V2AS问路
详述ProxySQL的路由规则 --- 实践篇
阅读原文时间：2023年07月09日阅读：1

转载自：https://blog.csdn.net/weixin_30911809/article/details/98601663

关于ProxySQL路由的简述

当ProxySQL收到前端app发送的SQL语句后，它需要将这个SQL语句(或者重写后的SQL语句)发送给后端的MySQL Server，然后收到SQL语句的MySQL Server执行查询，并将查询结果返回给ProxySQL，再由ProxySQL将结果返回给客户端(如果设置了查询缓存，则先缓存查询结果)。

ProxySQL可以实现多种方式的路由：基于ip/port、username、schema、SQL语句。其中基于SQL语句的路由是按照规则进行匹配的，匹配方式有hash高效匹配、正则匹配，还支持更复杂的链式规则匹配。

在这里本篇只介绍基于SQL语句的路由的匹配

mysql_query_rules表

可以通过 show create table mysql_query_rules 语句查看定义该表的语句。

|       COLUMN          |  TYPE   |  NULL?   | DEFAULT    |
|-----------------------|---------|----------|------------|
| rule_id   (pk)        | INTEGER | NOT NULL |            |
| active                | INT     | NOT NULL | 0          |
| username              | VARCHAR |          |            |
| schemaname            | VARCHAR |          |            |
| flagIN                | INT     | NOT NULL | 0          |
| client_addr           | VARCHAR |          |            |
| proxy_addr            | VARCHAR |          |            |
| proxy_port            | INT     |          |            |
| digest                | VARCHAR |          |            |
| match_digest          | VARCHAR |          |            |
| match_pattern         | VARCHAR |          |            |
| negate_match_pattern  | INT     | NOT NULL | 0          |
| re_modifiers          | VARCHAR |          | 'CASELESS' |
| flagOUT               | INT     |          |            |
| replace_pattern       | VARCHAR |          |            |
| destination_hostgroup | INT     |          | NULL       |
| cache_ttl             | INT     |          |            |
| reconnect             | INT     |          | NULL       |
| timeout               | INT     |          |            |
| retries               | INT     |          |            |
| delay                 | INT     |          |            |
| mirror_flagOU         | INT     |          |            |
| mirror_hostgroup      | INT     |          |            |
| error_msg             | VARCHAR |          |            |
| sticky_conn           | INT     |          |            |
| multiplex             | INT     |          |            |
| log                   | INT     |          |            |
| apply                 | INT     | NOT NULL | 0          |
| comment               | VARCHAR |          |            |

各个字段的意义如下：

  • rule_id：规则的id。规则是按照rule_id的顺序进行处理的。
  • active：只有该字段值为1的规则才会加载到runtime数据结构，所以只有这些规则才会被查询处理模块处理。
  • username：用户名筛选，当设置为非NULL值时，只有匹配的用户建立的连接发出的查询才会被匹配。
  • schemaname：schema筛选，当设置为非NULL值时，只有当连接使用schemaname作为默认schema时，该连接发出的查询才会被匹配。(在MariaDB/MySQL中，schemaname等价于databasename)。
  • flagIN,flagOUT：这些字段允许我们创建"链式规则"(chains of rules)，一个规则接一个规则。
  • apply：当匹配到该规则时，立即应用该规则。
  • client_addr：通过源地址进行匹配。
  • proxy_addr：当流入的查询是在本地某地址上时，将匹配。
  • proxy_port：当流入的查询是在本地某端口上时，将匹配。
  • digest：通过digest进行匹配，digest的值在stats_mysql_query_digest.digest中。
  • match_digest：通过正则表达式匹配digest。
  • match_pattern：通过正则表达式匹配查询语句的文本内容。
  • negate_match_pattern：设置为1时，表示未被match_digest或match_pattern匹配的才算被成功匹配。也就是说，相当于在这两个匹配动作前加了NOT操作符进行取反。
  • re_modifiers：RE正则引擎的修饰符列表，多个修饰符使用逗号分隔。指定了CASELESS后，将忽略大小写。指定了GLOBAL后，将替换全局(而不是第一个被匹配到的内容)。为了向后兼容，默认只启用了CASELESS修饰符。
  • replace_pattern：将匹配到的内容替换为此字段值。它使用的是RE2正则引擎的Replace。注意，这是可选的，当未设置该字段，查询处理器将不会重写语句，只会缓存、路由以及设置其它参数。
  • destination_hostgroup：将匹配到的查询路由到该主机组。但注意，如果用户的transaction_persistent=1(见mysql_users表)，且该用户建立的连接开启了一个事务，则这个事务内的所有语句都将路由到同一主机组，无视匹配规则。
  • cache_ttl：查询结果缓存的时间长度(单位毫秒)。注意，在ProxySQL 1.1中，cache_ttl的单位是秒。
  • reconnect：目前不使用该功能。
  • timeout：被匹配或被重写的查询执行的最大超时时长(单位毫秒)。如果一个查询执行的时间太久(超过了这个值)，该查询将自动被杀掉。如果未设置该值，将使用全局变量mysql-default_query_timeout的值。
  • retries：当在执行查询时探测到故障后，重新执行查询的最大次数。如果未指定，则使用全局变量mysql-query_retries_on_failure的值。
  • delay：延迟执行该查询的毫秒数。本质上是一个限流机制和QoS，使得可以将优先级让位于其它查询。这个值会写入到mysql-default_query_delay全局变量中，所以它会应用于所有的查询。将来的版本中将会提供一个更高级的限流机制。
  • mirror_flagOUT和mirror_hostgroup：mirroring相关的设置，目前mirroring正处于实验阶段，所以不解释。
  • error_msg：查询将被阻塞，然后向客户端返回error_msg指定的信息。
  • sticky_conn：当前还未实现该功能。
  • multiplex：如果设置为0，将禁用multiplexing。如果设置为1，则启用或重新启用multiplexing，除非有其它条件(如用户变量或事务)阻止启用。如果设置为2，则只对当前查询不禁用multiplexing。默认值为NULL，表示不会修改multiplexing的策略。
  • log：查询将记录日志。
  • apply：当设置为1后，当匹配到该规则后，将立即应用该规则，不会再评估其它的规则(注意：应用之后，将不会评估mysql_query_rules_fast_routing中的规则)。
  • comment：注释说明字段，例如描述规则的意义。

常用命令

# 查询信息状态
select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;

select rule_id,active,digest,match_digest,match_pattern,destination_hostgroup,apply from mysql_query_rules;

# 查询规则
select rule_id,active,match_pattern,match_digest,destination_hostgroup,apply from mysql_query_rules;

# 修改规则
update mysql_query_rules set match_digest='^select.*getSequenceNo.*' where rule_id=2;

# 停止规则
update mysql_query_rules set active=0 where rule_id=2;

update mysql_query_rules set rule_id=100 where destination_hostgroup=100;
update mysql_query_rules set rule_id=101 where destination_hostgroup=1000;

# 删除规则
delete from mysql_query_rules where rule_id=2;

# 主从分组信息
select hostgroup_id,hostname,port,status,weight from mysql_servers;

# log
select * from mysql_server_ping_log;
select * from mysql_server_replication_lag_log;
select * from mysql_server_read_only_log;

# 写入新规则
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply) VALUES (2,1,'^select.*getSequenceNo',0,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

基于SQL语句路由

ProxySQL接收到前端发送的SQL语句后，首先分析语句，然后从mysql_query_rules表中寻找是否有匹配该语句的规则。如果先被username或ip/port类的规则匹配并应用，则按这些规则路由给后端，如果是被基于SQL语句的规则匹配，则启动正则引擎进行正则匹配，然后路由给对应的后端组，如果规则中指定了正则替换字段，则还会重写SQL语句，然后再发送给后端。

什么是参数化？

select * from tbl where id=?

这里将where条件语句中字段id的值进行了参数化，也就是上面的问号?。

我们在客户端发起的SQL语句都是完整格式的语句，但是SQL优化引擎出于优化的目的需要考虑很多事情。例如，如何缓存查询结果、如何匹配查询缓存中的数据并取出，等等。将SQL语句参数化是优化引擎其中的一个行为，对于那些参数相同但参数值不同的查询语句，SQL语句认为这些是同类查询，同类查询的SQL语句不会重复去编译而增加额外的开销。

select * from tbl where id=10;
select * from tbl where id=20;

将它们参数化后，结果如下：

select * from tbl where id=?;

通俗地讲，这里的"?"就是一个变量，任何满足这个语句类型的值都可以传递到这个变量中。

所以，对参数化进行一个通俗的定义：对于那些参数相同、参数值不同的SQL语句，使用问号"?"去替换参数值，替换后返回的语句就是参数化的结果。

ProxySQL也支持参数化。当前端发送SQL语句到达ProxySQL后，ProxySQL会将其参数化并分类。例如，下面是ProxySQL统计的参数化语句。

+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+
| hg | sum_time | count_star | digest_text                                                 |
+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+
| 2  | 14520738 | 50041      | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id=?                            |
| 1  | 3142041  | 5001       | COMMIT                                                      |
| 1  | 2270931  | 5001       | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+? ORDER BY c |
| 1  | 2021320  | 5003       | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+?            |
| 1  | 1768748  | 5001       | UPDATE sbtest1 SET k=k+? WHERE id=?                         |
| 1  | 1697175  | 5003       | SELECT SUM(K) FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+?       |
| 1  | 1346791  | 5001       | UPDATE sbtest1 SET c=? WHERE id=?                           |
| 1  | 1263259  | 5001       | DELETE FROM sbtest1 WHERE id=?                              |
| 1  | 1191760  | 5001       | INSERT INTO sbtest1 (id, k, c, pad) VALUES (?, ?, ?, ?)     |
| 1  | 875343   | 5005       | BEGIN                                                       |
+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+

ProxySQL的mysql_query_rules表中有三个字段，能基于参数化后的SQL语句进行三种不同方式的匹配：

  • digest：将参数化后的语句进行hash运算得到一个hash值digest，可以对这个hash值进行精确匹配。匹配效率最高。
  • match_digest：对digest值进行正则匹配。
  • match_pattern：对原始SQL语句的文本内容进行正则匹配。

如果要进行SQL语句的重写(即正则替换)，或者对参数值匹配，则必须采用match_pattern。如果可以，尽量采用digest匹配方式，因为它的效率更高。

在ProxySQL的stats库中，包含了几个统计表。

admin> show tables from stats;
+--------------------------------------+
| tables                               |
+--------------------------------------+
| global_variables                     |
| stats_memory_metrics                 |
| stats_mysql_commands_counters        |     <--已执行查询语句的统计信息
| stats_mysql_connection_pool          |     <--连接池信息
| stats_mysql_connection_pool_reset    |     <--重置连接池统计数据
| stats_mysql_global                   |     <--全局统计数据
| stats_mysql_prepared_statements_info |
| stats_mysql_processlist              |     <--模拟show processlist的结果
| stats_mysql_query_digest             | <--本文解释
| stats_mysql_query_digest_reset       | <--本文解释
| stats_mysql_query_rules              | <--本文解释
| stats_mysql_users                    |     <--各mysql user前端和ProxySQL的连接数
| stats_proxysql_servers_checksums     |     <--ProxySQL集群相关
| stats_proxysql_servers_metrics       |     <--ProxySQL集群相关
| stats_proxysql_servers_status        |     <--ProxySQL集群相关
+--------------------------------------+

stats_mysql_query_digest: 这个表对于分析SQL语句至关重要，是分析语句性能、定制路由规则指标的最主要来源。

这个统计表中记录的就是每个参数化分类后的语句对应的统计数据，包括该类语句的执行次数、所花总时间、所花最短、最长时间，还包括语句的文本以及它的digest。

select hostgroup hg,count_star,FROM_UNIXTIME(first_seen),sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest order by first_seen DESC limit 5;

以下是各个字段的意义：

  • hostgroup：查询将要路由到的目标主机组。如果值为-1，则表示命中了查询缓存，直接从缓存取数据返回给客户端。
  • schemaname：当前正在执行的查询所在的schema名称。
  • username：MySQL客户端连接到ProxySQL使用的用户名。
  • digest：一个十六进制的hash值，唯一地代表除了参数值部分的查询语句。
  • digest_text：参数化后的SQL语句的文本。注意，如果重写了SQL语句，则这个字段是显示的是重写后的字段。换句话说，这个字段是真正路由到后端，被后端节点执行的语句。
  • count_star：该查询(参数相同、值不同)总共被执行的次数。
  • first_seen：unix格式的timestamp时间戳，表示该查询首次被ProxySQL路由出去的时间点。
  • last_seen：unix格式的timestamp时间戳，到目前为止，上一次该查询被ProxySQL路由出去的时间点。
  • sum_time：执行该类查询所花的总时间(单位微秒)。在想要找出程序中哪部分语句消耗时间最长的语句时非常有用，此外根据这个结果还能提供一个如何提升性能的良好开端。
  • min_time, max_time：执行该类查询的时间范围。min_time表示的是目前为止执行该类查询所花的最短时间，max_time则是目前为止，执行该类查询所花的最长时间，单位都是微秒。

注意，该表中的查询所花时长是指ProxySQL从接收到客户端查询开始，到ProxySQL准备向客户端发送查询结果的时长。因此，这些时间更像是客户端看到的发起、接收的时间间隔(尽管客户端到服务端数据传输也需要时间)。更精确一点，在执行查询之前，ProxySQL可能需要更改字符集或模式，可能当前后端不可用(当前后端执行语句失败)而找一个新的后端，可能因为所有连接都繁忙而需要等待空闲连接，这些都不应该计算到查询执行所花时间内。

其中hostgroup、digest、digest_text、count_start、{sum,min,max}_time这几列最常用。

admin> select hostgroup hg,count_star,sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| hg | count_star | sum_time | digest             | digest_text            |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| 10 | 4          | 2412     | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 6          | 4715     | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+

从中分析，两个语句都路由到了hostgroup=10的组中，第一个语句执行了4次，这4次总共花费了2412微秒(即2.4毫秒)，第二个语句执行了6次，总花费4.7毫秒。还给出了这两个语句参数化后的digest值，以及参数化后的SQL文本。

stats_mysql_query_digest_reset: 这个表的表结构和stats_mysql_query_digest是完全一样的，只不过每次从这个表中检索数据(随便检索什么，哪怕where 1=0)，都会重置stats_mysql_query_digest表中已统计的数据。

stats_mysql_query_rules

这个表只有两个字段：

  • rule_id：对应的是规则号码。
  • hits，对应的是每个规则被命中了多少次。

digest匹配规则是对digest进行精确匹配。

例如，从stats_mysql_query_digest中获取两个对应的digest值。注意，现在它们的hostgroup_id=10。

admin> select hostgroup hg,count_star,sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| hg | count_star | sum_time | digest             | digest_text            |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| 10 | 4          | 2412     | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 6          | 4715     | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+

插入两条匹配这两个digest的规则：

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,digest,destination_hostgroup,apply) values(1,1,"0xADB885E1F3A7A5C2",20,1),(2,1,"0x57497F236587B138",10,1);

然后测试

mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"

再去查看规则的路由命中情况：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

查看路由的目标：

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest             | digest_text            |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 20 | 1  | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 1  | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+

可见，基于digest的精确匹配规则已经生效。

match_digest是对digest做正则匹配，但注意match_pattern字段中给的规则不是hash值，而是SQL语句的文本匹配规则。

ProxySQL支持两种正则引擎：

1.PCRE

2.RE2

老版本中默认的正则引擎是RE2，现在默认的正则引擎是PCRE。可从变量mysql-query_processor_regex获知当前的正则引擎是RE2还是PCRE：

Admin> select @@mysql-query_processor_regex;
+-------------------------------+
| @@mysql-query_processor_regex |
+-------------------------------+
| 1                             |
+-------------------------------+

其中1代表PCRE，2代表RE2。

在mysql_query_rules表中有一个字段re_modifiers，它用于定义正则引擎的修饰符，默认已经设置caseless，表示正则匹配时忽略大小写，所以select和SELECT都能匹配。此外，还可以设置global修饰符，表示匹配全局，而非匹配第一个，这个在重写SQL语句时有用。

(RE2引擎无法同时设置caseless和global，即使它们都设置了也不会生效。所以，将默认的正则引擎改为了PCRE)

在进行下面的实验之前，先把mysql_query_rules表清空，并将规则的统计数据也清空。

delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset;

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply) values (1,1,"^select .* test2.*",20,1),(2,1,"^select .* test1.*",10,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

然后分别执行：

mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"

查看规则匹配结果：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest             | dt                     |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 10 | 1  | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
| 20 | 1  | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+

显然，命中规则，且按照期望进行路由。

如果想对match_digest取反，即不被正则匹配的SQL语句才命中规则，则设置mysql_query_rules表中的字段negate_match_pattern=1。同样适用于下面的match_pattern匹配方式。

和match_digest的匹配方式类似，但match_pattern是基于原始SQL语句进行匹配的，包括参数值。有两种情况必须使用match_pattern：

  • 重写SQL语句，即同时设置了replace_pattern字段。
  • 对参数的值进行匹配。

如果想对match_pattern取反，即不被正则匹配的SQL语句才命中规则，则设置mysql_query_rules表中的字段negate_match_pattern=1。

例如：

## 清空规则以及规则的统计数据
delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset where 1=0;

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_pattern,destination_hostgroup,apply) values(1,1,"^select .* test2.*",20,1),(2,1,"^select .* test1.*",10,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

执行查询：

mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"

然后查看匹配结果：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest             | dt                     |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 20 | 1  | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 1  | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+

再来看看匹配参数值(虽然几乎不会这样做)。这里要测试的语句如下：

mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1 where name like 'malong%';"
mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1 where name like 'xiaofang%';"

现在插入两条规则，对参数"malong%"和"xiaofang"进行匹配。

## 清空规则以及规则的统计数据
delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset where 1=0;

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_pattern,destination_hostgroup,apply) values(1,1,"malong",20,1),(2,1,"xiaofang",10,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

执行上面的两个查询语句，然后查看匹配结果：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------------------------+
| hg | cs | digest             | dt                                       |
+----+----+--------------------+------------------------------------------+
| 20 | 1  | 0x0C624EDC186F0217 | select * from test1.t1 where name like ? |
| 10 | 1  | 0xA38442E236D915A7 | select * from test2.t1 where name like ? |
+----+----+--------------------+------------------------------------------+

已按预期进行路由。

实用的读写分离

一个极简单却大有用处的读、写分离功能：将默认路由组设置为写组，然后再插入下面两个select语句的规则。

# 10为写组，20为读组
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply) VALUES (1,1,'^SELECT.*FOR UPDATE$',10,1),(2,1,'^SELECT',20,1);

但需要注意的是，这样的规则只适用于小环境下的读写分离，对于稍复杂的环境，需要对不同语句进行开销分析，对于开销大的语句需要制定专门的路由规则。

实践篇

情况说明：已经知道具体的sql语句，并且要求这些sql语句走写所在组的查询(MySQL主从同步，数据时效性，个别sql语句查询走主库)，且要求使用digest匹配规则

比如SQL语句： (表前面一定要加数据库名)

SELECT
  id,
  open_id,
  nick_name,
  plate_no,
  serial_no,
  park_name,
  park_code,
  arm_code,
  arm_name,
  ip_addr,
  park_log_id,
  car_enter_id,
  enter_time,
  out_time,
  charge_total_fee,
  charge_due,
  charge_unpaid,
  charge_paid,
  charge_duration,
  charge_prepaid,
  order_status_desc,
  order_status,
  version,
  total_amt,
  point_amt,
  ecoupon_amt,
  mer_disc_amt,
  coupon_amt,
  coupon_id,
  platform_flag,
  discount_param,
  discount_type,
  out_trade_no,
  third_party_out_trade_no,
  order_id,
  pay_time,
  total_disc_amt,
  mer_id,
  attach,
  cust_id,
  card_no,
  bank_disc_amt,
  payment_amt,
  pay_type,
  source_type,
  bill_status,
  car_type,
  invoice_bill,
  red_type,
  red_invoice_bill,
  coupon_use_flag,
  create_time,
  update_time,
  reject_flag,
  reject_amt,
  medium_type,
  real_charge,
  out_coin_charge,
  weixin_charge,
  charge,
  pay_channel,
  transaction_id,
  remark,
  verify_status,
  merchant_bill_id,
  order_source,
  sort_id,
  pay_entrance,
  trade_time,
  third_attach,
  payment_scenario,
  goods_name,
  report_status
FROM
  park_cloud_db.park_order_info
  where car_enter_id='335401514161017511215104'  and order_status ='2' order by create_time desc;

具体操作办法：

1.获取该sql语句对应的digest值

打开一个系统命令行窗口，执行下面的语句进行查询 （走的是proxysql配置的账号信息:user_proxysql，proxysql的端口号:6033）

mysql -uuser_proxysql -p -h192.168.0.176 -P6033 -e "
SELECT
  id,
  open_id,
  nick_name,
  plate_no,
  serial_no,
  park_name,
  park_code,
  arm_code,
  arm_name,
  ip_addr,
  park_log_id,
  car_enter_id,
  enter_time,
  out_time,
  charge_total_fee,
  charge_due,
  charge_unpaid,
  charge_paid,
  charge_duration,
  charge_prepaid,
  order_status_desc,
  order_status,
  version,
  total_amt,
  point_amt,
  ecoupon_amt,
  mer_disc_amt,
  coupon_amt,
  coupon_id,
  platform_flag,
  discount_param,
  discount_type,
  out_trade_no,
  third_party_out_trade_no,
  order_id,
  pay_time,
  total_disc_amt,
  mer_id,
  attach,
  cust_id,
  card_no,
  bank_disc_amt,
  payment_amt,
  pay_type,
  source_type,
  bill_status,
  car_type,
  invoice_bill,
  red_type,
  red_invoice_bill,
  coupon_use_flag,
  create_time,
  update_time,
  reject_flag,
  reject_amt,
  medium_type,
  real_charge,
  out_coin_charge,
  weixin_charge,
  charge,
  pay_channel,
  transaction_id,
  remark,
  verify_status,
  merchant_bill_id,
  order_source,
  sort_id,
  pay_entrance,
  trade_time,
  third_attach,
  payment_scenario,
  goods_name,
  report_status
FROM
  park_cloud_db.park_order_info
  where car_enter_id='335401514161017511215104'  and order_status ='2' order by create_time desc;"

执行后输入密码进行查询。

然后在新开一个命令行窗口，登录proxysql管理窗口：

/usr/bin/mysql -uadmin -padmin -h 127.0.0.1 -P 6032

执行如下语句进行匹配查询，获取上一步sql执行后获取的digest值

select hostgroup hg,count_star,FROM_UNIXTIME(first_seen),sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest order by first_seen DESC limit 5;

1000是读组，根据sql语句后面的条件进行区分不同的sql语句，从而获取到digest值

2.根据上一步获取的digest值添加近匹配规则中

注意：mysql_query_rules表中的rule_id是有作用的，规则是按照rule_id的顺序进行处理的。

# 查询规则，考虑把这个添加到第一个上，若已有1则可以进行修改，然后再添加
select rule_id,active,digest,match_digest,match_pattern,destination_hostgroup,apply from mysql_query_rules;
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,digest,destination_hostgroup,apply) values (1,1,"0x719FE5F71C276C5A",100,1);

# 同时添加多个的写法
# insert into mysql_query_rules(rule_id,active,digest,destination_hostgroup,apply) values (80,1,"0x719FE5F71C276C5A",100,1),(81,1,"0xE8F7E13FF68362A4",100,1),(82,1,"0x2FCB0C6F738267C2",100,1),(83,1,"0x78891A8A66FA6E08",100,1),(84,1,"0x599C0D8234D854A0",100,1),(85,1,"0xC94F20CFAA43B207",100,1),(86,1,"0x9F0BEBB697D7C0BA",100,1),(87,1,"0x70A940C6A02F4FB5",100,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

# 查询规则
select rule_id,active,digest,match_digest,match_pattern,destination_hostgroup,apply from mysql_query_rules;

手机扫一扫

移动阅读更方便

阿里云服务器
腾讯云服务器
七牛云服务器

你可能感兴趣的文章

MySQL读写IO的操作过程解析