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
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句,帮我们找到执行慢的SQL,方便我们对这些SQL进行优化。
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题,当加入筛选条件后会出现查询超时的问题,查询全部订单的时候没有问题,SQL如下(数据已脱敏,使用的是MySql):
我司的各种监控做的比较到位,当天突然收到了数据库服务器负载较高的告警通知,于是我和同事们就赶紧登录了Zabbix监控,如下图所示,截图的时候是正常状态,当时事故期间忘记留图了,可以想象当时的数据曲线反正是该高的很低,该低的很高就是了。
每次执行看到的结果应该都有变化,因为是实时的,所以我定义为:“事发现场”,每次执行就相当于现场的快照
假设建立一个支持邮箱登录的用户表,对于邮件字段来说,可以有以下几种建立索引的方式:
MySQL被Sun收购后,搞了个过渡的6.0版本,没多久就下线了(有一次居然听说有人在线上用6.0版本,我惊得下巴都掉了)。被Oracle收购后,终于迎来了像样的5.6版本,之后就是5.7、8.0版本。这么看来,Sun的衰亡不无道理。
MySQL 中存在慢查询,Redis 中也存在慢查询,Redis 的慢查询是命令执行超过设定阈值的查询就是慢查询。我们来整理一下。
哈喽,好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下:
SQL Server有工具进行数据库的优化,Mongo Database Profiler.不仅有,而且功能更强大。 MongoDB 自带 Profiler,可以非常方便地记录下所有耗时过长操作,以便于调优。有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别,第一种是直接在启动参数里直接进行设置。 启动MongoDB时加上–profile=级别 即可。 也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置。可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的P
因为业务层操作内存,MySQL操作磁盘,数据库永远是最先达到性能瓶颈,我们不能把过多的逻辑操作放在数据库上,逻辑操作应该在业务层做。
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
MySQL是支持前缀索引的,前缀索引的优势就是占用的空间小,这同时带来的损失是,可能会增加额外的记录扫描次数。
如果 email 不建索引,那么就只能全表扫描,如果 email 这个字段是哪个没有索引,那么这个语句只能做全表扫描。
其中: (@i:=@i+1)代表定义一个变量,每次增加1,整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
这是我的第八篇原创文章 上篇文章简单说了下数据库,并教了怎样安装mysql工具和可视化工具,不知道你现在安装好了没?那今天我们继续说mysql,今天说下mysql语句。 进入正题 mysql语句分为两
关系型数据库中的索引,能够提升数据检索的效率,是提升性能的主要途径,GreatSQL开源社区推送的这篇《MySQL 常见索引类型介绍》,介绍了在MySQL中常见的几种索引。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
区别在于TPCC测试的业务流程,sysbench测试的单语句执行性能。按照自需选择测试工具。
MySQL 主要索引类型有如下几种: 1.主键索引 2.唯一索引 3.普通索引 4.空间索引 5.全文索引 假设有如下一张表 CREATE TABLE `t1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `u1` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u2` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u3` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
企业内部使用的elasticsearch是提供垂直搜索的一种方案,什么是垂直搜索呢。
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的,先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组,uniq -c 分组计算个数 ca
MySQL 8.0中引入了三个索引方面的新特性,暂且将其称为“索引三剑客”。前面我们已经学习了三剑客之一的函数索引,现在我们来见识一下另外两剑客 - 降序索引和不可见索引。
索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据。对于索引,会保存在额外的文件中。
当进行分页时,MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后放弃前 offset 行,返回 N 行。例如 limit 10000, 20。mysql排序取出10020条数据后,仅返回20条数据,查询和排序的代价都很高。那当 offset 特别大的时候,效率就非常的低下,所以我们要对sql进行改写
本文主要讲解在 Node.js 里如何连接 MySQL ,并分别操作一下 增删改查 。
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”。
我是林晓斌,今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享:当索引存储顺序和order by不一致,该怎么办?
在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
登入服务器后,我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么。
最近seller平台查询退货的时候老是出现报错,出现频繁报警,去监控平台上看了一下:
通常在开发中我们需要定义字符串类型的字段,例如用户名或者用户邮箱等。 假设我们在维护一个用户登录系统,用户表的定义:
同事提了个统计需求,MySQL某个库60%的表都有个isdel字段(char(1)),值是0或1,现在要检索该数据库所有存在isdel字段且isdel=‘0’的表的记录数,举个例子,执行如下的count操作,
点击上方蓝字每天学习数据库 我是林晓斌,今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享:当索引存储顺序和order by不一致,该怎么办? 林晓斌 林晓斌,网名丁奇,腾讯云数据库负责人,数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者,丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进,在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 根据指定的字段排序来显示结果,是我们写应用时最常见的需求之一了,比如一个交
也出现 Using index, 但是此时Extra中出现了 Backward index scan,这个代表反向扫描索引,因为在MySQL中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序时,是从大到小,所以,在扫描时,就是反向扫描,就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中,支持降序索引,我们也可以创建降序索引。
既然秃头填坑, 那就该让这变得更加有价值, 有必要总结出来, 减少其他同事踩坑的可能。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇,总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小,从而可以让更多的索引可以放入内存中,这在某些情况下能极大地提高性能。默认只压缩字符串,但通过参数设置也可以对整数做压缩。MyISAM压缩每个索引块的方法是,完全保存索引块中的第一个值。然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数和剩余的不同后缀部分,把这部分存储起来即可。 例如,索引块中的第一个值是“perform”,第二个值是“performance”,那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似“7,ance”这样的形式。MyISAM对行指针也采用类似的前缀压缩方式。 压缩块使用更少的空间,代价是某些操作可能更慢。因为每个值的压缩前缀都依赖前面的值,所以MyISAM查找时无法在索引块使用二分查找而只能从头开始扫描。正序的扫描速度还不错,但是如果是倒序扫描——例如order by desc就不是很好找。所有在块中查找某一行的操作平均都需要扫描半个索引快。 对于CPU密集型应用,因为扫描需要随机查找,压缩索引使得MyISAM在索引查找上要慢好几倍。压缩索引的倒序扫描就更慢了。压缩索引需要在CPU内存资源与磁盘之间做平衡。压缩索引可能只需要十分之一大小的磁盘空间,如果是I/O密集型应用,对某些查询带来的好处会比成本多很多。 可以在create table语句中指定pack_keys参数来控制索引压缩的方式。
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。
群上有一位同学咨询一个问题,两个查询语句,就一个limit 11, 一个limit 12,处理的效率相差巨大,如下图:
这篇博客讲的是SQL server的分页方法,用的SQL server 2012版本。下面都用pageIndex表示页数,pageSize表示一页包含的记录。并且下面涉及到具体例子的,设定查询第2页,每页含10条记录。
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ,使用 insert 语句插入性能较低,此时可以使
一、数据库管理 1.1查询所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ Database +--------------------+ information_schema-- mysql元数据,基础数据 mysql--mysql配置数据库,其中包含用户信息。(用户名和密码,权限管理) performance_schema--mysql数据库软件的运行数据,日志信息,性能数据 test--测试数据库。空的 +-------------------
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