mysqlsla是hackmysql.com推出的一款MySQL的日志分析工具，可以分析mysql的慢查询日志、分析慢查询非常好用，能针对库分析慢查询语句的执行频率、扫描的数据量、消耗时间等，而且分析出来以后还有语句范例
1..mysql日志分析工具 mysqlsla的安装以及使用
[[email protected] mysqlsla-2.03]# yum install perl-ExtUtils\*
[[email protected] tools]# tar xf mysqlsla-2.03.tar.gz
[[email protected] tools]# cd mysqlsla-2.03
[[email protected] mysqlsla-2.03]# perl Makefile.PL
[[email protected] mysqlsla-2.03]# make
[[email protected] mysqlsla-2.03]# make install
使用的参数说明：
-lt --log-type
通过这个参数来制定log的类型，主要有slow，general，binary，msl，udl,分析slow log时通过限制为slow
-sort
特定使用什么参数老对比分析结果进行排序，默认是按照t_sum
来进行排序的
-top
显示sql的数量，默认是10，表示去按照规则排序的前多少条
-sf --statement-filter
过滤sql语句的类型，比如select,update,drop 例如"+SELECT,INSERT"，
三、统计参数说明
1. queries total: 总查询次数
2. unique:去重后的sql数量
3. sorted by : 输出报表的内容排序 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.
4. Count: sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比.
5. 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.
6. 95% of Time: 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间.
7. Lock Time: 等待锁的时间.
8.95% of Lock: 95%的慢sql等待锁时间.
9.Rows sent: 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量.
10.Rows examined: 扫描的行数量.
11.Database: 属于哪个数据库.
12.Users: 哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比.
13. Query abstract: 抽象后的sql语句.
14. Query sample: sql语句.
四.使用范例
①统计慢查询为dowload_server1-slow.log的所有select的慢查询sql，并显示执行时间最长的10条sql，并
写到sql_time.sql中
mysqlsla -lt slow -sf “+select”-top 10 dowload_server1-slow.log >test_time.log
②统计慢查询文件为
dowload_server1-slow.log的数据库为
ultraxsmutf8数据库的所有select和update的慢查询sql，并查询，次数最多的100条sql，并写到sql_num.sql中去
mysqlsla -lt slow -sf “+select，update” -top 100 -sort c_sum -db ultraxsmutf8 dowload_server1-slow.log>sql_num.sql
mysqlsla使用问题解决办法
类似错误：Can‘t locate DBI.pm in @INC (@INC contains: /usr/lib/perl
解决方法：
tar -zxvf DBI-1.623.tar.gz
cd DBI-1.623
perl Makefile.PL
make && make install
自己测试：
mysql> create table testw( id int);
mysql> insert into testw values(1); #没有建立主键，按照 这种方式插入10条数据
mysql> insert into testw select * from testw; #按照这种方式，插入千万数据
mysql> select count(*) from testw;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10485760 |
+----------+
1 row in set (9.20 sec)
mysql>
mysql> select * from testw where id=10001; #以这种方式多查询几次，日志存放在/data/3306/slow.log中
Empty set (8.44 sec)
mysql>
[[email protected] 3306]# mysqlsla -lt slow -sf "+select" -top 4 slow.log >/tmp/test_time.log
查看mysqlsla处理后的结果
[[email protected] ~]# cd /tmp
[[email protected] tmp]# cat test_time.log #以这一个进行慢查询分析
Count : 3 (33.33%) #3代表sql语句执行的次数 33.33% 代表在慢查询中所占的比例
Time : 11.370889 s total, 3.790296 s avg, 1.53384 s to 7.393065 s max (23.64%) #总时间 平均时间 最小时间 最大时间
Lock Time (s) : 248 otal, 83 vg, 64 o 112 ax (0.40%) #等待锁表时间
Rows sent : 1 avg, 1 to 1 max (0.00%) #*结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量*
Rows examined : 6.12M avg, 2.62M to 10.49M max (25.45%) /*扫描的行数量*/
Database :
Users :
[email protected] : 100.00% (3) of query, 100.00% (9) of all users /*哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比*/
Query abstract:
SELECT COUNT(*) FROM oldboy.testw; #抽象后的sql语句
Query sample:
select count(*) from oldboy.testw;
索引测试：
mysql> select * from testw where id=146475;
Empty set (7.23 sec)
mysql> select * from testw where id=146455;
Empty set (7.90 sec)
mysql> create index index_id on testw(id);
Query OK, 0 rows affected (1 min 53.66 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from testw where id=146455;
Empty set (0.06 sec)
mysql> select * from testw where id=146475;
Empty set (0.00 sec)
mysql>
explain分析（这就是效率）
mysql> explain select * from testw where id=146475 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: testw
type: ref
possible_keys: index_id
key: index_id
key_len: 5
ref: const
rows: 1
Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.06 sec)
ERROR:
No query specified
mysql>