python分析Mysql慢查询。通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果，Python脚本解析json生成html报告。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/10/12 下午3:00
# @Author : Kionf
# @Site : https://kionf.com
# @Software: Sublime
import subprocess
import json
import os
import re
import sys
import time
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding('utf-8')
LibToolkit = 'pt-query-digest'
LibToolkit_url = 'https://github.com/kalivim/Mysql-SlowLog-analysis/raw/master/pt-query-digest'
HtmlTemplate = 'template.html'
HtmlTemplate_url = 'https://github.com/kalivim/Mysql-SlowLog-analysis/raw/master/template.html'
#检测极赖
os.system('rpm -q perl-Digest-MD5 || yum -y -q install perl-Digest-MD5')
class RunAndCheckCommand:
def __init__(self, commands, task_name, ret_code=0):
self.commands = commands
self.task_name = task_name
self.ret_code = ret_code
def check_command_status_code(self):
"""
检测任务
"""
if self.exp_code == self.ret_code:
print("\033[92m [INFO]>> %s \033[0m" % self.task_name)
else:
print("\033[91m [ERROR]>> %s \033[0m" % self.task_name)
exit(1)
def exec_command_stdout_res(self):
"""
执行命令实时返回命令输出
:return:
"""
command_res = subprocess.Popen(self.commands, shell=True)
while command_res.poll():
line = command_res.stdout.readline()
line.strip()
if line:
print(line)
command_res.wait()
self.exp_code = command_res.returncode
self.check_command_status_code()
class AnalysisMysqlSlowLog:
"""
分析Mysql慢查询日志输出报告。
调用第三方工具包percona-toolkit中pt-query-digest工具，默认输出slow.json文件Perl语言编写
"""
def __init__(self, slow_log_file, json_file, report_file):
"""
:param slow_log_file: 需要分析的慢查询日志文件
:param report_file: 生成报告文件名
"""
self.LibToolkit = LibToolkit
self.json_file = json_file
self.report_file = report_file
self.slow_log_file = slow_log_file
self.query_digest = "perl %s %s --output json --progress time,1 > %s" % (
self.LibToolkit, slow_log_file, self.json_file)
def check_argv_options(self):
get_toolkit = os.path.isfile(HtmlTemplate)
get_template = os.path.isfile(LibToolkit)
get_slow_log = os.path.isfile(self.slow_log_file)
if not get_toolkit:
res = RunAndCheckCommand('wget %s 2>/dev/null' % LibToolkit_url, '下载pt-query-digest工具')
res.exec_command_stdout_res()
if not get_template:
res = RunAndCheckCommand('wget %s 2>/dev/null' % HtmlTemplate_url, '下载报告HTML模板')
res.exec_command_stdout_res()
if not get_slow_log:
print("\033[91m [ERROR]>> 指定 %s 慢查询日志不存在 \033[0m" % self.slow_log_file)
exit(1)
def general_html_report(self, sql_info):
env = Environment(loader=FileSystemLoader(os.path.dirname(__file__)))
template = env.get_template(HtmlTemplate)
html_content = template.render(sql_info=sql_info)
with open(self.report_file, 'wa') as f:
f.write(html_content.encode('utf-8'))
def general_json_slow_log_report(self):
"""
调用第三方工具pt-query-digest生成json报告,并获取需要信息
:return: digest slow_log format to json
"""
self.check_argv_options()
RunCommandsOBJ = RunAndCheckCommand(self.query_digest, '生成Json报告')
RunCommandsOBJ.exec_command_stdout_res()
f = open(self.json_file, 'ra')
format_dict_all_data = json.load(f)
have_slow_query_tables = []
all_sql_info = []
all_slow_query_sql_info = format_dict_all_data['classes']
global_sql_info = format_dict_all_data['global']
for slow_query_sql in all_slow_query_sql_info:
query_metrics = slow_query_sql['metrics']
query_time = query_metrics['Query_time']
query_tables = slow_query_sql['tables']
for show_tables_sql in query_tables:
get_table_name = show_tables_sql['create'].split('.')[1]
table_name = re.match(r'`(\w*)`\\G', get_table_name).group(1)
if table_name not in have_slow_query_tables:
have_slow_query_tables.append(table_name)
sql_info = {
'ID': slow_query_sql['checksum'],
'query_time_max': query_time['max'],
'query_time_min': query_time['min'],
'query_time_95': query_time['pct_95'],
'query_time_median': query_time['median'],
'query_row_send_95': query_metrics['Rows_sent']['pct_95'],
'query_db': query_metrics['db']['value'],
'slow_query_count': slow_query_sql['query_count'],
'slow_query_tables': have_slow_query_tables,
'sql': slow_query_sql['example']['query'],
}
all_sql_info.append(sql_info)
all_sql_info = sorted(all_sql_info, key=lambda e: float(e['query_time_95']), reverse=True)
return all_sql_info
class SendReportForEmail:
pass
def help_msg():
"""
输出帮助信息
"""
msg = """
Usage:
./ slow-query-analysis.py 慢查询日志 生成json报告文件名 生成html报告文件名
"""
print(msg)
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) == 4:
slow_log_name = sys.argv[1]
json_file_name = sys.argv[2]
report_name = sys.argv[3]
print('\033[92m ====开始分析慢查询日志==== \033[0m')
obj = AnalysisMysqlSlowLog(slow_log_file=slow_log_name, json_file=json_file_name, report_file=report_name)
res_json_report = obj.general_json_slow_log_report()
obj.general_html_report(res_json_report)
else:
help_msg()
0x01 脚本使用方法
wget https://raw.githubusercontent.com/kalivim/Mysql-SlowLog-analysis/master/analysis-slow-log.py
chmod +x analysis-slow-log.py
./analysis-slow-log.py Mysql_SlowLog_file general_json_filename report_name
参数介绍
Mysql_SlowLog_file mysql慢查询日志的文件名
general_json_filename 脚本生成的json报告文件名
report_name 生成的Html报告名
生成结果：
0x02 pt-query-digest工具介绍
pt-query-digest为percona工具包中的一个perl脚本，用来分析Mysql慢查询日志，或者tcpdump的Mysql的数据包。生成结果有三种格式可以选择：json，report, Mysql
常用语句：
- 将结果和历史分析记录写入Mysql数据库（会自动创建表，需指定写入数据库）
1
./pt-query-digest --progress time,1 --review h=172.16.8.185,D=kionf_dev,t=query_review,u=root,p=passwd --history h=172.16.8.185,D=kionf_dev,t=query_history,u=root,p=passwd mysql-M-slow.log
- 生成json报告
./pt-query-digest --progress time,1 --output json mysql-slow.log
- 生成report
./pt-query-digest mysql-slow.log
选项介绍：
--progess time,1 显示慢查询分析进度，每1s刷新一次
--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。
下次使用--review时，存在相同的语句分析，不会记录。
--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
--output 分析结果输出类型。 json report json-anon
- 本文作者： Kionf
- 本文链接： https://kionf.com/2018/11/22/mysql-slowlog-report/