分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
由于没有安装pt-digest-query工具(不通外网有依赖装不了)就用mysql自带的mysqldumpslow分析
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。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
查看系统慢sql是否开启 //慢查询时间阈值 > show variables like '%long_query_time%'; //查看慢查询配置情况 > show status like '%slow_queries%'; // 查看慢日志路径 > show variables like '%slow%'; 开启慢日志 > set global slow_query_log=On; > set global long_query_time=1; //设置查看时间超过1秒的查询被记录到日志 > s
MySQL 从 4.1 版本开始支持 UTF-8,也就是 2003 年,然而目前流行的UTF-8 标准(RFC 3629)是在此之后规定的。正因此,才造就了MySQL中的UTF-8与我们日常开发中的UTF-8不一致,从到导致了些问题。MySQL的UTF-8只支持每个字符最多三个字节,而真正的 UTF-8 是每个字符最多四个字节。
如上图:以id创建索引,索引数据结构里存储了索引键(关键字)以及对应的值(地址值),当搜寻id=101的数据时,直接找到对应的地址0x123456。时间复杂度为O(1)。
按i进入编辑模式 在[mysqld]末尾(注意不要添加到其他项的配置下了)增加以下配置
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据库默认页大小是16kb。
当前,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会对性能造成一定的影响,慢查询日志支持将日志记录到文件中
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录,是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道,在mysql中数据最终存储在硬盘中的,访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念,一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点,每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据,而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率,因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整,合理设置mysql的页面(page)大小,以达到最佳的性能表现。
我有一个程序员朋友, 我们都叫他回龙观大叔, 因为他所在公司经营不善, 被动离职。我们一起听听他的故事.
2、在配置MySQL相关参数后,可以通过mysqldumpslow查找出查询较慢的SQL语句。
索引的本质:通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源,SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行,而其中10条SQL执行时间过长,从而导致每秒只能完成90条SQL,所有新的SQL将进入排队等待,直接影响业务,然后用户就各种投诉来了。
上篇《VARCHAR(M) 到底占用多少个字节?|mysql系列(2)》分享了VARCHAR(M) 占用多少个字节,那VARCHAR 最大能存多少个字符呢?以及了解这些对我们平时的开发工作中有什么帮助呢?那我们就要了解下存储引擎中是怎么来处理数据的。这里我们还是以InnoDB 为例。
监控系统监控到我们的程序变慢了,怀疑是sql的原因,要怎么去分析排查呢?一般按照如下几个步骤进行:
Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
先说结论: 这个说法不对,我们分服务器和客户端分开讨论,以下的讨论都基于服务器和客户端都只有 1 个 IP 地址。
golang中连接mysql数据库,需要使用一个第三方类库github.com/go-sql-driver/mysql,在这个类库中就实现了mysql的连接池,并且只需要设置两个参数就可以实现
MySQL 的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,他用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句。
在项目里面,多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到,但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来,定期去分析排查,那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了,它提供了SQL慢查询的日志,本文就分享下如何使用吧。
索引是数据库提供的利于快速查询的机制,索引类似于书籍目录,当查询条件那一列建立了索引之后,那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的(数据的)物理位置, 根据位置就可以定位并获取到数据。
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。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
对于生产业务系统来说,慢查询也是一种故障和风险,一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大,因此,要解决和避免这类故障,关注慢查询本身是关键。
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
MySQL 中的数据同样也是根据索引分类,通过索引可以快速高效的查询到我们想要的数据。
眼下用的最多的关系型数据库数MySql莫属了,之前也用过其它各种数据库。最近使用MySql一段时间了,突然好奇心下,想看看MySql到底性能如何?刚好最近手上有一份2000W的数据集,刚好拿过来练练手。
先说结论,mysql 中的 varchar 是有最大长度限制的,这个值是 65535 个字节。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
Memory表支持 Hash索引,因此查找操作非常快。Memroy表是表级锁,因此并发写入的性能较低,每行的长度是固定的,可能导致部分内存的浪费。
是的,这是MYSQL的exists关键词,今天我们就来说说这个exist,为了给大家更清楚的讲解,先给大家说下本文目录:
constraint可以给键进行重命名,但是在数据字典中,主键名还是显示primary
操作系统版本:CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。如果超过了,性能就会下降得比较厉害。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用BTree或其变种B+Tree作为索引结构,mysql 快与慢与索引结构有较大关系。
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN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。
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么?
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里,我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题,对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
点击上方蓝字每天学习数据库 作者简介:鲁越,腾讯云数据库架构师,主要负责腾讯云数据库MySQL、Redis、MongoDB、Oracle等数据库架构设计、数据库运维、运营开发等工作,曾就职于网易游戏。 ---- 问题描述 一、问题描述 1) 两个RO同时复制异常,程序读不到最新的数据。 2) 报错信息、数据库版本5.6。尝试执行了一下stop slave;start slave; 没办法快速恢复。 问题1:此时,如果是你,如何去处理这个case 3)观察了一下主库的CPU、IO等状态,先把读写流量
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