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SQLAdvisor调研与应用

发表于:2024-09-22 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月22日,欢迎转载,请注明作者、出处。作者:刘春雷 blog:http://blog.itpub.net/28823725/如有疑问,欢迎留言~ --------------------------------
千家信息网最后更新 2024年09月22日SQLAdvisor调研与应用

欢迎转载,请注明作者、出处。

作者:刘春雷 blog:http://blog.itpub.net/28823725/
如有疑问,欢迎留言~
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SQLAdvisor调研与应用 --2017-05-23 刘春雷

一、需求

1.1、降低慢查询量与影响

[1]、为降低线上慢查询的数量与影响 [2]、为减少DBA日常优化的繁杂工作 [3]、为方便、快速、自动优化慢SQL [4]、为直观展示慢SQL结果等

二、SQLAdvisor

2.1、SQLAdvisor简介

在数据库运维过程中,优化SQL是业务团队与DBA团队的日常任务。例行SQL优化,不仅可以提升程序性能,还能够降低线上故障的概率。

目前常用的SQL优化方式包括但不限于:业务层优化、SQL逻辑优化、索引优化等。其中索引优化通常通过调整索引或新增索引从而达到SQL优化的目的。索引优化往往可以在短时间内产生非常巨大的效果。如果能够将索引优化转化成工具化、标准化的流程,减少人工介入的工作量,无疑会大大提高DBA的工作效率

SQLAdvisor是由美团点评公司DBA团队(北京)开发维护的SQL优化工具:输入SQL,输出索引优化建议。 它基于MySQL原生词法解析,再结合SQL中的where条件以及字段选择度、聚合条件、多表Join关系等最终输出最优的索引优化建议。目前SQLAdvisor在公司内部大量使用,较为成熟、稳定。

美团点评致力于将SQLAdvisor打造成一款高智能化SQL优化工具,选择将已经在公司内部使用较为成熟的、稳定的SQLAdvisor项目开源,github地址。希望与业内有类似需求的团队,一起打造一款优秀的SQL优化产品。


2.2、SQLAdvisor结构流程图



2.3、SQLAdvisor支持SQL

insert、update、delete、select、insert select 、select join、update t1 t2 等常见SQL有支持

2.4、SQLAdvisor注意

SQL中的子查询、or条件、使用函数的条件 会忽略不处理 命令行传入sql参数时,注意sql中的双引号、反引号 都需要用\转义。建议使用配置文件形式调用


2.5、SQLAdvisor安装

2.5.1、下载包

SQLAdvisor-master.zip
Percona-Server-shared-56-5.6.35-rel81.0.el6.x86_64.rpm

2.5.2、安装

安装依赖包
yum install -y cmake libaio-devel libffi-devel glib2 glib2-devel yum -y install Percona-Server-shared-56-5.6.35-rel81.0.el6.x86_64.rpm
注: cd /usr/lib64 ln -s libperconaserverclient_r.so.18 libperconaserverclient_r.so
安装SQLAdvisor 解压:unzip SQLAdvisor-master.zip cmake -DBUILD_CONFIG=mysql_release -DCMAKE_BUILD_TYPE=debug -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/sqlparser ./ make && make install cd SQLAdvisor/sqladvisor cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=debug ./ make 出现sqladvisor 命令文件且无报错 为安装正确 cp sqladvisor /usr/bin/sqladvisor

2.5.3、SQLAdvisor使用

sqladvisor --help

Usage:
SQL Advisor Summary
Help Options:

-?, --help Show help options
Application Options:
-f, --defaults-file sqls file
-u, --username username
-p, --password password
-P, --port port
-h, --host host
-d, --dbname database name
-q, --sqls sqls
-v, --verbose 1:output logs 0:output nothing

2.5.4、测试使用

[root@dbmon SQLAdvisor]# sqladvisor -u *** -p *** -h *** -P 6001 -d my -q "select * from my_db where port=6001" -v 1


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第1步: 对SQL解析优化之后得到的SQL:select `*` AS `*` from `my`.`my_db` where (`port` = 6001)


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第2步:开始解析where中的条件:(`port` = 6001)


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] show index from my_db


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] show table status like 'my_db'


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] select count(*) from ( select `port` from `my_db` FORCE INDEX( ux_hostportservicename ) order by host DESC,port DESC limit 353) `my_db` where (`port` = 6001)


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第3步:表my_db的行数:707,limit行数:353,得到where条件中(`port` = 6001)的选择度:353


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第4步:开始验证 字段port是不是主键。表名:my_db


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] show index from my_db where Key_name = 'PRIMARY' and Column_name ='port' and Seq_in_index = 1


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第5步:字段port不是主键。表名:my_db


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第6步:开始验证 字段port是不是主键。表名:my_db


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] show index from my_db where Key_name = 'PRIMARY' and Column_name ='port' and Seq_in_index = 1


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第7步:字段port不是主键。表名:my_db


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第8步:开始验证表中是否已存在相关索引。表名:my_db, 字段名:port, 在索引中的位置:1


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] show index from my_db where Column_name ='port' and Seq_in_index =1


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第9步:开始输出表my_db索引优化建议:


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] Create_Index_SQL:alter table my_db add index idx_port(port)


2017-05-04 11:42:03 27943 [Note] 第10步: SQLAdvisor结束!


三、SQLAdvisor自动化、平台化

3.1、架构


注:

利用django, bootstrap,html 来平台化

利用python脚本等来实现自动化



3.2、慢日志在线展示分析平台具体实现

3.2.1、平台界面


3.2.2、具体实现

根据输入库名,获取实例信息 选取实例 选择时间,默认为当前时间前5小时 至 当前时间 选择数据条数 默认50条 利用pt-query-digest 分析慢日志入库表:my_query_review_once,my_query_review_history_once SQLAdvisor分析结果,给出建议,入库表:my_auto_tuning_once

3.2.3、使用

输入库名,选择提交按钮 选择实例 选择排序方式 选择时间(默认5小时前至当前时间) 条数(默认50) 提交,结果如下:


3.3、慢日志统计分析平台具体实现

3.3.1、界面


3.3.2、具体实现

利用pt-query-digest 分析慢日志入库,利用SQLAdvisor分析,
将结果存储在表:my_auto_tuning,my_auto_tuning_history 利用django 前端展示结果

3.3.3、使用

登录django测试平台 点击平台 --> [6]自动优化分析结果

3.4、在线SQL优化分析平台具体实现

3.4.1、界面

3.4.2、具体实现

输入库名,根据库名获取实例信息 根据输入SQL,与集群号 利用SQLAdvisor分析,结果入库 利用django前端展示结果

3.4.3、使用

输入库名,检查库名 输入SQL,集群号 点击提交

输出结果如下:

、优点

<1>不影响当前架构,快速部署上线
<2>方便DBA优化,直观输出 <3>自动分析,报表展示,邮件发给开发 <4>平台操作,方便快捷
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