并进行回滚
• query：导致死锁的查询

首先创建上方提供的deadlocks表，也可以在命令中加入--create-dest-table自动创建表

greatsql> CREATE TABLE deadlocks (
......中间省略
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

将host1主机产生的死锁信息保存在host2主机test_db库下面的deadlocks表中

$ pt-deadlock-logger h=localhost,P=3306,u=root,p='' --dest h=localhost,P=3307,u=root,p='',D=test_db,t=deadlocks

因为没有指定--run-time所以该工具会一直在当前窗口运行，如果要转到后台运行可以使用--daemonize

人为制造一个死锁

session 1	session 2
START TRANSACTION;
UPDATE t1 SET c2 = 'greatsql' WHERE id = 1;	START TRANSACTION;
	UPDATE t1 SET c2 = 'GreatSQL' WHERE id = 2;
UPDATE t1 SET c2 = 'greatsql' WHERE id = 2;
	UPDATE t1 SET c2 = 'GreatSQL' WHERE id = 1;
	ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction

查看deadlocks表

+-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
| server    | ts                  | thread | txn_id | txn_time | user | hostname  | ip | db      | tbl | idx     | lock_type | lock_mode | wait_hold | victim | query                                      |
+-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
| localhost | 2024-03-20 15:12:51 |   1216 |      0 |        8 | root | localhost |    | test_db | t1  | PRIMARY | RECORD    | X         | w         |      1 | UPDATE t1 SET c2 = 'GreatSQL' WHERE id = 1 |
| localhost | 2024-03-20 15:12:51 |   1230 |      0 |       11 | root | localhost |    | test_db | t1  | PRIMARY | RECORD    | X         | w         |      0 | UPDATE t1 SET c2 = 'greatsql' WHERE id = 2 |
+-----------+---------------------+--------+--------+----------+------+-----------+----+---------+-----+---------+-----------+-----------+-----------+--------+--------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

deadlocks表中记录了锁的细节、类型、SQL语句，比起直接看SHOW ENGINE INNODB STATUS方便

pt-fk-error-logger

概要

pt-fk-error-logger工具的作用和pt-deadlock-logger差不多，pt-fk-error-logger是记录MySQL/GreatSQL外键错误信息。

用法

• pt-fk-error-logger [OPTIONS] [DSN]

记录有关给定 DSN 上的外键错误的信息。信息打印到 STDOUT ，也可以通过指定 --dest 保存到表中。除非指定 --run-time 或 --iterations ，否则该工具将永远运行。

选项

该工具所有选项如下

参数	含义
--ask-pass	连接 MySQL/GreatSQL 时提示输入密码
--charset	字符集
--config	读取这个逗号分隔的配置文件列表，如果指定，这必须是命令行上的第一个选项
--daemonize	后台运行
--database	连接到该数据库
--defaults-file	只从给定文件中读取 MySQL/GreatSQL 选项
--dest	用DSN的格式写存储死锁的位置，至少要指定库和表
--help	显示帮助
--host	连接到主机
--interval	检查死锁的频率，如果未指定，将默认永远运行
--iterations	检查死锁的次数，默认情况下，如果没指定，则为无限次数，退出的时间由--run-time来限制
--log	守护进程时将所有输出打印到此文件。
--password	用于连接的密码
--pid	创建给定的 PID 文件
--port	用于连接的端口号
--quiet	不要死锁，仅将错误和警告打印到STDERR
--run-time	退出前要跑多长时间。默认情况下永远运行，每 --interval 秒检查一次死锁。
--set-vars	在这个以逗号分隔的 variable=value 对列表中设置 MySQL/GreatSQL 变量
--socket	用于连接的套接字文件
--user	登录的用户
--version	显示版本
--[no]version-check	版本检查

最佳实践

如果想存储 pt-fk-error-logger 可以提取的有关死锁的所有信息，建议使用以下表结构：

CREATE TABLE foreign_key_errors (
  ts datetime NOT NULL,
  error text NOT NULL,
  PRIMARY KEY (ts)
);

• ts：记录时间
• error：错误描述

将host1主机产生的违反外键约束信息保存在host2主机test_db库下面的foreign_key_errors表中

$ pt-fk-error-logger h=localhost,P=3306,u=root,p='',S=/data/GreatSQL01/mysql.sock --dest h=localhost,P=3307,u=root,p='',S=/data/GreatSQL02/mysql.sock,D=test_db,t=foreign_key_errors

人为创建违反索引约束

# 建t_fk1表
CREATE TABLE `t_fk1` (  
  `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  `k` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  
  `c` char(20) NOT NULL DEFAULT '',  
  `pad` char(20) NOT NULL DEFAULT '',  
  PRIMARY KEY (`id`),  
  KEY `k_2` (`k`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

# 建t_fk2表
CREATE TABLE `t_fk2` (  
  `id1` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  `id2` int unsigned NOT NULL,  
  PRIMARY KEY (`id1`),  
  KEY `id2` (`id2`),  
  CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

往t_fk1表插入数据

greatsql> insert into t_fk1 values(1,1,'a','a');
greatsql> insert into t_fk1 values(2,2,'b','b');
greatsql> insert into t_fk1 values(3,3,'c','c');

往t_fk2表插入数据

greatsql> insert into t_fk2 values(5,5);
ERROR 1452 (23000): Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (`test_db`.`t_fk2`, CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE)

查看foreign_key_errors表

greatsql> select * from foreign_key_errors\G
*************************** 1. row ***************************
   ts: 2024-03-20 16:21:51
error: 140628737369792 Transaction:
TRANSACTION 21974, ACTIVE 0 sec inserting
mysql tables in use 1, locked 1
3 lock struct(s), heap size 1128, 1 row lock(s), undo log entries 1
MySQL thread id 1235, OS thread handle 140628737369792, query id 90865 localhost root update
insert into t_fk2 values(5,5)
Foreign key constraint fails for table `test_db`.`t_fk2`:
,
  CONSTRAINT `t2_ibfk_1` FOREIGN KEY (`id2`) REFERENCES `t1` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
Trying to add in child table, in index id2 tuple:
DATA TUPLE: 2 fields;
 0: len 4; hex 00000005; asc     ;;
 1: len 4; hex 00000005; asc     ;;

But in parent table `test_db`.`t1`, in index PRIMARY,
the closest match we can find is record:
PHYSICAL RECORD: n_fields 5; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 00000006; asc     ;;
 1: len 6; hex 000000004339; asc     C9;;
 2: len 7; hex 82000003cb0110; asc        ;;
 3: len 4; hex 000f5bcd; asc   [ ;;
 4: len 17; hex 3139323639362e36393136393235323433; asc 192696.6916925243;;

1 row in set (0.00 sec)

该表中很清晰的记录了在t_fk2表的id2字段中尝试插入值5，但是根据外键约束t2_ibfk_1，这个值必须在t1表的id字段中存在。

pt-mext

概要

并排查看 MySQL/GreatSQL SHOW GLOBAL STATUS 的例子

用法

• pt-mext [OPTIONS] -- COMMAND

选项

该工具所有选项如下

参数	含义
--help	显示帮助
--relative	从前一列中减去每一列
--version	显示版本

最佳实践

$ pt-mext -r -- mysqladmin ext -i10 -c3

Aborted_clients                              84                    0
Aborted_connects                             18                    0
Acl_cache_items_count                         0                    0
Binlog_cache_disk_use                        15                    0
Binlog_cache_use                            118                    0
······下方省略

• -i10：采集间隔

• -c5：采集次数

• -r：相对的

上述命令中会有三次迭代，但只会输出第一次的结果，第二次和第一次相差的结果。意味着这会详细的列出每个变量在这一阶段的一个初始值(第一列)以及每两个采样点的差异值。

上面例子中Aborted_clients中的84是采样的初始值，后面的0是每两个采样点的差异值。

pt-query-digest

概要

pt-query-digest是用于分析 MySQL/GreatSQL 慢查询的一个工具，它可以分析Binlog、General log、Slowlog，也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的 MySQL/GreatSQL 协议数据来进行分析。可以把分析结果输出到文件中，分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。

用法

• pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]

选项

该工具所有选项如下

参数	含义
--ask-pass	连接 MySQL/GreatSQL 时提示输入密码
--attribute-aliases	属性列表别名等
--attribute-value-limit	属性值的健全限制
--charset	字符集
--config	读取这个逗号分隔的配置文件列表，如果指定，这必须是命令行上的第一个选项
--[no]continue-on-error	即使出现错误也继续解析
--[no]create-history-table	如果 --history 表不存在，则创建
--[no]create-review-table	如果 --review 表不存在，则创建它
--daemonize	后台运行
--database	连接到该数据库
--defaults-file	只从给定文件中读取 MySQL/GreatSQL 选项
--embedded-attributes	两个Perl正则表达式模式，用于捕获查询中嵌入的伪属性
--expected-range	当数量多于或少于预期时解释项目（默认值为5,10）
--explain	使用此 DSN 运行示例查询的 EXPLAIN 并打印结果
--filter	丢弃此Perl代码未返回true的事件
--group-by	按事件的哪个属性进行分组
--help	显示帮助
--history	在给定表中保存每个查询类的指标
--host	连接到主机
--ignore-attributes	不要聚合这些属性
--inherit-attributes	如果缺少，则从具有这些属性的最后一个事件继承这些属性
--interval	检查的频率
--iterations	迭代收集和报告周期的次数。如果没指定，则为无限次数，退出的时间由--run-time来限制
--limit	限制输出结果百分比或数量，默认值是20，即输出最慢的20条语句
--log	守护进程时将所有输出打印到此文件
--max-hostname-length	将报告中的主机名删减至此长度
--max-line-length	将行设置长度
--order-by	按此属性和聚合函数对事件进行排序
--outliers	按属性报告异常值
--output	如何格式化并打印查询分析结果
--password	用于连接的密码
--pid	创建给定的 PID 文件
--port	用于连接的端口号
--preserve-embedded-numbers	加密查询时保留数据库/表名称中的数字
--processlist	轮询此 DSN 的进程列表以进行查询，其间有 --interval 睡眠
--progress	将进度报告打印到 STDERR
--read-timeout	等待来自输入的事件这么长时间； 0 永远等待
--[no]report	打印每个 --group-by 属性的查询分析报告
--report-all	报告所有查询，甚至是已经审核过的查询
--report-format	打印查询分析报告的这些部分(rusage,date,hostname,files,header,profile,query_report,prepared)
--report-histogram	绘制该属性值的分布图
--resume	将最后一个文件偏移量（如果有）写入给定的文件名
--review	保存查询类以供以后查看，并且不要报告已查看的类
--run-time	每个 --iterations 运行多长时间，默认永远执行
--run-time-mode	设置 --run-time 值的作用对象
--sample	过滤掉除每个查询的前 N 个出现之外的所有查询
--slave-user	设置用于连接从库的用户
--slave-password	设置用于连接从库的密码
--set-vars	以逗号分隔的 variable=value 对列表中设置 MySQL/GreatSQL 变量
--show-all	显示这些属性的所有值
--since	仅解析比该值更新的查询（解析自该日期以来的查询）
--socket	用于连接的套接字文件
--timeline	显示事件的时间表
--type	要解析的输入类型
--until	截止时间，配合since可以分析一段时间内的慢查询
--user	登陆的用户
--variations	报告这些属性值的变化数量
--version	显示版本
--[no]version-check	版本检查
--[no]vertical-format	垂直输出SQL结果
--watch-server	在解析 tcpdump 时要监视哪个服务器 IP 地址和端口（如“10.0.0.1:3306”）（对于 --type tcpdump）；所有其他服务器都将被忽略

最佳实践

直接分析慢查询日志

$ pt-query-digest ./slow.log

第一部分

# 用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
170ms user time, 0 system time, 29.88M rss, 38.17M vsz
# 执行工具的时间
Current date: Thu Mar 21 10:13:18 2024
# 主机名
Hostname: myarch
# 被分析的文件名字
Files: ./slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
Overall: 119 total, 18 unique, 0.00 QPS, 0.00x concurrency _____________
# 日志记录时间范围
Time range: 2024-03-08T09:52:08 to 2024-03-20T14:37:23
# 属性              总计     最小     最大     平均     95%    标准   中位数
Attribute          total     min     max     avg     95%  stddev  median
============     ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
Exec time           122s   189us     44s      1s      1s      6s   384us
Lock time          489us       0   198us     4us     6us    17us     1us
Rows sent          1.10M       0 535.35k   9.44k   1.26k  68.78k   97.36
Rows examine      97.56M     102  35.09M 839.55k 961.27k   4.59M   97.36
Rows affecte           0       0       0       0       0       0       0
Bytes sent       285.10M      56 202.68M   2.40M   9.76M  18.45M   5.45k
Query size        15.50k      30     250  133.39  202.40   52.84  143.84
......下方省略

• 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
• 95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数
• median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数

如果没有命令hostname可能会导致报错error: Can't exec "hostname"此时下载inetutils即可，因本文使用arch系统，该系统比较干净，所以导致报错。

第二部分

Profile
Rank Query ID                            Response time Calls R/Call  V/M   Item
==== =================================== ============= ===== ======= ====  ========
   1 0x4029831C8032DEE4724E42576E2C52A6  83.1656 68.2%     2 41.5828  0.37 SELECT tpch.lineitem
   2 0x6472467F1FD96D847221959F021B8110  22.8429 18.7%     1 22.8429  0.00 SELECT xxl_job_log
   3 0x34BC467D466B794E79C020BEF3BFFE95   6.3289  5.2%     7  0.9041  1.17 SELECT test_index
   4 0x14810CF629251E9A8950ED961EA04448   4.3492  3.6%     6  0.7249  0.06 SELECT test_db.xxl_job_log

这部分对查询进行参数化并分组，然后对各类查询的执行情况进行分析，结果按总执行时长，从大到小排序。

• 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

此部分列出了第一个查询的详细统计结果，列出了执行次数、最大、最小、平均、95%、标准、中位数的统计

Query 1: 0.02 QPS, 0.92x concurrency, ID 0x4029831C8032DEE4724E42576E2C52A6 at byte 1789
This item is included in the report because it matches --limit.
Scores: V/M = 0.37
Time range: 2024-03-08T09:53:37 to 2024-03-08T09:55:07
Attribute    pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
Count          1       2
Exec time     68     83s     39s     44s     42s     44s      4s     42s
Lock time      2    11us     5us     6us     5us     6us       0     5us
Rows sent      0     273     133     140  136.50     140    4.95  136.50
Rows examine  71  70.19M  35.09M  35.09M  35.09M  35.09M       0  35.09M
Rows affecte   0       0       0       0       0       0       0       0
Bytes sent     0  38.41k  18.81k  19.60k  19.20k  19.60k  567.10  19.20k
Query size     0      98      49      49      49      49       0      49
String:
Databases    test_db
End          2024-03-08... (1/50%), 2024-03-08... (1/50%)
Hosts        localhost
Start        2024-03-08... (1/50%), 2024-03-08... (1/50%)
Users        root
Query_time distribution
  1us
 10us
100us
  1ms
 10ms
100ms
   1s
 10s+  ################################################################
Tables
   SHOW TABLE STATUS FROM `tpch` LIKE 'lineitem'\G
   SHOW CREATE TABLE `tpch`.`lineitem`\G
EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select * from tpch.lineitem where l_suppkey=23045\G

• Exec time：表示查询的执行时间

• Lock time：表示查询在等待锁的时间

• Rows sent：表示查询返回的行数

• Rows examined：表示查询扫描的行数

• Rows affected：表示查询影响的行数

• Bytes sent：表示查询发送的字节数

• Query size：表示查询的大小

• Query_time distribution：查询时间的分布，可以看到这个SQL查询执行时间都是10秒以上

• Tables：该SQL查询涉及的表

• EXPLAIN：查询的SQL语句

分析指定时间内的查询

分析12小时内的查询

$ pt-query-digest --since=12h ./slow.log

分析指定时间段内的查询

$ pt-query-digest slow.log --since '2024-03-19 00:00:00' --until '2024-03-21 23:59:59'

分析指含有查询语句的慢查询

$ pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log

分析指定用户的查询

修改m/^root/i'中的root换成对应用户即可

$ pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log

分析其他日志

分析binlog

分析前要先解析

$ mysqlbinlog binlog.000023 > binlog.000023.sql
$ pt-query-digest  --type=binlog  binlog.000023.sql > binlog_analysis.log

分析general log

$ pt-query-digest  --type=genlog  general.log > general_analysis.log

查询结果存储到表

把查询保存到query_review表或query_review_history表，先来查看下query_review表结构

CREATE TABLE IF NOT EXISTS query_review (
   checksum     CHAR(32) NOT NULL PRIMARY KEY,
   fingerprint  TEXT NOT NULL,
   sample       TEXT NOT NULL,
   first_seen   DATETIME,
   last_seen    DATETIME,
   reviewed_by  VARCHAR(20),
   reviewed_on  DATETIME,
   comments     TEXT
)

把查询保存到query_review表，使用--create-review-table会自动创建

$ pt-query-digest --user=root,-password='' --review h=localhost,D=test_db,t=query_review --create-review-table slow.log

分析tcpdump抓取的数据

$ tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > GreatSQL.tcp.txt
$ pt-query-digest --type tcpdump GreatSQL.tcp.txt> tcp_analysis.log

如果没有tcpdump，请手动安装

本文完 :) 下章节将介绍Percona Toolkit 神器全攻略（系统类）

---

Enjoy GreatSQL :)

关于 GreatSQL

GreatSQL是适用于金融级应用的国内自主开源数据库，具备高性能、高可靠、高易用性、高安全等多个核心特性，可以作为MySQL或Percona Server的可选替换，用于线上生产环境，且完全免费并兼容MySQL或Percona Server。

相关链接： GreatSQL社区 Gitee GitHub Bilibili

GreatSQL社区：

社区有奖建议反馈： https://greatsql.cn/thread-54-1-1.html

社区博客有奖征稿详情： https://greatsql.cn/thread-100-1-1.html

（对文章有疑问或者有独到见解都可以去社区官网提出或分享哦~）

技术交流群：

微信&QQ群：

QQ群：533341697

微信群：添加GreatSQL社区助手（微信号：wanlidbc ）好友，待社区助手拉您进群。