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【高性能MySQL】性能分析之剖析单条查询SHOW PROFILE

在定位到需要优化的单条查询后，确认为什么花费这么长时间执行，以及需要如何去优化。本节主要介绍如何方便的测量查询执行的各部分花费了多少时间，有了这些数据才能决定采用何种优化技术。...使用SHOW PROFILESHOW PROFILE命令是在MySQL5.1以后的版本中引入的，默认是禁用的，可以通过服务器变量在会话级别动态地修改。...不使用SHOW PROFILE命令而是直接查询INFORMATION_SCHEMA中的表，则可以按照我们想要的格式输出。...----------+----------+-------+-------+--------------+16 rows in set, 2 warnings (0.003 sec)通过这个结果，可以很容易看到哪个步骤耗时长...尽管剖析报告帮助我们定位了耗时环节，要弄清楚为什么耗时长，还需要继续剖析子任务。Sending data这个状态代表的原因很多，可能是各种不同的服务器活动。这部分很难说明优化可以节省多少的耗时。

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用XGB learning to rank

说到learning to rank,大家应该都比较熟悉,但是说到用XGB做learning to rank,很少有人实现过.举个例子,比方说赛马,我们可以基于马的个头,体重,历史战绩等信息,建立XGB...模型,进行二分类,最后选择赢的概率最高的马.这样做并没有问题,但是考虑到马是否能跑赢,和对手紧密相关,不管我选的马能力如何,只要他能跑赢同场比赛其他马即可,这就是排序. ?...n_splits=1, random_state = 7) .split(df, groups=df['query_id...排序后的样本 # 并且需要给定每个query_id下样本的数量 groups = train_data.groupby('id').size().to_frame('size')['size'].to_numpy...'rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])] 我们的数据格式应该如下所示,如果数据长这样,那么我们上述代码中的

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    MySQL- SQL执行计划 & 统计SQL执行每阶段的耗时

    ---- 某些SQL查询为什么慢 要弄清楚这个问题，需要知道MySQL处理SQL请求的过程， 我们来看下 MySQL处理SQL请求的过程 客户端将SQL请求发送给服务器 服务器检查是否在缓存中是否命中该...query_cache_wlock_invalidate：设置数据表被锁后是否返回缓存，默认关闭 query_cache_min_res_unit：设置查询缓存分配的内存块最小单位 对于一个读写很频发的的系统...profile , session级别的配置 执行查询 show profiles ; 查看每一个查询所消耗的总时间信息 show profiles for query N ： 查询每个阶段所消耗的时间 （N为 Query_ID...0.00 sec) mysql> show profiles; # 每条SQL的执行汇总信息 +----------+------------+-----------------------+ | Query_ID...Please use Performance Schema instead ， 很明白了，看看官方推荐的 Performance Schema 吧 ---- Performance Schema 5.5

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    MySQL进阶之索引【分类，性能分析，使用，设计原则】

    所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree，那么什么是 B+Tree呢？...特点： 所有的数据都会出现在叶子节点。 叶子节点形成一个单向链表。 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。...回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取 数据的方式，就称之为回表查询。 思考题： 以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?...这张表中id为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。...6.3.4 or连接条件 用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

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    MySQL数据库进阶-SQL优化

    专栏系列：MySQL数据库进阶 前言 在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客 在进行SQL优化前，我们必须先了解SQL查询的性能分析，为什么这条...MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息： # 开启慢查询日志开关 slow_query_log=1 # 设置慢查询日志的时间为2秒，SQL...的SQL语句各个阶段的耗时： show profile for query query_id; 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况 show profile cpu for query...query_id; explain EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。...页合并：当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。

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    SQL语句资源消耗分析-show profiles

    看看SQL耗时到底出现在哪个环节。 给个[在看]&[赞]，是对IT老哥最大的支持 Show profiles 是什么 是MySQL提供可以用来分析当前会话中SQL语句执行的资源消耗情况。...分析以上截图某一条SQL语法 show profile type1,type2.. for query Query_ID 比如我们分析截图中的第5条SQL语句 show profile cpu,block...建议：优化索引，可以调整max_heap_table_size Copying to tmp table on disk 把内存中临时表复制到磁盘上，危险！！！...建议：优化索引，可以调整tmp_table_size参数，增大内存临时表大小 结语 优化永无止境，具体场景具体分析，没有哪种优化方法能适用于所有场景，老哥只能告诉你有哪些优化手段，具体工作中遇到的性能问题...，就得通过学到的这些知识，来分析出问题到底出现在哪里，希望大家都能成为性能高手。

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    白天打工，晚上科研，谷歌大脑研究科学家破解了困扰数学界几十年的猜想

    这一直是个没有结果的难题。Gilmer 所做的一切努力，只是成功地教会了自己，为什么这个关于数字集合的看似简单的问题会如此难以解决。 但在七年后的这次访问后，Gilmer 突然有了全新的灵感。...Frankl 猜想，如果一个集合的族是并封闭集的，那么它必须至少有一个元素（或数字）出现在至少一半的集合中。这是一个自然存在的阈值，原因有二。...它们构成了一个并封闭集族，10 个元素中的每一个都出现在其中的 512 个集合。 在 Frankl 提出这个猜想的时候，还没有人提出过一个猜想不成立的并封闭集族的例子。...然后他想：如果没有任何元素至少以某种频率出现在这些结合中，那么 4950 种不同的结合又怎么可能映射到 100 个集合呢？ 在这一点上，他已经在通往破解的路上了，尽管他还不自知。...这仍然不太可能，但比 1 出现在任何一个单独集合中的概率大一些，是 1 出现在 A 中的概率与 1 出现在 B 中的概率之和减去 1 同时出现在两者中的概率。

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    白天打工，晚上科研，谷歌大脑研究科学家破解了困扰数学界几十年的猜想

    这一直是个没有结果的难题。Gilmer 所做的一切努力，只是成功地教会了自己，为什么这个关于数字集合的看似简单的问题会如此难以解决。 但在七年后的这次访问后，Gilmer 突然有了全新的灵感。...Frankl 猜想，如果一个集合的族是并封闭集的，那么它必须至少有一个元素（或数字）出现在至少一半的集合中。这是一个自然存在的阈值，原因有二。...它们构成了一个并封闭集族，10 个元素中的每一个都出现在其中的 512 个集合。 在 Frankl 提出这个猜想的时候，还没有人提出过一个猜想不成立的并封闭集族的例子。...然后他想：如果没有任何元素至少以某种频率出现在这些结合中，那么 4950 种不同的结合又怎么可能映射到 100 个集合呢？ 在这一点上，他已经在通往破解的路上了，尽管他还不自知。...这仍然不太可能，但比 1 出现在任何一个单独集合中的概率大一些，是 1 出现在 A 中的概率与 1 出现在 B 中的概率之和减去 1 同时出现在两者中的概率。

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    分享clickhouse分布式集群CPU突然暴涨接近100%的问题查证和分析

    对于分析性大数据存储系统来说，在业界有个很普遍的认识，类似大数据Greenplum，Postgrasql ，Clickhouse等存储系统不支持高并发写入和读取。...CPU资源或者内存 通过system.query_log定位占用CPU超过多少秒以上的sql，通过执行的sql时间和业务的日志来验证是否在此段时间占用CPU比较高 通过业务日志确认定位的sql是否正确 为什么处理问题的步骤是这样的呢...可能有同学会说，这都cpu都快100%，写入都会存在问题，其实并不是这样，cpu没有达到100%，写入其实是完全能保证的，简单的统计也是可以执行的，只是相对耗资源的计算则会受影响。...第二次cpu暴涨问题查证 某一天也是上面的图，cpu突然暴涨但是没有到100%，经过和业务以及运维确认没有新活动以及新需求，我开始定位clickhouse的当前执行的sql，收集一段时间也没有发现特别的问题...查找超过10s占用cpu的sql，最后形成的sql如下： select query_start_time,query_id,memory_usage,ProfileEvents.Names,ProfileEvents.Values

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    MySQL 性能优化技巧

    注意：slow_query_log_file 的路径不能随便写，否则 MySQL 服务器可能没有权限将日志文件写到指定的目录中。建议直接复制上文的路径。 修改保存文件后，重启 MySQL 服务。...，MySQL 会递归执行这些子查询，把结果放在临时表 union：若第二个 select 出现在 union 之后，则被标记为该值。...如果该值为 NULL，说明没有使用索引，可以建立索引提高性能 7) key：显示 MySQL 实际使用的索引。...如果为 NULL，则没有使用索引查询 8) key_len：表示索引中使用的字节数，通过该列计算查询中使用的索引的长度。...,swaps,context switches,source for query Query_ID; show profile all for query Query_ID; 六、优化手段 主要以查询优化

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    自增id用完怎么办

    试图执行的时候，就会报主键冲突错误，因此在建表的时候你需要你的表是否可能达到这个上限,如果有可能就应该创建8个字节的bigint unsigned InnoDB系统自增row_id 如果你创建的InnoDB表没有指定主键...如果表中已经存在row_id=N，就覆盖以前的行 由于有可能覆盖数据,意味着数据丢失,影响的是数据可靠性。...其实在mysql内部维护了一个全局变量global_query_id，每次执行语句的时候将他赋值给Query_id，然后给这个变量加1，如果当前语句是这个事务的第一条语句，就会把Query_id赋值给xid...我们发现T2时刻的trx_id的值很大，而T4时刻是一个正常的值，这个是为什么呢 在T1时刻sessionA没有涉及更新操作，是一个只读事物，而只读事务InnoDB是不会分配trx_id,但是我们还会发现一个问题...2，还有就是innoDB的后台操作，比如表达索引信息统计这个类也是会启动内部事务的因此可以看到，trx_id值并不是按照加1递增的 现在我们看看为什么T2的trx_id的为什么那么大，他的算法是把当前事务

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    一文看懂 MySQL 高性能优化技巧实践

    注意：slowquerylog_file 的路径不能随便写，否则 MySQL 服务器可能没有权限将日志文件写到指定的目录中。建议直接复制上文的路径。 修改保存文件后，重启 MySQL 服务。...，MySQL 会递归执行这些子查询，把结果放在临时表union：若第二个 select 出现在 union 之后，则被标记为该值。...如果该值为 NULL，说明没有使用索引，可以建立索引提高性能 7) key：显示 MySQL 实际使用的索引。...如果为 NULL，则没有使用索引查询 8) key_len：表示索引中使用的字节数，通过该列计算查询中使用的索引的长度。...,swaps,context switches,source for query Query_ID;show profile all for query Query_ID;复制代码 六、优化手段 主要以查询优化

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    B树、B+树到底是什么？

    概念 一棵m阶b树或为空树，或为满足如下特质的n叉树： 树中每个结点至多有m棵子树，即至多含有m-1个关键字 若根节点不是终端结点，则至少有两棵树 除根结点外的所有非叶节点至少有【m/2】（向上取整）棵子树...，n）为指向子树根结点的指针 n P0 K1 P1 K2 P2 … Kn Pn 所有的叶节点都出现在同一层次上，并且不带信息（可以视为外部结点或类似于折半查找判定树的查找失败结点，实际上这些结点不存在...对于关键字个数为n的B树，叶结点即查找不成功的结点为n+1，因此有n+1>2([m/2])^(h-1),即h<log[m/2] ( (n+1)/2)+1 查找 在B树上查找于二叉排序树很相似，只是每个结点都是多个关键字的有序表...查找到叶结点（对应指针为空指针）时，则说明树中没有对应的关键字，查找失败。 B+树 B+树是对应数据库所需而出现的一种B树的变形树。...在B+树中，叶结点包含了全部关键字，即在非叶结点中出现的关键字也会出现在叶结点中；而在B树中，叶结点包含的关键字和其他结点包含的关键字是不重复的。

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    文本点击率预估挑战赛-冠亚季军方案总结

    线下的 Notebook 可以导入到 K-Lab 中，利用完整训练集数据进行模型的训练。...1.2 选手提交结果 对于测试数据“query_id, query, query_title_id, title”，选手提交数据是“query_id, query_title_id, prediction...”，提交格式说明如下： 对于测试数据：1, 1 2 3, 4,1 4 9 提交样例如下（其中第一列为query_id，二列为query_title_id，三列为prediction）： 1,1,1...说明：提交数据需要与test样本顺序一致，格式为无表头CSV数据，列之间仅有逗号分隔，没有空格，表中没有任何空行。...fasttext 的训练速度很快、效果也不错，但由于这是一个脱敏的文本，因此其 subword 机制会受到一定影响；而目前很火的 BERT 预训练模型也无法使用，因为需要重新对这些脱敏后的 term 进行训练

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    如果MySQL的自增 ID 用完了，该怎么办？

    虽然，自然数是没有上限的，但是我们在设计表结构的时候，通常都会指定字段长度，那么，这时候id就有上限了。 既然有上限，就总有被用完的时候，如果id用完了，怎么办呢？今天就一起来学习下吧。...InnoDB系统自增row_id 如果你创建的 InnoDB 表没有指定主键，那么 InnoDB 会给你创建一个不可见的，长度为 6 个字节的 row_id。...MySQL 内部维护了一个全局变量 global_query_id，每次执行语句的时候将它赋值给 Query_id，然后给这个变量加 1。...如果当前语句是这个事务执行的第一条语句，那么 MySQL 还会同时把 Query_id 赋值给这个事务的 Xid。而 global_query_id 是一个纯内存变量，重启之后就清零了。...Redis自增主键 其实外部自增主键的生成方式有很多，为什么我要介绍redis呢？因为我自己在实际应用中使用发现它的很多优点。 redis自身是原子性的，因此高并发也是线程安全的。

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