绝了！MySQL的慢查询分析工具

前言

一连三问

什么是慢SQL，你知道吗？

慢sql在哪里？

重点来了，慢SQL怎么去分析？

如果不知道，那你接着往下看，助你效率提升N倍！！！

去年写了文章mysql慢查询可视化分析，介绍了pt-query-digest这个工具怎么对mysql的慢查询进行分析。后续基于这个工具进行了二次简单封装开发，生成html报告文件。

持续有小伙伴私信问我能否开源这个工具，是否能看下源码，最近整理了下，上传到了github上，欢迎大家学习交流

ps：界面做的有点丑，大家将就着看（我对前端还是比较欠缺）

先看下效果：

环境安装

安装golang

我使用的开发语言是go，所以第一步，需要安装golang的环境。也可以使用其他语言开发，比如：python、java等

我安装的golang的版本是：1.22.2，安装的版本不能低于这个

安装包地址，选择对应的系统环境下载安装即可。

安装 Percona Toolkit

Percona Toolkit 这个工具的安装，包含了pt-query-digest,建议直接安装，如果单独安装pt-query-digest，需要安装底层的各种依赖包。如果安装Percona Toolkit，需要的依赖一起安装，这样比较省事。

Percona Toolkit，官网地址，按照介绍，直接安装即可

推荐这种安装方式，如果是其它linux的版本，需要安装源，根据报错信息，网上搜下资料安装就好

• For Debian or Ubuntu:

sudo apt-get install percona-toolkit

• For RHEL or CentOS:

 sudo yum install percona-toolkit

ps: pt-query-digest只能在linux安装，所以运行的时候请在linux下进行

开发思路

开发流程如下：

步骤：

1. 通过pt-query-digest解析mysql生成的慢sql日志文件，这个文件路径，一般在 /var/log下面，如不在，具体得看下，mysql的配置文件。通过解析生成一个json格式的数据格式，为后续的解析做准备

//命令样例
pt-query-digest  /var/log/mysql4306-slow.log --output json  --noversion-check  --progress time,1 --charset=utf8mb4 --since='2024-04-16 00:00:00' --until='2024-04-16 23:00:00' >mysql_slow.json

2. 通过上面得到的json格式的数据文件，对mysql_slow.json进行解析
3. 通过解析mysql_slow.json文件，生成html文件

如何使用

有的小伙伴，可能对golang不熟悉，没事，你只要安装了pt-query-digest就行，执行的文件，我已经打包好了。下载项目下来，直接运行即可

使用介绍

./slowsql-analysis -h 可以获取帮助信息
Usage of ./slowsql-analysis:
-endTime string
结束时间 格式：yyyy-mm-dd hh:mm:ss
-f string
慢sq日志文件所在的位置 例子：/var/log/mysql4306-slow.log
-startTime string
开始时间 格式：yyyy-mm-dd hh:mm:ss

执行样例：

./slowsql-analysis -f /var/log/mysql4306-slow.log -startTime="2024-04-16 00:00:00" -endTime="2024-04-16 23:00:00"

执行后，就会在当前目录生成一个html文件，直接打开查看即可。

文件解读

文件打开如下；

点击查看执行的sql：

指标

指标	描述
数据库	对应的在哪个逻辑库上执行的
查询次数	在指定的时间内，这个sql总执行的次数
单次查询的最大行数	执行的sql，扫描的数据库的数据行数
单次查询的最大字节数	查询的数据的大小
单次发送客户端的最大行数	查询出来的数据，发给我客户端多少行，比如：数据库扫描的了1w行，但是数据库过来后，只发了客户端100行
单次慢查询最长时间	在这时间区间，sql执行的最长时间
慢查询95时间	同样的sql，响应时间，95%都是这个时间
慢查询涉及表	sql查询，关联了哪些表

我只要用了这些指标，真正的指标数据还很多，根据需要可以修改源码，提取更多的符合自己的指标数据

源码地址

代码我以前上传到github，需要的自行下载学习，以及二次开发都可以。项目地址： slowsql-analysis

最后，如果这个工具对你有帮助，请动动小手，一键三连，点赞、收藏、关注，让更多人看到。