数据库性能安全检测工具

Linux MySQL

使用以下工具的前置条件-将MySQL的bin目录配置到PATH环境变量中

$ vim /etc/profile
export MYSQL=/local/dev/mysql/mysql-8.0.11-linux-glibc2.12-x86_64
export PATH=$MYSQL/bin:$PATH
$ source /etc/profile

1、mysqltuner.pl

这是mysql一个常用的数据库性能诊断工具，主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题，给出改进的建议，是mysql优化的好帮手。
在上一版本中，MySQLTuner支持MySQL / MariaDB / Percona Server的约300个指标。
项目地址：https://github.com/major/MySQLTuner-perl

A.下载

$ wget https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl

B.使用-为分析脚本添加可执行权限，执行脚本

给mysqltuner.pl添加可执行权限

$ chmod +x mysqltuner.pl
$ ./mysqltuner.pl --socket /var/lib/mysql/mysql.sock

C.报告分析

1）重要关注[!!]（中括号有叹号的项）例如[!!] Maximum possible memory usage: 4.8G (244.13% of installed RAM)，表示内存已经严重用超了。
2）关注最后给的建议“Recommendations ”。

2、tuning-primer.sh

这是mysql的另一个优化工具，针于mysql的整体进行一个体检，对潜在的问题，给出优化的建议。
项目地址：https://github.com/BMDan/tuning-primer.sh
目前，支持检测和优化建议的内容如下：

A.安装

$ wget https://launchpad.net/mysql-tuning-primer/trunk/1.6-r1/+download/tuning-primer.sh

B.使用

①为脚本添加配置文件（在用户目录下创建.my.cnf文件）

$ vim ~/.my.cnf
# 添加内容如下
[client]
user=root
password=509165
socket=/var/lib/mysql/mysql.sock

②为脚本添加可执行权限，执行脚本

$ chmod +x tuning-primer.sh
$ ./tuning-primer.sh

C.报告分析

重点查看有红色告警的选项，根据建议结合系统的实际情况进行修改

3、Percona Toolkit工具包

Percona Toolkit简称pt工具，是Percona公司开发用于管理MySQL的工具，功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等，DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
官网地址：https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/LATEST/

A.安装

从官网选择合适的rpm包进行下载安装

$ sudo yum install perl-IO-Socket-SSL
$ sudo yum install perl-DBD-MySQL
$ sudo yum install perl-DBD-MySQL --skip-broken
$ sudo yum install perl-Digest-MD5.x86_64
$ yum install percona-toolkit-3.0.13-1.el7.x86_64.rpm
$ wget -c  install https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.2.1/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.2.1-1.el7.x86_64.rpm
$ rpm -ivh percona-toolkit-3.2.1-1.el7.x86_64.rpm

B.工具介绍

①pt-variable-advisor的使用

[root@iZuligp6e1dyzfZ tools 15:38]# pt-variable-advisor localhost --socket /var/lib/mysql/mysql.sock

②pt-query-digest常见用法分析

pt-query-digest主要用来分析mysql的慢日志，与mysqldumpshow工具相比，py-query_digest 工具的分析结果更具体，更完善。

1）直接分析慢查询文件

pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report.log

2）分析最近12小时内的查询

pt-query-digest --since=12h /var/lib/mysql/slowtest-slow.log > slow_report2.log

3）分析指定时间范围内的查询

pt-query-digest /var/lib/mysql/slowtest-slow.log --since '2017-01-07 09:30:00' --until '2017-01-07 10:00:00'> > slow_report3.log

4）分析指含有select语句的慢查询

pt-query-digest --filter '$event->{fingerprint} =~ m/^select/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report4.log

5）针对某个用户的慢查询

pt-query-digest --filter '($event->{user} || "") =~ m/^root/i' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report5.log

6）查询所有所有的全表扫描或full join的慢查询

pt-query-digest --filter '(($event->{Full_scan} || "") eq "yes") ||(($event->{Full_join} || "") eq "yes")' /var/lib/mysql/slowtest-slow.log> slow_report6.log

②报告分析

• 第一部分：总体统计结果 Overall：总共有多少条查询 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，这个数一般最具有参考价值 median：中位数，把所有值从小到大排列，位置位于中间那个数
• 第二部分：查询分组统计结果 Rank：所有语句的排名，默认按查询时间降序排列，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
• 第三部分：每一种查询的详细统计结果 ID：查询的ID号，和上图的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：查询中涉及到的表 Explain：SQL语句