這篇文章給大家推薦4個mysql 優化的工具，你可以用它們對你的mysql進行一個體檢，產生awr報告，讓你從整體上把握你的資料庫的效能。
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對於正在運行的mysql效能如何？參數設定的是否合理？帳號設定的是否有安全隱憂是否了然於胸？
俗話說工欲善其事，必先利其器，定期對你的MYSQL資料庫進行一個體檢，是確保資料庫安全運作的重要手段。
今天和大家分享幾個mysql 優化的工具，你可以用它們對你的mysql進行一個體檢，產生awr報告，讓你從整體上把握你的資料庫的效能。
#這是mysql一個常用的資料庫效能診斷工具，主要檢查參數設定的合理性包括日誌檔案、儲存引擎、安全建議及效能分析。針對潛在的問題，給予改進的建議，是mysql優化的好幫手。
在上一版本中，MySQLTuner支援MySQL / MariaDB / Percona Server的約300個指標。
專案網址：https://github.com/major/MySQ...
#1.1 下載
[root@localhost ~]#wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl
1.2 使用
[root@localhost ~]# ./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock >> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden <major> >> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/ >> Run with '--help' for additional options and output filtering\[--\] Skipped version check for MySQLTuner scriptPlease enter your MySQL administrative login: rootPlease enter your MySQL administrative password: \[OK\] Currently running supported MySQL version 5.7.23\[OK\] Operating on 64-bit architecture</major>
1.3、報告分析
1）重要關注[!!]（中括號有嘆號的項）例如[!!] Maximum possible memory usage : 4.8G (244.13% of installed RAM)，表示記憶體已經嚴重用超了。
2）專注於最後給的建議「Recommendations 」。
這是mysql的另一個最佳化工具，針於mysql的整體進行一個體檢，對潛在的問題，給予優化的建議。
專案網址：https://github.com/BMDan/tuni...
目前，支援偵測和最佳化建議的內容如下：
2.1 下載
[root@localhost ~]#wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh
2.2 使用
[root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh -- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER -- - By: Matthew Montgomery -
2.3 報告分析
#重點查看有紅色警報的選項，根據建議結合自己系統的實際情況進行修改，例如：
pt-variable-advisor 可以分析MySQL變數並就可能出現的問題提出建議。
3.1 安裝
https://www.percona.com/downl...
[root@localhost ~]#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\[root@localhost ~\]#yum install percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm
3.2 使用
pt-variable-advisor是pt工具集的子工具，主要用來診斷你的參數設定是否合理。
[root@localhost ~]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock
3.3 報告分析
專注於有WARN的資訊的條目，例如：
4.1安裝
具體參考3.1節4.2使用
pt-query-digest主要用來分析mysql的慢日誌，與mysqldumpshow工具相比，py-query_digest 工具的分析結果更具體，更完善。[root@localhost ~]# pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log
4.3 常見用法分析
1）直接分析慢速查詢檔案:pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log
pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log
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
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report4.logpt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report5.logpt-query-digest --filter '(($event->{Full\_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full\_join} || "") eq "yes")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log4.4 報告分析
第一部分：總體統計結果Overall：總共有多少個查詢Time range：查詢執行的時間範圍unique：唯一查詢數量，即對查詢條件進行參數化以後，總共有多少個不同的查詢total：總計min：最小max：最大avg：平均95%：把所有值從小到大排列，位置位於95%的那個數，這個數字一般最具有參考價值median：中位數，把所有值從小到大排列，位置位於中間那個數第二部分：查詢分組統計結果Rank：所有語句的排名，預設按查詢時間降序排列，透過--order-by指定Query ID：語句的ID，（去掉多餘空格和文字字符，計算hash值） Response：總的回應時間time ：此查詢在本次分析中總的時間佔比calls：執行次數，即本次分析總共有多少條這種類型的查詢語句R/Call：平均每次執行的回應時間V/M：回應時間Variance -to-mean的比率Item：查詢物件
第三部分：每一種查詢的詳細統計結果
ID：查詢的ID號，和上圖的Query ID對應Databases：資料庫名稱Users：個別使用者執行的次數（佔比） Query_time distribution ：查詢時間分佈, 長短體現區間佔比。 Tables：查詢中涉及的表 Explain：SQL語句。
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