pt-query-digest安装使用

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原创最新推荐文章于 2026-07-21 14:56:29 发布 4.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解本介绍了pt-query_digest的安装、碰到的坑及解决方法、用法示例、常用命令等。一、简介 pt-query-digest是用于分析mysql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... 阅读详情

1.安装

yum install perl-DBI
rpm -ivh MySQL-shared-compat-5.6.31-1.el6.x86_64.rpm
yum install perl-DBD-MySQL
yum install perl-IO-Socket-SSL
yum install perl-Time-HiRes
rpm -ivh perl-TermReadKey-2.30-3.el6.rfx.x86_64.rpm
rpm -ivh percona-toolkit-2.2.19-1.noarch.rpm

需要的rpm包可以从这里下载：http://rpm.pbone.net/

2.使用

[root@iZ25qph95vaZ data]# pt-query-digest slow_queries.log

第一部分是摘要：
# 390ms USER TIME, 10ms system TIME, 15.67M rss, 105.84M vsz
# CURRENT DATE: Thu DEC 29 13:22:42 2011
# Hostname: test_dx
# Files: dxdb1-slow.log
# Overall: 776 total, 11 UNIQUE, 0.00 QPS, 0.00x concurrency _____________
# TIME range: 2011-09-10 04:03:19 TO 2011-12-29 05:02:51
# Attribute total MIN MAX avg 95% stddev median
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# EXEC TIME 5657s 2s 33s 7s 23s 6s 5s
# LOCK TIME 33s 0 19s 43ms 98us 715ms 38us
# ROWS sent 323.38k 0 107.36k 426.73 0.99 6.35k 0
# ROWS examine 323.39k 0 107.36k 426.74 0 6.35k 0
# Query SIZE 217.95k 38 562 287.61 420.77 81.78 284.79

从这份摘要中可以看出，dxdb1-slow.log中共有776条SQL语句，去掉重复(至于怎样才算是重复，下文会有介绍)，有11条SQL。
然后又有很多的Attribute和很多的值，比如total(总和)，min最小值, max最大值, avg平均值,
95%(*)，stddev（不知道是啥，标准差？）和median中位数。
中位数的概念就是把这些值从小到大排序，位置位于最中间的那个数。

在这些值中，最有意义的恐怕就是95%了，与中位数类似，它也是把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数。
它过滤了一些非常大的值，因此更有统计学上的意义，其实统计学上更喜欢用四分位数(1/4, 1/2, 3/4), 中位数也是四分位数之一。

另外，根据SQL语句的不同，可能会有更多的Attribute显示出来。比如Tmp tables, Tmp disk tbl，Tmp tbl size之类的。

继续看第二部分：

另外，根据SQL语句的不同，可能会有更多的Attribute显示出来。比如Tmp tables, Tmp disk tbl，Tmp tbl size之类的。

继续看第二部分：

# Profile
# Rank Query ID Response TIME Calls R/CALL Apdx V/M Item
# ==== ================== =============== ===== ====== ==== ===== ========
# 1 0x4BA72E7D091B848A 4002.9799 70.8% 547 7.3181 0.19 5.57 INSERT test_show
# 2 0x4AE6E5D741E52A10 463.9715 8.2% 57 8.1399 0.12 3.98 INSERT test_?click
# 3 0x120DE9D5CDE2DF8A 455.9982 8.1% 62 7.3548 0.17 5.72 INSERT cpm_pop
# 4 0x88B2139A82CBB181 275.9844 4.9% 34 8.1172 0.24 7.41 INSERT UPDATE test_stat_1
# 5 0x0F6895DB36DE570A 191.5783 3.4% 20 9.5789 0.23 7.96 INSERT UPDATE test_stat_2
# 6 0x30FE5C2032672827 92.1919 1.6% 25 3.6877 0.36 0.59 SHOW TABLE STATUS
# 7 0x40B69AB7631E4445 84.5306 1.5% 13 6.5024 0.15 3.48 SELECT test_show
# MISC 0xMISC 89.7177 1.6% 18 4.9843 NS 0.0 <4 ITEMS>

这一部分显示了最慢的七种类型的SQL语句。
我这里最慢的是INSERT INTO test_show …… 共有547条语句，虽然每次插入的数据都是不同的，但也被归于同一类型的语句了。

第三部分最重要了。
以排名第七的SQL为例。
# Query 7: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0x40B69AB7631E4445 at byte 203205
# Scores: Apdex = 0.15 [1.0]*, V/M = 3.48
# Query_time sparkline: | ^_|
# TIME range: 2011-11-24 05:02:15 TO 2011-12-10 05:02:43
# Attribute pct total MIN MAX avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# COUNT 1 13
# EXEC TIME 1 85s 2s 20s 7s 10s 5s 5s
# LOCK TIME 0 1ms 0 118us 80us 108us 29us 86us
# ROWS sent 0 12 0 1 0.92 0.99 0.26 0.99
# ROWS examine 0 16 0 3 1.23 2.90 1.09 0.99
# Query SIZE 0 1.16k 91 91 91 91 0 91
# String:
# DATABASES test
# Hosts dx_web_1
# Users test_user
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s ################################################################
# 10s+ ###################
# TABLES
# SHOW TABLE STATUS FROM `test` LIKE 'test_show'\G
# SHOW CREATE TABLE `test`.`test_show`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
SELECT COUNT(*) AS modify___c FROM test_show WHERE ip=1303055780 AND web_id=5 AND ad_id = 4\G