1. innodb_stats_on_metadata(是否自动更新统计信息),MySQL 5.7中默认为关闭状态
与其它主流商业数据库一样,TiDB 的查询优化器负责用户及系统查询的优化,生成有效且高效的执行计划由执行器来执行。而优化器生成的执行计划的优劣直接影响查询的执行效率和性能。「TiDB 查询优化及调优」系列文章将通过一些具体的案例,向大家介绍 TiDB 查询及优化相关的原理和应用。本文为系列文章的第一篇,将简要介绍 TiDB 的查询优化器的优化流程。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
统计信息的作用 上周同事在客户现场遇到了由于统计信息的原因,导致应用数据迁移时间过慢,整个迁移差点失败。关键时刻同事发现测试环境与生产环境SQL语句执行计划不一致,立刻收集统计信息才保证迁移得以正常完成。 统计信息对于SQL的执行时间有重要的影响,统计信息的不准确会导致SQL的执行计划不准确,从而致使SQL执行时间变慢,Oracle DBA非常了解统计信息的收集规则,同样在MySQL中也有相关的参数去控制统计信息。 相关参数 innodb_stats_auto_recalc 控制innodb是否自动收集统
MySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息,来帮助查询优化器选择最优的执行计划,详细的来说,key的分布情况能决定多表join的顺序,也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新,也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息,本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
最近一段时间和MYSQL的 performance_schema 较劲,之前总结的比较散,没有一个整体的观,仅仅是细枝末叶的东西。本次的对performance_schema 从总体来看,看看未来(MYSQL 8),以后观察MYSQL的性能问题需要什么改变。招招毙命其实是对老的监控方法来用“吸引体”来 attractiveness。
2用户名密码验证(通过授权表做的验证数据库一启动,会把授权表加载到内存中 mysql.user mysql.db mysql.table_priv mysql.column_priv)
Percona Toolkit简称pt工具,是Percona公司开发用于管理MySQL的工具,功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等,DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
统计信息,没有数据是没有的,但统计信息怎么收集,标准是什么,怎么使用,就值得去看看了。
MySQL的查询优化器是其能够高效处理SQL查询的关键所在。本文将详细剖析优化器的工作原理,以及执行计划生成和代价评估的实现方法。
目前一共包含6个脚本,若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本,若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range(),通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎,该接口返回精确值,例如MyISAM;但对于另一些存储引擎则是一个估算值,例如 InnoDB。 第二个API是info(),该接口返回各种类型的数据,包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据,或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数,那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型,而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息,或者统计信息不准确,优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同,所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同,每次运行的成本也不同:
information_schema是mysql自带的一个信息数据库,其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息,如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等
MySQL在企业版里提供了一个监视工具——MySQL Enterprise Monitor 简称MEM。可以使用MEM对MySQL实例和主机进行监视,发现潜在的问题,并将发现的结果通知给管理员,同时提供修正问题的建议。
一个客户的性能优化案例: 没有修改数据库实例的任何配置参数以及业务代码没有变更的情况下,一条 sql 出现大幅性能下降。
最近完成了几个比较大型的oracle数据库的优化项目, 发现一些共性问题, 写出来供大家参考.
同事咨询个问题:某个业务基于 INFORMATION_SCHEMA 统计表的信息(比如最大值)向表里面插入数据。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
网名“北在南方”,资深 DBA,主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作,擅长数据库性能调优、故障诊断。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性,成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化,全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave,客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求,并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上,该引擎专为可扩展性和性能而设计,并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务(Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query)更快,而且成本只是其一小部分。
1,在稳定性层面来说,更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡,灾备管理等等high level层面的措施(就好比要保证生活的稳定性)
通过日志,我们可以获得很多有用的信息,最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志,本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台,也就是有赞的 data_platform,为该平台的一个功能。
不知不觉中,performance_schema系列快要接近尾声了,今天将带领大家一起踏上系列第六篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema中的复制状态与变量统计表。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 新增会员统计类似新增用户统计,也是统计新增u_mid的个数, 在新增用户统计中,我们是统计launch事件中,uuid的唯一个数, 那
MySQL5.7 的新特性中,非常突出的特性之一就是 sys 库,不仅可以通过 sys 库完成 MySQL 信息的收集,还可以用来监控和排查问题。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
在做自动化运维开发过程中,需要从information_schema.tables获取MySQL表相关的元信息,发现MySQL8.0和5.7存在的差异还是比较大的;在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据,例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值,从indexes表获取索引的相关信息等。
MySQL 5.7 引入sys库 用于帮助DBA分析一些问题。 sys库里面就是一些存储过程,视图,函数等。
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息,相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢?我们怎么去查看? 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
MySQL 5.7 引入 sys库 用于帮助 DBA 分析一些问题。 sys 库里面就是一些存储过程,视图,函数等。
MySQL5.7的新特性中,非常突出的特性之一就是sys库,不仅可以通过sys库完成MySQL信息的收集,还可以用来监控和排查问题。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率,还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中,查询优化更是不可忽视的重要环节。
随着互联网的飞速发展,业务量可能在短短的时间内爆发式地增长,对应的数据量可能快速地从几百 GB 涨到几百个 TB,传统的单机数据库提供的服务,在系统的可扩展性、性价比方面已经不再适用。为了应对大数据量下业务服务访问的性能问题,MySQL 数据库常用的分库、分表方案会随着 MySQL Sharding(分片)的增多,业务访问数据库逻辑会越来越复杂。而且对于某些有多维度查询需求的表,需要引入额外的存储或牺牲性能来满足查询需求,这样会使业务逻辑越来越重,不利于产品的快速迭代。
在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据,例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值,从indexes表获取索引的相关信息等。
本篇文章为 TiDB 查询优化及调优系列的最终篇,主要汇集了一些用户常见的 SQL 优化案例,从背景、分析、影响、建议、实操几个角度进行解析。关于 SQL 调优原理的介绍见前面章节。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针,使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
在 MySQL 的实际使用中,常常会遇到一条 SQL 执行非常慢的情况,此前我们总结了一系列博客来排查相关的问题:
方法一: 全局变量设置,将 slow_query_log 全局变量设置为“ON”状态 mysql> set global slow_query_log='ON'; 设置慢查询日志存放的位置 mysql> set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log'; 查询超过1秒就记录 mysql> set global long_query_time=1;
| 作者 梁东阳,数据库研发中心数据库内核工程师,负责腾讯云MySQL的内核开发。 ---- 在日常运维中,相信不少人都收藏了很多关于查询优化的方法论和小技巧,但是仔细想想,你真的了解这些优化背后的原理吗? 查询优化器是专门负责优化查询语句的优化器模块,通过计算分析收集的各种系统统计信息,为查询给出最优的执行计划——最优的数据检索方式。 MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树,通过MySQL的数据字典和统计信息的内容,经过一系列运算,从而得出一个执行计划树的构成。之后MySQ
爱奇艺,中国高品质视频娱乐服务提供者,2010 年 4 月 22 日正式上线,推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心,网罗了全球广大的年轻用户群体,积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
关于MySQL的性能监控和问题诊断,我们一般都从performance_schema中去获取想要的数据,在MySQL5.7.7版本中新增sys schema,它将performance_schema和information_schema中的数据以更容易理解的方式总结归纳为”视图”,其目的就是为了降低查询performance_schema的复杂度,让DBA能够快速的定位问题。今天我一起来看看这些库中都有哪些监控表和视图,掌握了这些,在我们开发和运维的过程中就起到了事半功倍的效果。
2019 年 03 月 26 日,TiDB 发布 3.0.0 Beta.1 版,对应的 TiDB-Ansible 版本为 3.0.0 Beta。相比 3.0.0 Beta 版本,该版本对系统稳定性、易用性、功能、优化器、统计信息以及执行引擎做了很多改进。
最近在某云使用了MYSQL RDS 产品,说实话不怎么满意,和他家的其他产品比较我到时更原因使用 PG 的产品和云原生产品,那才是业界良心。为什么说不原因,主要是PS 方面让我们初次使用就感觉,不十分良好,2天了PS 里面部分的表还没有数据展示,沟通找问题,最终问题还是我们自己解决了大部分。
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
关于企业安全威胁数据收集分析是一个系统工程,每天在我们网络环境中,都会产生各种形式的威胁数据。为了网络安全防护,会收集各种流量日志、审计日志、报警日志、上网设备日志,安防设备日志等等。很多公司都有自己的数据处理流程,大数据管理工具。我们根据过去的实践经验,总结出了一个威胁数据处理模型,因为引用增长黑客的模型的命名方式,我们称这种模式为:沙漏式威胁信息处理模型。
爱可生 DBA 团队成员,负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。热爱 IT,喜欢在互联网里畅游,擅长摄影、厨艺,不会厨艺的 DBA 不是好司机,didi~
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