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。

mysqltuner.pl

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

wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl

1.2 使用

./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock 
>> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden <major@mhtx.net> 
>> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/ 
>> Run with '--help' for additional options and output filtering
[--] Skipped version check for MySQLTuner script
Please enter your MySQL administrative login: root
Please enter your MySQL administrative password: [OK] Currently running supported MySQL version 5.7.23
[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。

2）关注最后给的建议“Recommendations ”。

tuning-primer.sh

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：

2.1 下载

wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh

2.2 使用

 ./tuning-primer.sh 
 
 -- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER --
 - By: Matthew Montgomery -

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：

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/

wget https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.13/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.0.13-re85ce15-el7-x86_64-bundle.tar

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。

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：

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。另外，关注公众号码猿技术专栏，回复关键词9527，送你一份Spring Cloud Alibaba实战视频教程！

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。

 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

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