Làm cách nào để cấu hình MySQL?


17

Những công cụ nào tồn tại để cấu hình MySQL, như cách MSSQL 2000+ làm với SQL Profiler?

Tôi muốn theo dõi những thứ như câu lệnh SQL được thực thi, thời gian thực hiện, kế hoạch thực hiện, v.v.

Câu trả lời:



5

nếu bạn đã bật ghi nhật ký truy vấn trên môi trường sản xuất / kiểm tra của mình [trường hợp không cần thiết], bạn có thể sử dụng mk-query-digest từ bộ công cụ maatkit . nó sẽ giúp bạn xác định truy vấn nào thường xuyên nhất / mất nhiều thời gian nhất, v.v.


3

Một tùy chọn thương mại khác là Trình phân tích truy vấn MySQL , một phần của Trình giám sát doanh nghiệp MySQL. Tôi đã thấy nó hữu ích ở mức độ vừa phải trong việc giúp lập hồ sơ các truy vấn kỳ quặc để tìm ra cách cải thiện hiệu suất của chúng.





0

Tôi đã sử dụng một số tập lệnh và các công cụ khác, tất cả đều tuyệt vời, nhưng tôi thấy Jet Profiler thực sự tốt trong việc theo dõi và trực quan hóa thời gian thực về những gì đang diễn ra và cách mọi thứ đang thay đổi. Phiên bản đầy đủ có giá tiền nhưng phiên bản miễn phí bị hạn chế cũng hữu ích và mang lại cho bạn cảm giác tốt về những gì mà phiên bản đầy đủ có thể làm.


0

Xem: https://sites.google.com/site/basicsqlmanagment/ Hoạt động với tôi, không phải là trình lược tả proxy


1
Chào mừng bạn đến với Lỗi Máy chủ! Nói chung, chúng tôi thích câu trả lời trên trang web để có thể tự đứng vững - Liên kết rất tuyệt, nhưng nếu liên kết đó bị hỏng, câu trả lời sẽ có đủ thông tin để vẫn hữu ích. Vui lòng xem xét chỉnh sửa câu trả lời của bạn để bao gồm chi tiết hơn. Xem Câu hỏi thường gặp để biết thêm.
slm

0

Tôi rất khuyến khích những điều sau đây

Từ Tài liệu MAATKIT cũ

 Column        Meaning
 ============  ==========================================================
 Rank          The query's rank within the entire set of queries analyzed
 Query ID      The query's fingerprint
 Response time The total response time, and percentage of overall total
 Calls         The number of times this query was executed
 R/Call        The mean response time per execution
 Apdx          The Apdex score; see --apdex-threshold for details
 V/M           The Variance-to-mean ratio of response time
 EXPLAIN       If --explain was specified, a sparkline; see --explain
 Item          The distilled query

Trong DBA StackExchange tôi đã trả lời các hiệu ứng hiệu suất nhật ký truy vấn chung của MySQL . Trong bài viết cũ của tôi, tôi đã đề xuất sử dụng mk-query-digest thay vì nhật ký chung hoặc nhật ký chậm. Từ bài đăng đó, đây là đầu ra mẫu của hồ sơ truy vấn được thực hiện bởi mk-query-digest:

# Rank Query ID           Response time    Calls   R/Call     Item
# ==== ================== ================ ======= ========== ====
#    1 0x812D15015AD29D33   336.3867 68.5%     910   0.369656 SELECT mt_entry mt_placement mt_category
#    2 0x99E13015BFF1E75E    25.3594  5.2%     210   0.120759 SELECT mt_entry mt_objecttag
#    3 0x5E994008E9543B29    16.1608  3.3%      46   0.351321 SELECT schedule_occurrence schedule_eventschedule schedule_event schedule_eventtype schedule_event schedule_eventtype schedule_occurrence.start
#    4 0x84DD09F0FC444677    13.3070  2.7%      23   0.578567 SELECT mt_entry
#    5 0x377E0D0898266FDD    12.0870  2.5%     116   0.104199 SELECT polls_pollquestion mt_category
#    6 0x440EBDBCEDB88725    11.5159  2.3%      21   0.548376 SELECT mt_entry
#    7 0x1DC2DFD6B658021F    10.3653  2.1%      54   0.191949 SELECT mt_entry mt_placement mt_category
#    8 0x6C6318E56E149036     8.8294  1.8%      44   0.200667 SELECT schedule_occurrence schedule_eventschedule schedule_event schedule_eventtype schedule_event schedule_eventtype schedule_occurrence.start
#    9 0x392F6DA628C7FEBD     8.5243  1.7%       9   0.947143 SELECT mt_entry mt_objecttag
#   10 0x7DD2B294CFF96961     7.3753  1.5%      70   0.105362 SELECT polls_pollresponse
#   11 0x9B9092194D3910E6     5.8124  1.2%      57   0.101973 SELECT content_specialitem content_basecontentitem advertising_product organizations_neworg content_basecontentitem_item_attributes
#   12 0xA909BF76E7051792     5.6005  1.1%      55   0.101828 SELECT mt_entry mt_objecttag mt_tag
#   13 0xEBE07AC48DB8923E     5.5195  1.1%      54   0.102213 SELECT rssfeeds_contentfeeditem
#   14 0x3E52CF0261A7C3FF     4.4676  0.9%      44   0.101536 SELECT schedule_occurrence schedule_occurrence.start
#   15 0x9D0BCD3F6731195B     4.2804  0.9%      41   0.104401 SELECT mt_entry mt_placement mt_category
#   16 0x7961BD4C76277EB7     4.0143  0.8%      18   0.223014 INSERT UNION UPDATE UNION mt_session
#   17 0xD2F486BA41E7A623     3.1448  0.6%      21   0.149754 SELECT mt_entry mt_placement mt_category mt_objecttag mt_tag
#   18 0x3B9686D98BB8E054     2.9577  0.6%      11   0.268885 SELECT mt_entry mt_objecttag mt_tag
#   19 0xBB2443BF48638319     2.7239  0.6%       9   0.302660 SELECT rssfeeds_contentfeeditem
#   20 0x3D533D57D8B466CC     2.4209  0.5%      15   0.161391 SELECT mt_entry mt_placement mt_category

Trên đầu ra này là biểu đồ của 20 truy vấn hoạt động kém nhất này

Ví dụ về biểu đồ của mục nhập đầu tiên

# Query 1: 0.77 QPS, 0.28x concurrency, ID 0x812D15015AD29D33 at byte 0 __
# This item is included in the report because it matches --limit.
#              pct   total     min     max     avg     95%  stddev  median
# Count         36     910
# Exec time     58    336s   101ms      2s   370ms   992ms   230ms   393ms
# Lock time      0       0       0       0       0       0       0       0
# Users                  1      mt
# Hosts                905 10.64.95.74:54707 (2), 10.64.95.74:56133 (2), 10.64.95.80:33862 (2)... 901 more
# Databases              1     mt1
# Time range 1321642802 to 1321643988
# bytes          1   1.11M   1.22k   1.41k   1.25k   1.26k   25.66   1.20k
# id            36   9.87G  11.10M  11.11M  11.11M  10.76M    0.12  10.76M
# Query_time distribution
#   1us
#  10us
# 100us
#   1ms
#  10ms
# 100ms  ################################################################
#    1s  ###
#  10s+
# Tables
#    SHOW TABLE STATUS FROM `mt1` LIKE 'mt_entry'\G
#    SHOW CREATE TABLE `mt1`.`mt_entry`\G
#    SHOW TABLE STATUS FROM `mt1` LIKE 'mt_placement'\G
#    SHOW CREATE TABLE `mt1`.`mt_placement`\G
#    SHOW TABLE STATUS FROM `mt1` LIKE 'mt_category'\G
#    SHOW CREATE TABLE `mt1`.`mt_category`\G
# EXPLAIN
SELECT `mt_entry`.`entry_id`, `mt_entry`.`entry_allow_comments`, `mt_entry`.`entry_allow_pings`, `mt_entry`.`entry_atom_id`, `mt_entry`.`entry_author_id`, `mt_entry`.`entry_authored_on`, `mt_entry`.`entry_basename`, `mt_entry`.`entry_blog_id`, `mt_entry`.`entry_category_id`, `mt_entry`.`entry_class`, `mt_entry`.`entry_comment_count`, `mt_entry`.`entry_convert_breaks`, `mt_entry`.`entry_created_by`, `mt_entry`.`entry_created_on`, `mt_entry`.`entry_excerpt`, `mt_entry`.`entry_keywords`, `mt_entry`.`entry_modified_by`, `mt_entry`.`entry_modified_on`, `mt_entry`.`entry_ping_count`, `mt_entry`.`entry_pinged_urls`, `mt_entry`.`entry_status`, `mt_entry`.`entry_tangent_cache`, `mt_entry`.`entry_template_id`, `mt_entry`.`entry_text`, `mt_entry`.`entry_text_more`, `mt_entry`.`entry_title`, `mt_entry`.`entry_to_ping_urls`, `mt_entry`.`entry_week_number` FROM `mt_entry` INNER JOIN `mt_placement` ON (`mt_entry`.`entry_id` = `mt_placement`.`placement_entry_id`) INNER JOIN `mt_category` ON (`mt_placement`.`placement_category_id` = `mt_category`.`category_id`) WHERE (`mt_entry`.`entry_status` = 2  AND `mt_category`.`category_basename` IN ('business_review' /*... omitted 3 items ...*/ ) AND NOT (`mt_entry`.`entry_id` IN (53441))) ORDER BY `mt_entry`.`entry_authored_on` DESC LIMIT 4\G
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.