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-digestpercona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
 
 

python 分析慢查询日志生成报告的更多相关文章

  1. 0613pt-query-digest分析慢查询日志

    转自http://www.jb51.net/article/107698.htm 这篇文章主要介绍了关于MySQL慢查询之pt-query-digest分析慢查询日志的相关资料,文中介绍的非常详细,对 ...

  2. pt-query-digest分析mysql查询日志

    [root@hank-yoon log]# pt-query-digest slowq.log # 200ms user time, 10ms system time, 24.39M rss, 205 ...

  3. MySQL之pt-query-digest分析慢查询日志的详情介绍

    一.简介 pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog.General log.slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdu ...

  4. pt-query-digest怎么分析慢查询日志分析数据

    在进行使用linux系统作为服务器的情况,那几需要进行对linux的服务器进行性能上数据进行抓取之后,就需要对数据中内容进行分析,看数据库中内容是否存在瓶颈上的问题,在进行获取到的数据的慢查日志,将使 ...

  5. python分析apahce网站日志的例子

    有关python实现apahce网站日志分析的方法. 应用到:shell与python数据交互.数据抓取,编码转换 #coding:utf-8 #!/usr/bin/python'''程序说明:apa ...

  6. python +selenium 自带case +生成报告的模板

    https://github.com/huahuijay/python-selenium2这个就是 python +selenium的 里面还自带case 然后也有生成报告的模板 我的: https: ...

  7. Mysql系列(十一)—— 性能分析慢查询日志

    转载自:http://www.cnblogs.com/kerrycode/p/5593204.html 慢查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响 ...

  8. mysqldumpslow -- 分析慢查询日志

    格式:mysqldumpslow [选项] 慢查询日志路径 选项: -s   排序方式,可选值有c(记录次数).t(查询时间).l(锁定时间).r(返回记录).a(平均) -t    显示的记录数 - ...

  9. python自动化--批量执行测试之生成报告

    一.生成报告 1.先执行一个用例,并生成该用例的报告 # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver from selenium.webd ...

随机推荐

  1. python修改列表

    替换元素 效果图: 代码: #创建一个列表 list = ['a','b','c','d','e','f'] print('修改前:',list) #修改元素 指定索引重设其值 list[1] = ' ...

  2. js正则定义支付宝账号、手机号、邮箱

    一.支付宝账号:可以只输入数字.字母.字母(数字)+数字(字母),其中只字母中可以含有@._或者.也可以三者都可以包含并且可以在任意位置,限制:小于等于30位(可根据需求自定义范围): let  zh ...

  3. kmp-最小子串回文次数

    poj 2406 Given two strings a and b we define a*b to be their concatenation. For example, if a = &quo ...

  4. Jquery电子签名制作_jSignature

    今天用Jquery的jSignature库制作一个电子签名 后台.net core上传到指定文件夹 下载jquery库 提取码:rd9g html @{ Layout = null; } <!D ...

  5. 假期续命充电——简单上手tesorflow2 框架

    谈到深度学习,就不得不谈到tensorflow 在tensorflow之后出了2.0版本,相比之前有了很大的改变,趁着假期赶紧冲冲冲! 稍微学习了一些基础,做一个自我总结,作为一些基础的知识不再过多重 ...

  6. cocoa pods最新安装说明和使用方法

    最新版 CocoaPods 的安装流程 1.移除现有Ruby默认源 $gem sources --remove https://rubygems.org/ 2.使用新的源 $gem sources - ...

  7. latex一些有用的写法

    编辑博文的时候总是忘语法,然后到网上查-- 干脆记一下! 1.编辑漂亮的函数上下标 \(\sum\limits_{i=1}^n\) 对于原有的函数:$\sum\limits_{i=1}^n$ \(\m ...

  8. 1、python3.x安装(windows)

    现在大部分自动化测试已经使用python3.x版本,与Python2的区别这里就不多说了,如有兴趣可以自行百度. 一.下载 官网:https://www.python.org/downloads/,下 ...

  9. halfcheetch win10

    HalfCheetah win10配置 1.使用Anaconda Prompt切到程序目录,执行pip install -r requirements.txt 补充说明: 使用pip与conda命令都 ...

  10. DRF框架之使用Django框架完成后端接口(API)的定义

    学习DRF框架,首先我们就需要明白为什么要学习这个框架. 接下来我们就先用原生的Django框架来定义一个符合RESTful设计方法的接口(API). RESTful接口的需求如下: GET /boo ...