昨晚写的脚本，因为个人python能力有限，本来想这不发这文，后来想想，没准会有哪位园友给出优化建议。
1 实现内容
有些情况下，可能会统计在某个时间段内，MySQL修改了多少数据量？发生了多少事务？主要是哪些表格发生变动？变动的数量是怎么样的？ 但是却不需要行记录的修改内容，只需要了解 行数据的 变动情况。
这些情况部分可以通过监控来大致了解，但是也可以基于binlog来全盘分析，binlog的格式是row模式。
在写flashback的时候，顺带把这个也写了个脚步，使用python编写，都差不多原理，只是这个简单些，介于个人python弱的不行，性能可能还有很大的提升空间，也希望园友能协助优化下。
先贴python脚步的分析结果图如下，分为4个部分：事务耗时情况、事务影响行数情况、DML行数情况以及操作最频繁表格情况。
2 脚本简单描述
脚本依赖的模块中，pymysql需要自行安装。
创建类queryanalyse，其中有5个函数定义：_get_db、create_tab、rowrecord、binlogdesc跟closeconn。
2.1 _get_db
该函数用来解析输入参数值，参数值一共有7个，都是必须填写的。分别为host，user，password，port，table name for transaction，table name for records，对应的简写如下：
ALL options need to assign:
-h : host, the database host，which database will store the results after analysis
-u : user, the db user
-p : password, the db user's password
-P : port, the db port
-f : file path, the binlog file
-tr : table name for record , the table name to store the row record
-tt : table name for transaction, the table name to store transactions
比如，执行脚本：python queryanalyse.py -h=127.0.0.1 -P=3310 -u=root -p=password -f=/tmp/stock_binlog.log -tt=flashback.tbtran -tr=flashback.tbrow，该函数负责处理各个选项的参数值情况，并存储。
2.2 create_tab
创建两个表格，分别用来存储 binlog file文件的分析结果。一个用来存储事务的执行开始时间跟结束时间，由选项 -tt来赋值表名；一个是用来存储每一行记录的修改情况，由选项 -tr来赋值表名。
事务表记录内容：事务的开始时间及事务的结束时间。
行记录表的内容：库名，表名，DML类型以及事务对应事务表的编号。
root@localhost:mysql3310.sock 14:42:29 [flashback]>show create table tbrow \G*************************** 1. row ***************************
Table: tbrowCreate Table: CREATE TABLE `tbrow` (
`auto_id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`sqltype` int(11) NOT NULL COMMENT '1 is insert,2 is update,3 is delete',
`tran_num` int(11) NOT NULL COMMENT 'the transaction number',
`dbname` varchar(50) NOT NULL,
`tbname` varchar(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (`auto_id`), KEY `sqltype` (`sqltype`), KEY `dbname` (`dbname`), KEY `tbname` (`tbname`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=295151 DEFAULT CHARSET=utf81 row in set (0.00 sec)
root@localhost:mysql3310.sock 14:42:31 [flashback]>SHOW CREATE TABLE TBTRAN \G*************************** 1. row ***************************
Table: TBTRANCreate Table: CREATE TABLE `tbtran` (
`auto_id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`begin_time` datetime NOT NULL,
`end_time` datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (`auto_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6390 DEFAULT CHARSET=utf81 row in set (0.00 sec)2.3 rowrecord
重点函数，分析binlog文件内容。这里有几个规律：
每个事务的结束点，是以 'Xid = ' 来查找
事务的开始时间，是事务内的第一个 'Table_map' 行里边的时间
事务的结束时间，是以 'Xid = '所在行的 里边的时间
每个行数据是属于哪个表格，是以 'Table_map'来查找
DML的类型是按照 行记录开头的情况是否为：'### INSERT INTO' 、'### UPDATE' 、'### DELETE FROM'
注意，单个事务可以包含多个表格多种DML多行数据修改的情况。
2.4 binlogdesc
描述分析结果，简单4个SQL分析。
分析修改行数据的 事务耗时情况
分析修改行数据的 事务影响行数情况
分析DML分布情况
分析 最多DML操作的表格 ，取前十个分析
2.5 closeconn
关闭数据库连接。
3 使用说明
首先，确保python安装了pymysql模块，把python脚本拷贝到文件 queryanalyse.py。
然后，把要分析的binlog文件先用 mysqlbinlog 指令分析存储，具体binlog的文件说明，可以查看之前的博文：关于binary log那些事——认真码了好长一篇。mysqlbinlog的指令使用方法，可以详细查看文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/mysqlbinlog.html 。
比较常用通过指定开始时间跟结束时间来分析 binlog文件。
mysqlbinlog --start-datetime='2017-04-23 00:00:03' --stop-datetime='2017-04-23 00:30:00' --base64-output=decode-rows -v /data/mysql/logs/mysql-bin.007335 > /tmp/binlog_test.log
分析后，可以把这个 binlog_test.log文件拷贝到其他空闲服务器执行分析，只需要有个空闲的DB来存储分析记录即可。
假设这个时候，拷贝 binlog_test.log到测试服务器上，测试服务器上的数据库可以用来存储分析内容，则可以执行python脚本了，注意要进入到python脚本的目录中，或者指定python脚本路径。
python queryanalyse.py -h=127.0.0.1 -P=3310 -u=root -p=password -f= /tmp/binlog_test.log -tt=flashback.tbtran -tr=flashback.tbrow
没了，就等待输出吧。
性能是硬伤，在虚拟机上测试，大概500M的binlog文件需要分析2-3min，有待提高！
4 python脚本
1 import pymysql 2 from pymysql.cursors import DictCursor 3 import re 4 import os 5 import sys 6 import datetime 7 import time 8 import logging 9 import importlib 10 importlib.reload(logging) 11 logging.basicConfig(level=logging.DEB