মাইএসকিউএল কোয়েরি প্রোফাইলিং নিয়ে আসে নি। এখন যেহেতু মাইএসকিউএল ওরাকল দ্বারা দাদু হচ্ছে, আমি জানি এটি এখনও অবিরত থাকবে।
তবুও, সমস্ত আশা হারিয়ে যায় না।
2007 সাল থেকে, পেরকোনা কোয়েরি প্রোফাইলিং সহ বিকাশকারী এবং ডিবিএ যা কিছু চায় তার জন্য কিছু বিস্ময়কর সরঞ্জাম নিয়ে এসেছে।
পারকোনার প্রথম সেট সরঞ্জাম, যা MAATKIT নামে পরিচিত , মাইএসকিউএল এর গুরুতর ব্যবহারকারীর জন্য একটি রাজত্ব তৈরি করে। এটিতে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য রয়েছে যেমন:
- ক্যোয়ারী প্রোফাইলিং
- প্রতিরূপ হার্টবিট
- প্রতিলিপি স্লেভ ম্যানেজমেন্ট
- সারণী চেকসাম এবং সিঙ্ক্রোনাইজেশন
পারকোনা সম্প্রতি MAATKIT কে আরও এক যুগোপযোগী সরঞ্জামগুলির মধ্যে সেট করেছে যা আজ পারকোনা সরঞ্জামদণ্ড হিসাবে পরিচিত । মারাত্মক মাইএসকিউএল ব্যবহারকারীর জন্য এমন জিনিসগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ক্রিয়াকলাপের ক্ষেত্রটি প্রসারিত করে MAATKIT যে জায়গা ছেড়েছিল সেখানে এই সরঞ্জামগুলি তুলে নিয়েছে:
- বিদেশী কী ত্রুটি পরীক্ষা করা
- অনলাইন স্কিমা পরিবর্তন হচ্ছে
- ভিজ্যুয়াল পরিকল্পনাগুলি ব্যাখ্যা করুন
- এবং আরও ...
মূল প্রশ্নে ফিরে আসার জন্য, ক্যোয়ারী প্রোফাইলিংয়ের জন্য সরঞ্জামগুলি এখানে রয়েছে
এই ধরণের একটি ব্যবহার করে যে ধরণের তথ্য আসতে পারে তা এখানে একটি উদাহরণ:
আমি প্রতি ক্লায়েন্টকে প্রতি 20 মিনিটে 20 টি সবচেয়ে খারাপ-কার্য সম্পাদনকারী ক্যোয়ারী প্রতিবেদন করতে এম কে-কোয়েরি-ডাইজেস্ট প্রয়োগ করতে সহায়তা করেছি। আমি এই ইউটিউব ভিডিও থেকে ধারণা পেয়েছি । ক্লায়েন্টটি কোনও খারাপ ক্যোয়ারির আউটপুটটিকে মেমকেচে স্থানান্তরিত করে এভাবে ডাটাবেসে কোয়েরির টোল নেওয়ার ঘটনা হ্রাস পাবে।
আমি এমকে-ক্যোয়ারী-ডাইজেস্টকে কল করতে স্ক্রিপ্টটি এখানে দিচ্ছি (কেবলমাত্র প্রক্রিয়া তালিকাটি পরীক্ষা করে দেখছি)
#!/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}
এমকিউ-কোয়েরি-ডাইজেস্ট ব্যবহার করে আমি যে ব্যবহারকারীকে মাইএসকিএলে কানেক্ট করার জন্য তৈরি করেছি সে এখানে
GRANT PROCESS ON *.* TO 'queryprofiler'@'%' IDENTIFIED BY 'queryprofiler';
এখানে আমি প্রতি 20 মিনিটে (কম 10 সেকেন্ড) শেষ 144 টি অনুলিপি রেখেছি (যা প্রোফাইলের 48 ঘন্টা)
*/20 * * * * /root/QueryDigest/ExecQueryDigest.sh 1190s 144 10.1.1.8
অবিশ্বাস্য অংশ: এমকে-কোয়েরি-ডাইজেস্টের আউটপুট
এখানে এমন একটি প্রোফাইল যা 2011-12-28 11:20:00 এ 1190 সেকেন্ডের জন্য চলেছে (20 মিনিট 10 সেকেন্ড কম)
শেষ 22 লাইন
# 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
লক্ষ্য করুন যে এটি ক্যোয়ারি টাইমসের সংখ্যার দ্বারা বিভক্ত কোয়েরি প্রতিক্রিয়া সময়ের উপর ভিত্তি করে 20 টি সবচেয়ে খারাপ-কার্য সম্পাদনকারী ক্যোয়ারির তালিকা।
ক্যোয়ারী আইডি # 1 এর দিকে তাকানো, যা হ'ল 0x5E994008E9543B29আমরা আউটপুট ফাইলে সেই ক্যোয়ারি আইডিটি সনাক্ত করি এবং সেই নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য এখানে প্রতিবেদন দেওয়া হয়েছে:
# 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
যদিও হিস্টগ্রামটি পাঠ্য-ভিত্তিক, এটি ক্যোয়ারির সামগ্রিক কর্মক্ষমতা, যা কখনও কখনও 1 সেকেন্ডের বেশি এবং বেশিরভাগ সময় 0.01 এবং 0.1 সেকেন্ডের মধ্যে চলে তার সঠিক চিত্র দেয়। এখান থেকে, কেউ কোয়েরিটি রিফ্যাক্টর করে, কোয়েরি ফলাফলগুলি মেমচেডে রেখে, অনুপস্থিত যোগ করে বা সূচকগুলি আচ্ছাদন করে ইত্যাদি পারফরম্যান্স টিউনিংয়ের কাজ করতে পারে proceed
উপসংহার
আইএমএইচও যদি পারকোনার প্রোফাইলার সরঞ্জামগুলি কোনও উইন্ডোজ জিইআইতে রাখে তবে এটি মাইক্রোসফ্টের এসকিউএল সার্ভার প্রোফাইলারকে সহজেই প্রতিদ্বন্দ্বিতা করবে।
প্রতিরক্ষা বিশ্রাম !!!
