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线上慢SQL的排查思路

线上慢SQL的排查思路"先止损 - 再定位 - 后根治 - 防复发" 的四步黄金流程 第一步:紧急止损(线上第一优先级)线上出问题,先保服务可用,再慢慢排查根因!...审核:用工具(阿里 Druid、SonarQube)自动检测慢 SQL,禁止不合格 SQL 上线 压测验证:上线前做全链路压测,模拟真实流量发现潜在问题 完善监控告警:配置慢查询告警(超过 1s 自动报警...SpringBoot+Druid 慢 SQL 自动监控与拦截(必配)技术亮点:无需侵入业务代码,自动采集慢 SQL 并告警,提前发现潜在问题@Configurationpublic class DruidConfig...面试官 ‍:“好,那第一步快速定位到具体是哪些SQL在慢,你会怎么做?”...那站在技术面试角度,你觉得在这个线上慢SQL排查场景里,最大的技术难点有哪些?你是怎么解决它们的?”

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    快速学会慢查询SQL排查

    学完数据库基础知识,要想更深入地了解数据库,就需要学习数据库进阶知识,今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。 在日常工作中,我们经常会遇到数据库慢查询问题,那么我们要如何进行排查呢?...假设一次执行20条SQL,我们如何判断哪条SQL是执行慢的烂SQL,这里就需要用到慢查询日志。...排查测试 模拟慢SQL数据 执行如下SQL语句休眠4秒,模拟慢SQL: select sleep(4); 查询超过阈值的SQL的数量: show global status like '%slow_queries...%'; 可以看到超过阈值的SQL数为1: 查询超过阈值的具体SQL语句 主要有两种方式可以定位到具体的慢SQL语句,分别为查看日志文件和使用mysqldumpslow工具查看。...,如果直接查看日志文件,无法快速定位到具体的SQL,所以需要使用mysqldumpslow工具,通过一些过滤条件,快速查找出慢SQL。

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    SQL SERVER 2016 query history Store 排查慢SQL 与DBA 未来

    话归正题,与MYSQL,PG 不同的SQL SERVER 其实在慢查询排查中一直是没有什么日志的,而通过DMV 或者工具来查询总觉得和其他两种数据库比较是有一定缺陷的。...但是从SQL SERVER 2016 开始SQL SERVER 也意识到这点,添加了一个功能。...如何打开和使用follow me. 1 打开 SSMS (别说不知道什么是SSMS) SQL SERVER management studio 2 点击你要记录慢查询日志的数据库-- 右键属性-- 查询存储...其中提供了几种查询方式 1 回归查询 2 总体资源使用情况 3 使用资源排名的方式 4 带有强制执行计划的方式 5 具有高度差异的查询 6 跟踪查询 从最简单的问题排查来说,首先我们可能关注的是慢查询...而慢查询有几种方式体现 1 查询时间长 2 使用物理I/O 多 3 内存占用多少 而SQL SERVER 2016 提供的功能具有所有的维度和角度来进行分析和问题的查找。

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    一款超级强大的慢SQL排查工具!

    image.png 开启慢查询日志 在项目中我们会经常遇到慢查询,当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志,并且分析慢查询日志,找到慢sql,然后用explain来分析 系统变量 MySQL和慢查询相关的系统变量如下...); SET var = var + 1; END WHILE; END // DELIMITER ; 查询已经定义的存储过程 show procedure status; 「开始执行慢sql...查看慢sql的相关信息。...中就可以看到执行慢的sql 可以看到响应时间,执行次数,每次执行耗时(单位秒),执行的sql 下面就是各个慢sql的详细分析,比如,执行时间,获取锁的时间,执行时间分布,所在的表等信息 「不由得感叹一声...,真是神器,查看慢sql超级方便」 最后说一个我遇到的一个有意思的问题,有一段时间线上的接口特别慢,但是我查日志发现sql执行的很快,难道是网络的问题?

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    超级攻略:如何快速排查和优化慢SQL,提升系统速度!

    慢查询指的是数据库中执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。不同业务场景下,这个阈值通常各不相同。在我们公司内部,这个阈值被设定为 1 秒钟。...也就是说,任何执行时间超过 1 秒的 SQL 语句都会被视为慢查询。 对慢查询进行问题排查通常分为以下几个步骤: 发现问题 一般而言,慢查询问题相对容易发现。...如果有完善的监控体系,系统会定期统计慢 SQL 并通过报警方式提醒。...SQL 语句,然后可以进一步分析为什么这个 SQL 语句执行缓慢,主要是排查以下几个可能的原因: 缺少索引:没有为查询涉及的列创建适当的索引,导致数据库需要全表扫描来找到匹配的行。...具体可参考文章:提升 SQL 查询效率的终极指南 对于大多数情况下的慢 SQL 问题,通常可以通过执行计划分析找出根本原因,主要集中在索引和 JOIN 操作上。

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    慢SQL优化

    什么是慢SQL 在数据库管理中,"慢SQL"是指那些执行时间过长,影响了数据库整体性能的SQL指令。这些SQL指令可能是由于各种原因造成的,例如数据量过大,查询语句编写不合理,索引使用不当等。...慢SQL不仅会消耗大量的服务器资源,导致服务器负载增加,还可能会导致应用程序的响应时间延长,影响用户体验。因此,对慢SQL的优化是数据库性能调优的重要内容。 2....如何进行优化 优化慢SQL的方法有很多,这里主要从以下几个方面来举例: 1.使用索引:索引是提高数据库查询效率的主要方式。频繁查询的字段应该建立索引。...2.只返回必要的字段:SQL查询时只查询需要的列,尽量避免SELECT * FROM users这样的写法。3.优化SQL语句:对于慢SQL,首先考虑的应该是对查询语句本身进行优化。...通过EXPLAIN,我们可以了解到SQL查询是如何利用索引的,是否进行了全表扫描,等等。这对于优化查询非常有帮助。

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    SQL 慢查询

    慢查询避免 在实际项目中,数据库查询经常出现响应过慢或超时情况。那么怎么减少慢查询的出现呢?...慢查询处理 合理设计表,可以减少慢查询的出现,但是并不能完全避免。本文将慢查询可分为一般慢查询、深度分页慢查询和数据量大导致的慢查询。...一般慢查询 当出现一般慢查询时,可以按照以下步骤去进行 SQL 调优: 避免全表扫描。这⾥需要注意⼀些索引设计和使⽤的问题: 使⽤复合索引,避免出现多个单列索引。...大数据慢查询 在MySQL 中,单表数据量一般都限制在 2000w 以内,当超过后会出现严重性能问题。所以针对大表,可以进行⽔平分表。⽔平分表是⼀种将数据表按⼀定规则拆分为多个⼦表的技术。

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    避免写慢sql

    第一,在编写 SQL 的时候,一定要小心谨慎地仔细评估。先问自己几个问题:你的 SQL 涉及到的表,它的数据规模是多少?你的 SQL 可能会遍历的数据量是多少?尽量地避免写出慢 SQL。...如何避免慢sql第一:合适的索引,SQL执行速度的快慢关键还是语句需要扫描数据的行数,如尽量不要使用 对where 条件列进行计算的做法让MySQL查询优化器不知道怎么选择索引,特定业务 可以设置联合索引让需要查询返回的列都在索引中避免回表操作...第二:排序也是可能完成慢SQL的因素,尤其是数据量大,需要使用外部排序的时候又可以与磁盘IO性能扯上关系等,常见的问题还有limit m,n m很大又无法使用索引的时候 第三:多表联合查询的时候,尽量使用小表驱动大表...第五:见过的关于架构方面的慢SQL问题 1~数据量到达一定规模后,单机性能容易受限导致数据库响应慢;2~读写分离,从库提供读服务,错误的认为从库只需要提供查询服务采用了达不到性能指标的机器,其实是主库承受的数据更新压力...,从库一个不落的都要承受,还要更多的提供查询服务一台 MySQL 数据库,大致处理能力的极限是,每秒一万条左右的简单 SQL,这里的“简单 SQL”,指的是类似于主键查询这种不需要遍历很多条记录的 SQL

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    Postgresql分析慢sql

    现象 突然发现测试环境一条慢sql,就想着分析一下,写写总结。...的时候,我查了一下发现sql执行用了12s,顿时有点惊呆了,一般的sql大概超过2s就应该优化了,好了我们来分析一下吧。...第一个点,但从sql上面我就发现一个点不合理,我之前也喜欢用 where 1=1觉得后面就是一个条件true,直到后来经过跟别人讨论,有一种可能SQL解析会认为1是一个属性名,完了去表里面找这样就跟写SQL...背到而驰了,我们理解可能是认为他就是TRUE,但是回到SQL解析上面又差别不大,去掉1=1之后发现运行速度快了3秒,从某种程度来说还是会影响SQL的执行效率,而且从多表拼接的SQL上面确实发现啊了200...如果没有匹配到索引ORDER BY的运行效率会变得非常慢,如果匹配到了索引那么速度就会非常快。

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    男人要慢,SQL要快:记一次慢SQL优化

    问题 这是一个线上问题,从日志平台查询到的 SQL 执行情况,该 SQL 执行的时间为 11.146s,可以认定为是一个慢查询,美化后的 SQL 如下: 先找到这个表的定义以及索引情况如下: 可见,...综合执行 SQL 和表定义,基本断定问题出在 ORDER BY amount desc, create_time asc,在生产线上数据记录较多,使用 order by 语句后引起 filesort,导致出现了外部排序...,从而降低了 SQL 的查询性能。...再来理解一下 order by 的工作原理,帮助我们更好的做 SQL 优化。...这里我们仅仅针对 SQL 调优,代码问题就暂时不考虑了。 性能结果 测试环境数据量在30万数据 优化前查询在 1.5s 以上 优化后查询在 0.4s 左右 查询性能提升 3~4 倍。

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