有了這四款腳本工具，老板再也不怕我寫爛SQL了
對于正在運行的mysql 性能如何？參數設置的是否合理？賬號設置的是否存在安全隱患？
你是否了然于胸？
俗話說工欲善其事，必先利其器，定期對你的MYSQL數據庫進行一個體檢，是保證數據庫安全運行的重要手段。
今天和大家分享幾個mysql 優化的工具，你可以使用它們對你的mysql進行一個體檢，生成awr報告，讓你從整體上把握你的數據庫的性能情況。
一、mysqltuner.pl
這是mysql一個常用的數據庫性能診斷工具，主要檢查參數設置的合理性包括日志文件、存儲引擎、安全建議及性能分析。針對潛在的問題，給出改進的建議，是mysql優化的好幫手。
在上一版本中，MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的約300個指標。
項目地址：https://github.com/major/MySQLTuner-perl
1.1 下載
[root@localhost ~]#wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl1.2 使用
[root@localhost ~]# ./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock
>> MySQLTuner 1.7.4 - Major Hayden <major@mhtx.net>
>> Bug reports, feature requests, and downloads at http://mysqltuner.com/
>> Run with '--help' for additional options and output filtering
[--] Skipped version check for MySQLTuner script
Please enter your MySQL administrative login: root
Please enter your MySQL administrative password: [OK] Currently running supported MySQL version 5.7.23
[OK] Operating on 64-bit architecture
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)，表示內存已經嚴重用超了。
2）關注最后給的建議“Recommendations ”。
二、tuning-primer.sh
這是mysql的另一個優化工具，針于mysql的整體進行一個體檢，對潛在的問題，給出優化的建議。
項目地址：https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh
目前，支持檢測和優化建議的內容如下：
2.1 下載
[root@localhost ~]#wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh2.2 使用
[root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh
-- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER --
- By: Matthew Montgomery -
2.3 報告分析
重點查看有紅色告警的選項，根據建議結合自己系統的實際情況進行修改，例如：
三、pt-variable-advisor
pt-variable-advisor 可以分析MySQL變量并就可能出現的問題提出建議。
3.1 安裝
https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
[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工具集的一個子工具，主要用來診斷你的參數設置是否合理。
[root@localhost ~]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock3.3 報告分析
重點關注有WARN的信息的條目，例如：
四、pt-qurey-digest
pt-query-digest 主要功能是從日志、進程列表和tcpdump分析MySQL查詢。
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的慢日志，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.log4.3 常見用法分析
1）直接分析慢查詢文件:
pt-query-digest /
var
/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log
2）分析最近12小時內的查詢：
pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log
3）分析指定時間范圍內的查詢：
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
4）分析指含有select語句的慢查詢：
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report4.log
5）針對某個用戶的慢查詢：
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report5.log
6）查詢所有所有的全表掃描或full join的慢查詢：
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log
4.4 報告分析
- 第一部分：總體統計結果 Overall：總共有多少條查詢 Time range：查詢執行的時間范圍 unique：唯一查詢數量，即對查詢條件進行參數化以后，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，位置位于95%的那個數，這個數一般最具有參考價值 median：中位數，把所有值從小到大排列，位置位于中間那個數
- 第二部分：查詢分組統計結果 Rank：所有語句的排名，默認按查詢時間降序排列，通過--order-by指定 Query ID：語句的ID，（去掉多余空格和文本字符，計算hash值） Response：總的響應時間 time：該查詢在本次分析中總的時間占比 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：平均每次執行的響應時間 V/M：響應時間Variance-to-mean的比率 Item：查詢對象
- 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：數據庫名 Users：各個用戶執行的次數（占比） Query_time distribution ：查詢時間分布, 長短體現區間占比。Tables：查詢中涉及到的表 Explain：SQL語句
