一、简单安装
wget percona.com/get/pt-query-digest chmoe u+x pt-query-digest
二、简单使用
./pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log | more
参考文章：http://blog.itpub.net/29773961/viewspace-2024992/
pt-query-digest是一套帮助DBA管理mysql的工具集percona-toolkit下的一个小工具，由percona公司开发。
用于做日志分析，此处用于分析slow log，除此之外还可以分析binary log，和general log。
一、安装
去官网选择对应的版本和平台：
此处我用的是percona-toolkit-2.2.16.tar.gz，直接解压使用。
- $ tar zxvf percona-toolkit-2.2.16.tar.gz
- $ cd percona-toolkit-2.2.16/bin
- $ ./pt-query-digest --version
二、基础使用
基础语法：
pt-query-digest [OPTION...] [FILE]
1、完整分析
- $ pt-query-digest slow_log > slow_report
2、分析最近1小时产生的日志\分析从--since到--until产生的日志
- $ pt-query-digest --since=1h slow_log > slow_report2
- $ pt-query-digest --since=‘2016-01-01 00:00:00‘ --until=‘2016-02-01‘ slow_log > slow_report3
3、针对某类语句分析，比如select
- $ pt-query-digest --filter ‘$event->{fingerprint} =~ m/^select/i‘ slow.log > slow_report4
4、针对某个用户分析，比如dbback
- $ pt-query-digest --filter ‘($event->{user} || "") =~ m/^dbback/i‘ slow.log> slow_report5
5、将分析结果输出到mysql-server中：
- $ pt-query-digest --review h=localhost,D=test,t=review slow.log
更多用法可参考官方手册
三、输出结果分析
第一部分：
Overall：
126.72k 被记录进来的查询次数，其中1k=10^3
140 去重之后的次数，即总共有多少个查询
Time range：
从日志中提取出2016-02-01 00:02:12 到 2016-03-02 03:02:30中的相关语句
接下来是时间和传输流量统计：
total：总计、min：最小值、max：最大值、avg：平均值、stddev：标准方差、median：中值
第二部分：
Rank：排序等级，在第三部分可以用于匹配具体语句
Query ID：16进制数的查询ID，在第三部分可以用于匹配具体语句
Response time：总共的响应时间，即这一条总共的执行时间
Calls：总共被查询的次数，即某一条总共被执行了多少层次
R/Calls：这一条的平均执行时间
V/M：方差均值比
Item：语句概览
第三部分：
Database：数据库名
Hosts：DB的host
Users：执行该语句的DB用户
Query_time distribution：该条语句执行时间的次数分布，###越多代表越多的执行时间在这个范围
其他：
如果要分析结果可视化，可以结合Anemometer等工具实现。
参考文档：
https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-query-digest.html