一、pt-query-digest参数介绍.
pt-query-digest --user=anemometer --password=anemometerpass --review h=192.168.11.28,d=slow_query_log,t=global_query_review \ --history h=192.168.11.28,d=slow_query_log,t=global_query_review_history \ --no-report --limit=0% --filter= \$event->{bytes} = length(\$event->{arg}) and \$event->{hostname}=\$hostname\ \ /usr/local/mariamysql/data/localhost-slow.log
–filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
–limit限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。
–host mysql服务器地址
–user mysql用户名
–password mysql用户密码
–history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用–history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一checksum来比较某类型查询的历史变化。
–review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用–review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。
–output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。
–since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。
–until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。
二、分析结果分析:
#pt-query-digest mysql-slow.log--分析mysql-slow.log这个慢查询日志文件
# a software update is available:# * the current version for percona::toolkit is 2.2.9.开始总的摘要信息# 170ms user time, 10ms system time, 26.00m rss, 213.39m vsz--此工具执行日志分析时的所用时间、内存资源(rss物理内存占用大小，vsz虚拟内存占用大小)# current date: mon jul 28 09:55:34 2014--分析时的系统时间# hostname: lump.group.com--进行分析的主机名，非记录日志的数据库服务器# files: mysql-slow.log--分析的日志文件名称# overall: 5 total, 4 unique, 0.02 qps, 0.04x concurrency ________________--文件中总共的语句数量，唯一的语句数量(对语句进行了格式化)，qps，并发数# time range: 2014-07-28 09:50:30 to 09:54:50--记录日志的时间范围
# attribute total min max avg 95% stddev median--total总计，min最小，max最大，avg平均，95%把所有值从小到大排列，位于95%的那个数# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======# exec time 10s 1s 3s 2s 3s 753ms 1s# lock time 196us 0 79us 39us 76us 33us 42us# rows sent 1.40k 0 716 287 685.39 335.14 3.89# rows examine 15.32k 0 11.13k 3.06k 10.80k 4.02k 2.06k# rows affecte 0 0 0 0 0 0 0# bytes sent 72.42k 11 38.85k 14.48k 38.40k 17.57k 234.30# query size 807 6 342 161.40 329.68 146.53 112.70
–exec time：语句执行时间
–lock time：锁占有时间
–rows sent：发送到客户端的行数
–row examine：扫描的行数(select语句)
–row affecte：发送改变的行数(update, delete, insert语句)
–bytes sent：发送多少bytes的查询结果集
–query size：查询语句的字符数
查询分组统计结果
# profile# rank query id response time calls r/call v/m item# ==== ================== ============= ===== ====== ===== ===============# 1 0x4a9cf4735a0490f2 3.1898 31.9% 1 3.1898 0.00 select history_uint# 2 0x2b0044bde0960a2f 2.6991 27.0% 1 2.6991 0.00 select history# 3 0x813031b8bbc3b329 2.5755 25.7% 2 1.2877 0.00 commit# 4 0x469563a79e581ddb 1.5380 15.4% 1 1.5380 0.00 select sessions
–rank:分析的所有查询语句的排名，默认按查询时间降序排序，可以通过–order-by指定排序方式
–query id：查询语句的指纹，去掉了多余空格、和文本字符
–response time：响应时间，占所有响应时间的百分比
–calls：查询执行的次数
–r/call：每次执行的平均响应时间
–v/m：响应时间variance-to-mean的比率，参考：http://en.wikipedia.org/wiki/index_of_dispersion
–item：查询语句
–最后一行没有包括在报告中的查询合计统计信息，如使用了选项–limit和–outliers
每个独立查询语句的分析
# query 1: 0 qps, 0x concurrency, id 0x4a9cf4735a0490f2 at byte 591 ______--qps：每秒查询数(queries per second)--concurrency：该查询的近似并发值--id：16进制，查询语句的指纹，去掉了多余空格、和文本字符、转换成小写，使用--filter可以用来进行过滤(如：pt-query-digest mysql-slow.201407250000 --filter '$event->{fingerprint} && make_checksum($event->{fingerprint}) eq 0793e2f7f5ebe1b1' > slow2.txt)，必须移除0x--at byte 289141：查询语句在日志文件中的偏移量(byte offset)，不一定精确，根据偏移量在日志文件中查找语句(如tail -c +289141 mysql-slow.201407250000 |head)# this item is included in the report because it matches --limit.# scores: v/m = 0.00# time range: all events occurred at 2014-07-28 09:51:02# attribute pct total min max avg 95% stddev median--95%：95th percentile，stddev：standard deviation# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======# count 20 1--pct在整个日志文件中，执行语句占用百分比(20%)，总计执行了1次# exec time 31 3s 3s 3s 3s 3s 0 3s# lock time 40 79us 79us 79us 79us 79us 0 79us# rows sent 49 715 715 715 715 715 0 715# rows examine 13 2.09k 2.09k 2.09k 2.09k 2.09k 0 2.09k# rows affecte 0 0 0 0 0 0 0 0# bytes sent 45 33.31k 33.31k 33.31k 33.31k 33.31k 0 33.31k# query size 42 342 342 342 342 342 0 342# string:# databases zabbix--数据库名# hosts# last errno 0# users zabbix--执行语句的用户名# query_time distribution--查询的执行时间分布情况图，可以使用选项--report-histogram进行定义# 1us# 10us# 100us# 1ms# 10ms# 100ms# 1s ################################################################# 10s+# tables# show table status from `zabbix` like 'history_uint'\g--可以使用该语句查询表的统计信息，如大小# show create table `zabbix`.`history_uint`\g--可以使用该语句查看表的结构信息# explain /*!50100 partitions*/select itemid,round(1401* mod(cast(clock as unsigned)+79742,86400)/(86400),0) as i,count(*) as count,avg(value) as avg,min(value) as min,max(value) as max,max(clock) as clock from history_uint where itemid='30376' and clock>='1406425858' and clock参考：
1、pt-query-digest：http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html
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