这是关于MYSQL8 获取信息的方式的第六篇,终于到达了慢日志查询的位置,在MYSQL的DBA 的管理员的心目中,pt-query-digest 和 SLOW QUERY LOG 是分析慢查询的唯一的方式。实际上在MYSQL 8 中这样的慢查询的数据获取方式,已经被淘汰了,或者说不合时宜了。
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询,将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推,提升并行处理能力,减少网络流量和计算节点的压力,提升查询处理执行效率。
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。
上面表格中有符号和无符号写反了,[]包含的内容是可选的,默认是无符号类型的,无符号的需要在类型后面跟上unsigned
上期文档中我们让mysql开启慢查询日志,收集查询时间比较长的sql,进而通过explain指令查询sql的执行过程,explain能够查看sql是那种数据查询方式以及索引情况。但是有时候使用explain还是无法定位到问题sql,所以在mysql5.037版本之后新增了show profiles和show profile语句的支持,通过hava_profileing指令可以查看当前sql是否支持profiles。
在做数据分析时,我们会经常听到同比、环比同比的概念。各个企业和组织在发布统计数据时,通常喜欢用同比、环比来和之前的历史数据进行比较,用来说明数据的变化情况。例如,统计局公布2022年1月份CPI同比增长0.9%,环比增长0.6%。
2021 MySQL 各个版本发布的时间点如下表,从上面的表格可以看到 MySQL-8.0.24 只存续了 21 天,那是什么造就了它如此短命?
对于MySQL方向的调度需求考虑了好久,总是感觉不够优雅,不够灵活。从我的感觉来看,如果设置成为crontab,其实管理起来是比较臃肿的。
1 PartⅠ 引言 线上数据库的运维,往往避不开对语句执行时间的监控,实际业务运行中若出现明显、频繁的慢查询或慢写入,则我们需要格外地注意,及时定位问题出现的原因。 这时候,如果数据库自身能够提供实例上语句执行时间的统计,做到可宏观(能够观察整体执行时间分布情况)、可微观(能够定位执行慢的语句),自然能起到事半功倍的效用。 早在MySQL 8.0以前的版本中,performance_schema表就已经有多个Statement Summary表,用于记录当前或近期的语句执行事件。 mysql> show
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)
最近有计划写一个程序对数据库做一个压测,这里涉及到大量的数据生成工作,于是我想着测下一下不同语言 for 的执行情况。
近年来。随着工业生产现场数据采集需求的增多,客户对于数据采集的方式也提出了多种要求。将PLC数据直接采集到数据库便是其中一种。
在很多时候,我们需要通过SQL语句来查看MySQL执行SQL的情况,例如查看SQL执行队列,是否存在慢查询等等。
每种数据库都有自己的管理内存的方法,MYSQL 管理内存(仅仅讨论 INNODB 数据库引擎)的方法大部分都关注在 innodb_buffer_pool_size 这个设置。MYSQL 本身内存管理有这么简单吗?
最近在和MYSQL的监控方法的事情在嫐裱,深感周遭的事情变化快,一步跟不上就的紧倒持。
数据库中间件监控实战,MySQL中哪些指标比较关键以及如何采集这些指标了。帮助提早发现问题,提升数据库可用性。
最近在配合某同事做一项性能压测,发现相同数据量、相同数据库参数、相同sysbench压力、相同数据库版本和sysbench版本、相同服务器硬件环境下,我和同事的压测结果天差地别:一个小时压测结束后,我的压测结果中出现了高频率周期性阻塞(tps,qps为0),而同事的压测结果中未出现阻塞(tps,qps从头到尾都比较稳定)。正常情况下,在环境完全相同时,不可能会出现如此巨大的性能差异。但这次,不可能发生的事情它的确发生了。经过复测与排查,终于发现了其中的奥妙。
网上查了很多资源,说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。
在《语句效率统计视图|全方位认识 sys 系统库》中,为大家介绍了利用sys 系统库查询语句执行效率的快捷视图,本期将为大家介绍一些不便归类的混杂视图,本篇也是该系列中最后一篇介绍视图的文章。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第12章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的触发器,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中的触发器知识。好了,开始今天的正题吧。
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;
表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。
一、SQL速成 结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库的标准语言,它包括若干关键字和一致的语法,便于数据库元件(如表、索引、字段等)的建立和操纵。 以下是一些重要的SQL快速参考,有关SQL的语法和在标准SQL上增加的特性,请查询MySQL手册。 1.创建表 表是数据库的最基本元素之一,表与表之间可以相互独立,也可以相互关联。创建表的基本语法如下: create table table_name (column_name data无效 {identity |null|not null}, …) 其中参数table_name和column_name必须满足用户数据库中的识别器(identifier)的要求,参数data无效是一个标准的SQL类型或由用户数据库提供的类型。用户要使用non-null从句为各字段输入数据。 create table还有一些其他选项,如创建临时表和使用select子句从其他的表中读取某些字段组成新表等。还有,在创建表是可用PRIMARY KEY、KEY、INDEX等标识符设定某些字段为主键或索引等。 书写上要注意: 在一对圆括号里的列出完整的字段清单。 字段名间用逗号隔开。 字段名间的逗号后要加一个空格。 最后一个字段名后不用逗号。 所有的SQL陈述都以分号";"结束。 例: mysql> CREATE TABLE test (blob_col BLOB, index(blob_col(10)));
本文介绍了如何使用PIG和Jython实现统计某段时间内数据表中多个进程的指标变化量,并使用PIG的UDF功能实现自定义函数的扩展。通过PIG的5个步骤,即加载数据、过滤数据、分组数据、应用UDF函数、将结果输出到文件,可以完成数据计算和汇总。
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
实在抱歉,上期的 谁说Postgresql 没有靠谱的高可用为(4)期,疏忽忘记打标识了,特此道歉
return sprintf("%.3f ms",($s1+$m1-$s0-$m0)*1000);
MOP 不用多说,指的就是 MySQL、Oracle、PostgreSQL 三种目前最主流的数据库,MOP 系列打算更新 MOP 三种数据库的索引知识、高可用架构及常用 SQL 语句等等,上面已经更新了 MOP 索引相关的文章,今天打算整理一下这三种数据库的常用 SQL 知识,由于文章过长,今天更新中间的一篇之 MySQL 篇。第一篇 Oracle 相关的详见下方链接:MOP 系列|MOP 三种主流数据库常用 SQL(一)。
本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息;统计信息不准确,优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
列可以分为两大类:Key 和 Value。从业务角度看,Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。
在上一篇《统计信息查询视图|全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了利用sys 系统库的查询统计信息的快捷视图,本期将为大家介绍语句查询效率语句统计信息相关的视图,这些视图可以快速找出数据库中哪些语句使用了全表扫描、哪些语句使用了文件排序、哪些语句使用了临时表。
针对”所有”客户端”所有”时刻。 基本语法: set global {变量名} = {新变量值}; 或者 set @@global.{变量名} = {新变量值};
这里讨论的情况是在MySQL一张表的数据达到千万级别。表设计很烂,业务统计规则又不允许把sql拆成多个子查询。
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
写一个mysql binlog备份脚本,要求每天0点0分,计算机自动备份前一天的binlog日志,打包后发送给备份服务器。
最近看到Dmall冯光普老师的关于TopSQL的分享,于是参考他的方案在生产做了个低配版的实现(冯老师的方案中需要较强的前端编码能力,我这里改用grafana代替)。
Go 标准库提供的数据库接口database/sql比较底层,使用它来操作数据库非常繁琐,而且容易出错。因而社区开源了不少第三方库,如上一篇文章中的sqlc工具,还有各式各样的 ORM (Object Relational Mapping,对象关系映射库),如gorm和xorm。本文介绍xorm。xorm是一个简单但强大的 Go 语言 ORM 库,使用它可以大大简化我们的数据库操作。
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化,仅仅想到添加适合的索引,是不完全的,索引的优化本身就具有很多的不确定性。
爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
MySQL数据库中提供了很丰富的函数,比如我们常用的聚合函数,日期及字符串处理函数等。SELECT语句及其条件表达式都可以使用这些函数,函数可以帮助用户更加方便的处理表中的数据,使MySQL数据库的功能更加强大。本篇文章主要为大家介绍几类常用函数的用法。本期我们将介绍MySQL函数,帮助你更好使用MySQL。
#问题1:1月每笔消费均大于20元的用户的总消费金额#条件:1月+大于20 sum(order_amt
1、查看当前应用连接,连接数突增排查 select user,SUBSTRING_INDEX(host,':',1) as ip , count(*) as count,db from information_schema.processlist where host not in ('localhost') and user not in ('replicater') group by ip order by count; 2、查看表所属及大概行数,一般加字段索引时做参考 select TABLE_SCH
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代,支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准,然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外,在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
关键字delimiter的使用: delimiter是mysql分隔符。在mysqlclient中分隔符默认是分号(;)。 假设一次输入的语句较多,而且语句中间有分号,这时须要新指定一个特殊的分隔符。 在前一篇中有设置mysql的触发器时使用样例
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