一款超级强大的慢SQL排查工具！

show variables like "%slow_query_log%"
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[mysqld]
log_output='FILE,TABLE'
slow_query_log='ON'
long_query_time=0.001
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set global slow_query_log = on;
set global log_output = 'FILE,TABLE';
set global long_query_time = 0.001;
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# 取出使用最多的10条慢查询
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log
# 取出查询时间最慢的3条慢查询
mysqldumpslow -s t -t 3 /var/run/mysqld/mysqld-slow.log 
# 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/slow-log 
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wget www.percona.com/get/pt-query-digest
chmod u+x pt-query-digest
ln -s /opt/soft/pt-query-digest /usr/bin/pt-query-digest
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// 查看具体使用方法 
pt-query-digest --help
// 使用格式
pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
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--create-review-table  当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--create-history-table  当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--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。
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A    指定字符集
D    指定连接的数据库
P    连接数据库端口
S    连接Socket file
h    连接数据库主机名
p    连接数据库的密码
t    使用--review或--history时把数据存储到哪张表里
u    连接数据库用户名
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# 展示slow.log中最慢的查询的报表
pt-query-digest slow.log
# 分析最近12小时内的查询
pt-query-digest --since=12h slow.log
# 分析指定范围内的查询
pt-query-digest slow.log --since '2020-06-20 00:00:00' --until '2020-06-25 00:00:00'
# 把slow.log中查询保存到query_history表
pt-query-digest --user=root --password=root123 --review h=localhost,D=test,t=query_history --create-review-table slow.log
# 连上localhost，并读取processlist，输出到slowlog
pt-query-digest --processlist h=localhost --user=root --password=root123 --interval=0.01 --output slowlog
# 利用tcpdump获取MySQL协议数据，然后产生最慢查询的报表
# tcpdump使用说明：https://blog.csdn.net/chinaltx/article/details/87469933
tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt
pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt
# 分析binlog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest  --type=binlog mysql-bin000093.sql
# 分析general log
pt-query-digest  --type=genlog  localhost.log
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CREATE TABLE `kf_user_info` (
  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `gid` int(11) NOT NULL COMMENT '客服组id',
  `name` varchar(25) NOT NULL COMMENT '客服名字'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='客户信息表';
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CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([参数列表])
BEGIN
    需要执行的语句
END
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-- 删除之前定义的
DROP PROCEDURE IF EXISTS create_kf;

-- 开始定义
CREATE PROCEDURE create_kf(IN loop_times INT) 
BEGIN
 DECLARE var INT;
 SET var = 1;
 WHILE var < loop_times DO    
  INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`) 
  VALUES (var, 1000, var);
  SET var = var + 1;
 END WHILE; 
END;

-- 调用
call create_kf(100000);
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DELIMITER //
CREATE PROCEDURE create_kf_kfGroup(IN loop_times INT)  
BEGIN  
 DECLARE var INT;
 SET var = 1;
 WHILE var <= loop_times DO    
  INSERT INTO kf_user_info (`id`,`gid`,`name`) 
  VALUES (var, 1000, var);
  SET var = var + 1;
 END WHILE;  
END //
DELIMITER ; 
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show procedure status;
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select * from kf_user_info where id = 9999;
select * from kf_user_info where id = 99999;
update kf_user_info set gid = 2000 where id = 8888;
update kf_user_info set gid = 2000 where id = 88888;
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SELECT * FROM mysql.slow_log order by start_time desc;
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show variables like "slow_query_log_file"
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pt-query-digest /var/lib/mysql/VM-0-14-centos-slow.log
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# Profile
# Rank Query ID                            Response time Calls R/Call V/M 
# ==== =================================== ============= ===== ====== ====
#    1 0xE2566F6154AFF41948FE497E53631B43   0.1480 56.1%     4 0.0370  0.00 UPDATE kf_user_info
#    2 0x2DFBC6DBF0D68EF2EC2AE954DC37A1A4   0.1109 42.1%     4 0.0277  0.00 SELECT kf_user_info
# MISC 0xMISC                               0.0047  1.8%     2 0.0024   0.0 <2 ITEMS>
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