启慢查询日志之后，慢查询sql会被存到数据库系统表mysql.slow_log或是文件中，可参考。有两个工具可以帮助我们分析输出报告，分别是mysqldumpslow和pt-query-digest.
mysqldumpslow
mysqldumpslow是mysql自身提供的日志分析工具，一般在mysql的bin目录下
帮助信息
1 $ mysqldumpslow.pl --help
2 Usage: mysqldumpslow [ OPTS... ] [ LOGS... ]
3
4 Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are
5
6 --verbose verbose
7 --debug debug
8 --help write this text to standard output
9
10 -v verbose
11 -d debug
12 -s ORDER what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), 'at' is default
13 al: average lock time
14 ar: average rows sent
15 at: average query time
16 c: count
17 l: lock time
18 r: rows sent
19 t: query time
20 -r reverse the sort order (largest last instead of first)
21 -t NUM just show the top n queries
22 -a don't abstract all numbers to N and strings to 'S'
23 -n NUM abstract numbers with at least n digits within names
24 -g PATTERN grep: only consider stmts that include this string
25 -h HOSTNAME hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
26 default is '*', i.e. match all
27 -i NAME name of server instance (if using mysql.server startup script)
28 -l don't subtract lock time from total time
1 -s, 是表示按照何种方式排序
2 c: 访问计数
3
4 l: 锁定时间
5
6 r: 返回记录
7
8 t: 查询时间
9
10 al:平均锁定时间
11
12 ar:平均返回记录数
13
14 at:平均查询时间
15
16 -t, 是top n的意思，即为返回前面多少条的数据；
17 -g, 后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；
18
19 比如:
20 得到返回记录集最多的10个SQL。
21 mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log
22
23 得到访问次数最多的10个SQL
24 mysqldumpslow -s c -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log
25
26 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。
27 mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/mysql06_slow.log
28
29 另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则有可能出现刷屏的情况。
30 mysqldumpslow -s r -t 20 /mysqldata/mysql/mysql06-slow.log | more
如果不能执行，可以先安装perl，然后通过perl mysqldumpslow xxx.log
pt-query-digest 参考
个人觉的pt-query-digest分析报告比mysqldumpslow好用。pt-query-digest可以不仅可以分析slowlog，还可以分析binlog，generallog等。
下载安装 https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/
在windows下，下载tar.gz包，解压之后，使用perl命令运行
帮助信息
View Code
pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN]
--create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。
--filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析
--limit 限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。
--host mysql服务器地址
--user mysql用户名
--password mysql用户密码
--history 将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。
--review 将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。
--output 分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。
--since 从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。
--until 截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。
输出结果分析
分为三部分
第一部分 总体统计结果
overall：总共统计结果
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
# 该工具执行日志分析的用户时间，系统时间，物理内存占用大小，虚拟内存占用大小
# 343ms user time, 78ms system time, 0 rss, 0 vsz
# 工具执行时间
# Current date: Thu Mar 29 15:51:38 2018
# 运行分析工具的主机名
# Hostname: NB2015041602
# 被分析的文件名
# Files: /d/xampp/mysql/data/NB2015041602-slow.log
# 语句总数量，唯一的语句数量，QPS，并发数
# Overall: 5 total, 3 unique, 0.00 QPS, 0.05x concurrency ________________
# 日志记录的时间范围
# Time range: 2018-03-28 14:02:06 to 14:22:10
# 属性 总计 最小 最大 平均 95% 标准 中等
# Attribute total min max avg 95% stddev median
# ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# 语句执行时间
# Exec time 60s 10s 17s 12s 17s 3s 11s
# 锁占用时间
# Lock time 1ms 0 500us 200us 490us 240us 0
# 发送到客户端的行数
# Rows sent 50 10 10 10 10 0 10
# select语句扫描行数
# Rows examine 629.99k 45.43k 146.14k 126.00k 143.37k 39.57k 143.37k
# 查询的字符数
# Query size 2.81k 235 1.36k 575.40 1.33k 445.36 234.30
第二部分 查询分组统计结果
rank：所有语句的排序，默认按照查询时间降序排序，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
# Profile
# Rank Query ID Response time Calls R/Call V/M Item
# ==== ================== ============= ===== ======= ===== ==============
# 1 0x96112A601F7BCCC0 32.9042 55.0% 3 10.9681 0.01 SELECT affiliatemerchant_list user_list
# 2 0x70885F9703A0E38D 17.2162 28.8% 1 17.2162 0.00 SELECT normalmerchant merchant_mapping normalmerchant_addinfo merchant_search_filter affiliatemerchant_list user_list
# 3 0x43D8527285567FC4 9.7367 16.3% 1 9.7367 0.00 SELECT affiliatemerchant_list user_list affiliatemerchant_list user_list
第三部分 每一种查询的详细统计结果
id：查询的id号，和上面的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：查询中设计到的表
explain：sql语句
# Query 1: 0.00 QPS, 0.03x concurrency, ID 0x96112A601F7BCCC0 at byte 2647
# This item is included in the report because it matches --limit.
# Scores: V/M = 0.01
# Time range: 2018-03-28 14:03:31 to 14:19:54
# Attribute pct total min max avg 95% stddev median
# ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= =======
# Count 60 3
# Exec time 54 33s 11s 11s 11s 11s 243ms 11s
# Lock time 50 500us 0 500us 166us 490us 231us 0
# Rows sent 60 30 10 10 10 10 0 10
# Rows examine 69 438.42k 146.14k 146.14k 146.14k 146.14k 0 146.14k
# Query size 24 707 235 236 235.67 234.30 0 234.30
# String:
# Databases database_base
# Hosts localhost
# Users root
# Query_time distribution
# 1us
# 10us
# 100us
# 1ms
# 10ms
# 100ms
# 1s
# 10s+ ################################################################
# Tables
# SHOW TABLE STATUS FROM `database_base` LIKE 'table_list1'\G
# SHOW CREATE TABLE `database_base`.`table_list1`\G
# SHOW TABLE STATUS FROM `database_base` LIKE 'user_list'\G
# SHOW CREATE TABLE `database_base`.`user_list`\G
# EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/
select SQL_CALC_FOUND_ROWS al.*, ul.Alias as userName
FROM table_list1 al
LEFT JOIN user_list ul ON ul.ID = al.UserId
WHERE TRUE AND (al.SupportCountrys LIKE '%%')
limit 80, 10\G
pt-query-digest用法示例（未测试）
直接分析慢查询文件
pt-query-digest slow.log > slow_report.log
分析最近12小时内的查询
pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log
分析指定时间范围内的查询
pt-query-digest slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log
分析含有select语句的慢查询
pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' slow.log> slow_report4.log
针对某个用户的慢查询
pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' slow.log> slow_report5.log
查询所有全表扫描或full join的慢查询
pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' slow.log> slow_report6.log
把查询保存到query_review表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_review--create-review-table slow.log
把查询保存到query_history表
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table slow.log_0001
pt-query-digest --user=root –password=abc123 --review h=localhost,D=test,t=query_history--create-review-table slow.log_0002
通过tcpdump抓取的tcp协议数据，然后分析
tcpdump -s 65535 -x -nn -q -tttt -i any -c 1000 port 3306 > mysql.tcp.txt
pt-query-digest --type tcpdump mysql.tcp.txt> slow_report9.log
分析biglog
mysqlbinlog mysql-bin.000093 > mysql-bin000093.sql
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin000093.sql > slow_report10.log
分析general log
pt-query-digest --type=genlog localhost.log > slow_report11.log
***实操
history|grep pt
pt-query-digest --since='2022-01-29 14:15:00' --until='2022-01-29 14:45:00' slow-query.log>/tmp/slow_20220129.log
vim /tmp/slow_20220129.log
日积月累
