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MySQL日志文件与分析
1.查询日志、慢查询日志、二进制日志对比
| 查询日志 | general_log |
会记录用户的所有操作，其中包含增删查改等 | 可以指定输出为表 |
| 慢查询日志 | slow_log |
只要超过定义时间的所有操作语句都记录 | 可以指定输出为表 |
| 二进制日志 | log_bin |
记录可能执行更改的所有操作 | mysqlbinlog查看 |
2.日志的分析
2.1日志的存储
数据操作过程中，Mysqld是将接收到的语句按照接收的顺序(注意不是执行顺序)写到查询日志文件中。一条一条就类似这样：
# Time: 070927 8:08:52
# User@Host: root[root] @ [192.168.0.20]
# Query_time: 372 Lock_time: 136 Rows_sent: 152 Rows_examined: 263630
select id, name from manager where id in (66,10135);
这样的话，当我们去查看日志内容时就会灰常费时费神费眼睛。那么应该怎么破？
自5.1.6版本起，就有一波新功能出炉，比如查询日志可以写到数据库系统中的专用表。
MySQL的命令行在启动时可以加载很多参数，其中就提供了一个日志专用的参数--log-output，用来指定日志文件的输出方式.
--log-output参数可选值有三个：
- TABLE：记录到数据库中的日志表；
- FILE：记录到日志文件，默认值即为FILE (在5.1.6到5.1.20版本时，默认值为TABLE)；
- NONE：不记录。
（1）可以是TABLE、FILE、NONE，也可以是TABLE及FILE的组合(用逗号隔开)，默认为TABLE。
（2）如果组合中出现了NONE，那么其它设定都将失效，同时，无论是否启用日志功能，也不会记录任何相关的日志信息。
（3）作用范围为全局级别，可用于配置文件，属动态变量。
（4）启用mysqld进程时附加--log-output指定日志输出类型。
MySQL支持将慢查询日志保存到mysql.slow_log这张表中:
2.2慢查询分析工具
如果慢查询日志输出类型已经指定了FILE，在日志量大的情况下，我们可以借助一些分析工具。
（2）mysqlsla
hackmysql.com推出的一款日志分析工具
功能非常强大. 数据报表,非常有利于分析慢查询的原因, 包括执行频率, 数据量, 查询消耗等.
格式说明如下：
总查询次数 (queries total), 去重后的sql数量 (unique)输出报表的内容排序(sorted by)最重大的慢sql统计信息, 包括平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数, 扫描的行总数。
Count： sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比。
Time： 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比。
95% of Time： 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间。
Lock Time： 等待锁的时间。
95% of Lock： 95%的慢sql等待锁时间。
Rows sent： 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量。
Rows examined： 扫描的行数量。
Database： 属于哪个数据库。
Users： 哪个用户IP占到所有用户执行的sql百分比。
Query abstract： 抽象后的sql语句。
Query sample： sql语句。
除了以上的输出, 官方还提供了很多定制化参数, 是一款不可多得的好工具。
(3) pt-upgrade
这个工具用来检查在新版本中运行的SQL是否与老版本一样，返回相同的结果，最好的应用场景就是数据迁移的时候。
pt-upgrade h=host1 h=host2 slow.log
(4) pt-query-digest
可以从普通MySQL日志，慢查询日志以及二进制日志中分析查询，甚至可以从SHOW PROCESSLIST和MySQL协议的tcpdump中进行分析，如果没有指定文件，它从标准输入流（STDIN）中读取数据。
最简单的用法如下：
pt-query-digest slow.logs
整个输出分为三大部分：
1、整体概要（Overall）
这个部分是一个大致的概要信息(类似loadrunner给出的概要信息)，通过它可以对当前MySQL的查询性能做一个初步的评估，比如各个指标的最大 值(max)，平均值(min)，95%分布值，中位数(median)，标准偏差(stddev)。这些指标有查询的执行时间（Exec time），锁占用的时间（Lock time），MySQL执行器需要检查的行数（Rows examine），最后返回给客户端的行数（Rows sent），查询的大小。
2、查询的汇总信息（Profile）
这个部分对所有”重要”的查询(通常是比较慢的查询)做了个一览表:
每个查询都有一个Query ID，这个ID通过Hash计算出来的。pt-query-digest是根据这个所谓的Fingerprint来group by的。举例下面两个查询的Fingerprint是一样的都是select * from table1 where column1 = ?，工具箱中也有一个与之相关的工具pt-fingerprint。
select * from table1 where column1 = 2 select * from table1 where column1 = 3
- Rank整个分析中该“语句”的排名，一般也就是性能最常的。
- Response time “语句”的响应时间以及整体占比情况。
- Calls 该“语句”的执行次数。
- R/Call 每次执行的平均响应时间。
- V/M 响应时间的差异平均对比率。
在尾部有一行输出，显示了其他2个占比较低而不值得单独显示的查询的统计数据。
3、详细信息
这个部分会列出Profile表中每个查询的详细信息：
包括Overall中有的信息、查询响应时间的分布情况以及该查询”入榜”的理由。
2.3BOX Anemometer
BOX Anemometer是 基于pt-query-digest将MySQL慢查询可视化
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