MySQL用のMicrosoft "SQL Server Profiler"のようなツールはありますか？

Question

MySQLでの開発中に、プロファイラーを起動できなくなってしまいました。 SQLyog はクエリアナライザーの十分な代替品ですが、SQLプロファイラーのように機能するツールは見つかりませんでした。

Microsoftの SQLプロファイラを見たことがないMySQLの人のために、ここにスクリーンショットがあります。

profiler sql

以前の仕事では切り捨てられたSQLプロファイラのツールがあり、スタックトレースも提供されました

altiris profiler

MySQLで動作する前述のようなツールを知っている人はいますか？.

（参考までに、Altiris ProfilerをMySQLで動作させることができますが、Windowsの実行が含まれるため、SymantecのSKUではないため、ライセンスは非常に難しいです）

Sam Saffron · Accepted Answer

いいえ、そのようなツールはありません。

RolandoMySQLDBA · Answer

MySQLはクエリプロファイリングを思いついたことはありません。 MySQLがOracleから祖父に代わった今、私はこれが引き続き当てはまることを知っています。

しかし、すべての希望が失われるわけではありません。

2007年以来、Perconaは、クエリプロファイリングを含め、開発者やDBAが望むすべてのもののためのいくつかの絶対に素晴らしいツールを思い付きました。

[〜＃〜] maatkit [〜＃〜] として知られるPerconaの最初のツールセットは、 MySQLの深刻なユーザー。 それは多くのこと を備えています：

クエリプロファイリング
レプリケーションハートビート
レプリケーションスレーブ管理
テーブルのチェックサムと同期

Perconaは最近、MAATKITをより最新のツールセットに分岐しました今日Percona Toolkitとして知られています。これらのツールは、深刻なMySQLユーザーの活動の領域を拡張して、MAATKITが中断したところから次のようなものを取り入れました。

外部キーエラーチェック
オンラインスキーマの変更
Visual Explain Plans
もっと ...

元の質問に戻ると、クエリプロファイリング用のツールは

pt-query-advisor
pt-query-digest
mk-query-profiler （MAATKITユーザーの場合）
mk-query-digest （MAATKITユーザー向け）

これらのツールのいずれかを使用して得られる可能性のある豊富な情報の例を次に示します。

私は、クライアントがmk-query-digestを実装して、20分ごとに実行される最悪のクエリ20件を報告するのを支援しました。 このYouTubeビデオからアイデアを得ました 。クライアントは、不正なクエリの出力をmemcachedに移動するため、クエリがデータベースに損害を与える頻度が低くなります。

これは、mk-query-digestを呼び出すために作成したスクリプトです（プロセスリストのみを調べています）。

#!/bin/sh RUNFILE=/tmp/QueriesAreBeingDigested.txt if [ -f ${RUNFILE} ] ; then exit ; fi MKDQ=/usr/local/sbin/mk-query-digest RUNTIME=${1} COPIES_TO_KEEP=${2} DBVIP=${3} WHICH=/usr/bin/which DATE=`${WHICH} date` ECHO=`${WHICH} echo` HEAD=`${WHICH} head` TAIL=`${WHICH} tail` AWK=`${WHICH} awk` SED=`${WHICH} sed` CAT=`${WHICH} cat` WC=`${WHICH} wc` RM=`${WHICH} rm | ${TAIL} -1 | ${AWK} '{print $1}'` LS=`${WHICH} ls | ${TAIL} -1 | ${AWK} '{print $1}'` HAS_THE_DBVIP=`/sbin/ip addr show | grep "scope global secondary" | grep -c "${DBVIP}"` if [ ${HAS_THE_DBVIP} -eq 1 ] ; then exit ; fi DT=`${DATE} +"%Y%m%d_%H%M%S"` UNIQUETAG=`${ECHO} ${SSH_CLIENT}_${SSH_CONNECTION}_${DT} | ${SED} 's/\./ /g' | ${SED} 's/ //g'` cd /root/QueryDigest OUTFILE=QP_${DT}.txt HOSTADDR=${DBVIP} ${MKDQ} --processlist h=${HOSTADDR},u=queryprofiler,p=queryprofiler --run-time=${RUNTIME} > ${OUTFILE} # # Rotate out Old Copies # QPFILES=QPFiles.txt QPFILES2ZAP=QPFiles2Zap.txt ${LS} QP_[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]_[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9].txt > ${QPFILES} LINECOUNT=`${WC} -l < ${QPFILES}` if [ ${LINECOUNT} -gt ${COPIES_TO_KEEP} ] then (( DIFF = LINECOUNT - COPIES_TO_KEEP )) ${HEAD} -${DIFF} < ${QPFILES} > ${QPFILES2ZAP} for QPFILETOZAP in `${CAT} ${QPFILES2ZAP}` do ${RM} ${QPFILETOZAP} done fi rm -f ${QPFILES2ZAP} rm -f ${QPFILES} rm -f ${RUNFILE}

これが、mk-query-digestを使用してmysqlに接続するために作成したユーザーです。

GRANT PROCESS ON *.* TO 'queryprofiler'@'%' IDENTIFIED BY 'queryprofiler';

これは私が20分（10秒未満）ごとに実行したcrontabで、最新の144コピー（48時間のプロファイリング）を保持しています。

*/20 * * * * /root/QueryDigest/ExecQueryDigest.sh 1190s 144 10.1.1.8

信じられないほどの部分：mk-query-digestの出力

2011-12-28 11:20:00を1190秒実行したプロファイル（20分-10秒未満）を次に示します。

最後の22行

# Rank Query ID Response time Calls R/Call Item # ==== ================== ================ ======= ========== ==== # 1 0x5E994008E9543B29 40.3255 11.2% 101 0.399263 SELECT schedule_occurrence schedule_eventschedule schedule_event schedule_eventtype schedule_event schedule_eventtype schedule_occurrence.start # 2 0x392F6DA628C7FEBD 33.9181 9.4% 17 1.995184 SELECT mt_entry mt_objecttag # 3 0x6C6318E56E149036 26.4695 7.3% 102 0.259505 SELECT schedule_occurrence schedule_eventschedule schedule_event schedule_eventtype schedule_event schedule_eventtype schedule_occurrence.start # 4 0x00F66961DAE6FFB2 25.5472 7.1% 55 0.464495 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 5 0x99E13015BFF1E75E 22.3618 6.2% 199 0.112371 SELECT mt_entry mt_objecttag # 6 0x84DD09F0FC444677 22.3516 6.2% 39 0.573118 SELECT mt_entry # 7 0x440EBDBCEDB88725 21.1817 5.9% 36 0.588380 SELECT mt_entry # 8 0x8D258C584B858811 17.2402 4.8% 37 0.465951 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 9 0x4E2CB0F4CAFD1400 16.9768 4.7% 40 0.424419 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 10 0x377E0D0898266FDD 16.6979 4.6% 150 0.111319 SELECT polls_pollquestion mt_category # 11 0x3B9686D98BB8E054 16.2089 4.5% 32 0.506529 SELECT mt_entry mt_objecttag mt_tag # 12 0x97F670B604A85608 15.6158 4.3% 34 0.459287 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 13 0x3F5557DA231225EB 14.4309 4.0% 36 0.400859 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 14 0x191D660A10738896 13.1220 3.6% 31 0.423290 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 15 0xF88F7421DD88036D 12.1261 3.4% 61 0.198788 SELECT mt_entry mt_blog mt_objecttag mt_tag mt_author # 16 0xA909BF76E7051792 10.3971 2.9% 53 0.196172 SELECT mt_entry mt_objecttag mt_tag # 17 0x3D42D07A335ED983 9.1424 2.5% 20 0.457121 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 18 0x59F43B57DD43F2BD 9.0533 2.5% 21 0.431111 SELECT mt_entry mt_placement mt_category # 19 0x7961BD4C76277EB7 8.5564 2.4% 47 0.182052 INSERT UNION UPDATE UNION mt_session # 20 0x173EB4903F3B6DAC 8.5394 2.4% 22 0.388153 SELECT mt_entry mt_placement mt_category

これは、クエリの応答時間をクエリが呼び出された回数で割ったものに基づく、パフォーマンスが最も低い20のクエリのリストです。

クエリID＃1を見ると、0x5E994008E9543B29、出力ファイルでそのクエリIDを見つけ、ここにその特定のクエリのレポートがあります。

# Query 1: 0.09 QPS, 0.03x concurrency, ID 0x5E994008E9543B29 at byte 0 __ # This item is included in the report because it matches --limit. # pct total min max avg 95% stddev median # Count 4 101 # Exec time 7 40s 303ms 1s 399ms 992ms 198ms 293ms # Lock time 0 0 0 0 0 0 0 0 # Users 1 mt # Hosts 101 10.64.95.73:33750 (1), 10.64.95.73:34452 (1), 10.64.95.73:38440 (1)... 97 more # Databases 1 mt1 # Time range 1325089201 to 1325090385 # bytes 0 273.60k 2.71k 2.71k 2.71k 2.62k 0 2.62k # id 4 765.11M 7.57M 7.58M 7.58M 7.29M 0.12 7.29M # Query_time distribution # 1us # 10us # 100us # 1ms # 10ms # 100ms ################################################################ # 1s ###### # 10s+ # Tables # SHOW TABLE STATUS FROM `mt1` LIKE 'schedule_occurrence'\G # SHOW CREATE TABLE `mt1`.`schedule_occurrence`\G # SHOW TABLE STATUS FROM `mt1` LIKE 'schedule_eventschedule'\G # SHOW CREATE TABLE `mt1`.`schedule_eventschedule`\G # SHOW TABLE STATUS FROM `mt1` LIKE 'schedule_event'\G # SHOW CREATE TABLE `mt1`.`schedule_event`\G # SHOW TABLE STATUS FROM `mt1` LIKE 'schedule_eventtype'\G # SHOW CREATE TABLE `mt1`.`schedule_eventtype`\G # SHOW TABLE STATUS FROM `schedule_occurrence` LIKE 'start'\G # SHOW CREATE TABLE `schedule_occurrence`.`start`\G # EXPLAIN SELECT `schedule_occurrence`.`id`, `schedule_occurrence`.`schedule_id`, `schedule_occurrence`.`event_id`, `schedule_occurrence`.`start`, `schedule_occurrence`.`end`, `schedule_occurrence`.`cancelled`, `schedule_occurrence`.`original_start`, `schedule_occurrence`.`original_end`, `schedule_occurrence`.`all_day`, `schedule_occurrence`.`ongoing`, `schedule_occurrence`.`featured`, `schedule_eventschedule`.`id`, `schedule_eventschedule`.`event_id`, `schedule_eventschedule`.`start`, `schedule_eventschedule`.`end`, `schedule_eventschedule`.`all_day`, `schedule_eventschedule`.`ongoing`, `schedule_eventschedule`.`min_date_calculated`, `schedule_eventschedule`.`max_date_calculated`, `schedule_eventschedule`.`rule`, `schedule_eventschedule`.`end_recurring_period`, `schedule_eventschedule`.`textual_description`, `schedule_event`.`id`, `schedule_event`.`title`, `schedule_event`.`slug`, `schedule_event`.`description`, `schedule_event`.`Host_id`, `schedule_event`.`cost`, `schedule_event`.`age_restrictions`, `schedule_event`.`more_info`, `schedule_event`.`photo_id`, `schedule_event`.`contact_email`, `schedule_event`.`event_type_id`, `schedule_event`.`featured`, `schedule_event`.`staff_pick`, `schedule_event`.`futuremost`, `schedule_event`.`creator_id`, `schedule_event`.`created_on`, `schedule_event`.`allow_comments`, `schedule_event`.`mt_entry`, `schedule_eventtype`.`id`, `schedule_eventtype`.`parent_id`, `schedule_eventtype`.`name`, `schedule_eventtype`.`slug`, `schedule_eventtype`.`lft`, `schedule_eventtype`.`rght`, `schedule_eventtype`.`tree_id`, `schedule_eventtype`.`level`, T5.`id`, T5.`title`, T5.`slug`, T5.`description`, T5.`Host_id`, T5.`cost`, T5.`age_restrictions`, T5.`more_info`, T5.`photo_id`, T5.`contact_email`, T5.`event_type_id`, T5.`featured`, T5.`staff_pick`, T5.`futuremost`, T5.`creator_id`, T5.`created_on`, T5.`allow_comments`, T5.`mt_entry`, T6.`id`, T6.`parent_id`, T6.`name`, T6.`slug`, T6.`lft`, T6.`rght`, T6.`tree_id`, T6.`level` FROM `schedule_occurrence` INNER JOIN `schedule_eventschedule` ON (`schedule_occurrence`.`schedule_id` = `schedule_eventschedule`.`id`) INNER JOIN `schedule_event` ON (`schedule_eventschedule`.`event_id` = `schedule_event`.`id`) INNER JOIN `schedule_eventtype` ON (`schedule_event`.`event_type_id` = `schedule_eventtype`.`id`) INNER JOIN `schedule_event` T5 ON (`schedule_occurrence`.`event_id` = T5.`id`) INNER JOIN `schedule_eventtype` T6 ON (T5.`event_type_id` = T6.`id`) WHERE (EXTRACT(MONTH FROM `schedule_occurrence`.`start`) = 8 AND EXTRACT(DAY FROM `schedule_occurrence`.`start`) = 6 AND `schedule_occurrence`.`start` BETWEEN '2011-01-01 00:00:00' and '2011-12-31 23:59:59.99') ORDER BY `schedule_occurrence`.`ongoing` ASC, `schedule_occurrence`.`all_day` DESC, `schedule_occurrence`.`start` ASC\G

ヒストグラムはテキストベースですが、クエリの全体的なパフォーマンスを正確に示します。1秒以上実行されることもあり、ほとんどの場合0.01〜0.1秒の間です。ここから、クエリのリファクタリング、memcachedへのクエリ結果の配置、欠落またはカバーするインデックスの追加などを行うことで、パフォーマンスチューニングを行うことができます。