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🗣 Wd提问: 关键词工具自动分析支持MySQL

🤖 Ai回答:
针对需要自动分析关键词并支持 MySQL 的场景，以下是几种解决方案和工具推荐，涵盖查询分析、性能优化、日志挖掘等方向：

1、基于 MySQL 内置功能的分析
慢查询日志 + `pt-query-digest`
用途：分析慢查询日志中的高频关键词（如 SQL 模式、表名、索引使用情况）。
步骤：
1、开启 MySQL 慢查询日志（`slow_query_log=ON`）。
2、使用 [Percona Toolkit](https://www.percona.com/software/percona-toolkit/) 中的 `pt-query-digest` 工具解析日志：
bash
pt-query-digest filter '($event-{fingerprint} =~ /your_keyword/)' slow.log analysis.txt

优势：精准定位高频/慢查询，支持正则表达式过滤关键词。

`SHOW PROCESSLIST` 监控
实时查看当前执行的查询，结合 `LIKE` 子句筛选关键词：
sql
SHOW PROCESSLIST WHERE INFO LIKE '%your_keyword%';

2、第三方工具与平台
MySQL Enterprise Monitor（商业工具）
提供查询摘要、热点表分析、索引建议等功能，可自定义关键词过滤规则。
官网：[Oracle MySQL Enterprise Monitor](https://www.oracle.com/mysql/enterprise-monitor/)

Prometheus + Grafana（开源方案）
配合 `mysqld_exporter` 收集指标，通过 Grafana 面板展示关键词相关的查询统计（如包含特定表名的查询次数）。
示例查询：
promql
sum by (query) (mysql_global_status_queries{db=your_db})

MONyog（商业工具，提供免费版）
支持关键词搜索查询历史，生成趋势报告。
官网：[MONyog](https://www.webyog.com/)

3、自动化脚本方案
Python 脚本 + `mysql-connector-python`
示例：统计包含特定关键词的查询频率：
python
import mysql.connector

cnx = mysql.connector.connect(user='user', password='pass',
host='127.0.0.1',
database='information_schema')
cursor = cnx.cursor()
query =
SELECT COUNT(*), TRIM(both '' FROM SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(SQL_TEXT, '', 3), '', -1)) AS keyword
FROM PROCESSLIST
WHERE SQL_TEXT LIKE '%SELECT%' AND SQL_TEXT LIKE '%your_keyword%'
GROUP BY keyword;

cursor.execute(query)
for (count, keyword) in cursor:
print(fKeyword: {keyword}, Count: {count})
cnx.close()

说明：需结合 `PROCESSLIST` 或慢查询日志动态分析。

4、关键词分析维度
根据需求选择分析方向：
| 分析类型 | 关键词示例 | 工具/方法 |

| 查询类型 | `SELECT`, `JOIN`, `UPDATE` | `pt-query-digest` |
| 表/列名 | `users`, `created_at` | 自定义脚本 + 正则匹配 |
| 索引使用 | `using index`, `filesort` | 慢查询日志 + `EXPLAIN` |
| 错误码 | `1062`, `126`, `1054` | 错误日志分析工具（如 `grep`） |

5、最佳实践建议
1、定期生成关键词报告：结合 cron 任务和 `pt-query-digest` 自动生成高频查询摘要。
2、关联业务上下文：将关键词分析结果与业务事件（如促销活动）对比，定位性能瓶颈。
3、自动化告警：当特定关键词（如长事务 `LOCK TABLES`）出现频率异常时触发告警。

如果需要进一步细化某个工具的使用方法或场景，可以补充具体需求！

Ai作答

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