前言：
眼前同学们对“数据库瓶颈怎么处理”大概比较珍视，姐妹们都需要分析一些“数据库瓶颈怎么处理”的相关资讯。那么小编也在网络上汇集了一些有关“数据库瓶颈怎么处理””的相关内容，希望兄弟们能喜欢，各位老铁们快快来了解一下吧！对于正在运行的mysql，性能如何，参数设置的是否合理，账号设置的是否存在安全隐患，你是否了然于胸呢？
俗话说工欲善其事，必先利其器，定期对你的MYSQL数据库进行一个体检，是保证数据库安全运行的重要手段，因为，好的工具是使你的工作效率倍增！
今天和大家分享几个mysql 优化的工具，你可以使用它们对你的mysql进行一个体检，生成awr报告，让你从整体上把握你的数据库的性能情况。
mysqltuner.pl
是mysql一个常用的数据库性能诊断工具，主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题，给出改进的建议。是mysql优化的好帮手。
在上一版本中，MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的约300个指标。
项目地址：
下载
[root@localhost ~]#wget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 >> 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报告分析
1）重要关注 [!!]（中括号有叹号的项）例如 [!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM)，表示内存已经严重用超了。
2）关注最后给的建议“Recommendations ”。
tuning-primer.sh
mysql的另一个优化工具，针于mysql的整体进行一个体检，对潜在的问题，给出优化的建议。
项目地址：
目前，支持检测和优化建议的内容如下：
下载
[root@localhost ~]#wget使用
[root@localhost ~]# [root@localhost dba]# ./tuning-primer.sh -- MYSQL PERFORMANCE TUNING PRIMER -- - By: Matthew Montgomery -报告分析
重点查看有红色告警的选项，根据建议结合自己系统的实际情况进行修改，例如：
pt-variable-advisor
pt-variable-advisor 可以分析MySQL变量并就可能出现的问题提出建议。
安装
[root@localhost ~]#wget [root@localhost ~]#yum install percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm使用
pt-variable-advisor是pt工具集的一个子工具，主要用来诊断你的参数设置是否合理。
[root@localhost ~]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock报告分析
重点关注有WARN的信息的条目，例如：
pt-qurey-digest
pt-query-digest 主要功能是从日志、进程列表和tcpdump分析MySQL查询。
安装
具体参考3.1节
使用
pt-query-digest主要用来分析mysql的慢日志，与mysqldumpshow工具相比，py-query_digest 工具的分析结果更具体，更完善。
[root@localhost ~]# pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log常见用法分析
1）直接分析慢查询文件:
pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log
2）分析最近12小时内的查询：
pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log
3）分析指定时间范围内的查询：
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语句的慢查询
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report4.log5）针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report5.log6）查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log报告分析第一部分：总体统计结果Overall：总共有多少条查询Time range：查询执行的时间范围unique：唯一查询数量，即对查询条件进行参数化以后，总共有多少个不同的查询total：总计min：最小max：最大avg：平均95%：把所有值从小到大排列，位置位于95%的那个数，这个数一般最具有参考价值median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数第二部分：查询分组统计结果Rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，通过--order-by指定Query ID：语句的ID，（去掉多余空格和文本字符，计算hash值）Response：总的响应时间time：该查询在本次分析中总的时间占比calls：执行次数，即本次分析总共有多少条这种类型的查询语句R/Call：平均每次执行的响应时间V/M：响应时间Variance-to-mean的比率Item：查询对象第三部分：每一种查询的详细统计结果ID：查询的ID号，和上图的Query ID对应Databases：数据库名Users：各个用户执行的次数（占比）Query_time distribution ：查询时间分布, 长短体现区间占比。Tables：查询中涉及到的表Explain：SQL语句 标签： #数据库瓶颈怎么处理
