接了一个小需求,是将一些用户操作记录入到我们的数据库中。观察到入库的接口平均响应时间比较差大概在几秒左右,当时没多想,就觉得是先查询是否存在,再插入这个过程中查询是否存在比较耗时(因为操作记录表比较大),但是后面发现有10%,20%的入库接口响应时间甚至达到了十秒,并且pgsql数据库cpu变高了很多,波段性的高峰存在。老样子,先查询是否存在慢sql,耗时3秒以上的sql查询load出来后发现原来是查询是否存在的这个过程出了问题。我是通过一个联合索引来查询是否存在的,他们分别是(公司id,店铺id,xxid),通过explain该sql语句发现并没有走这个联合索引,而是走了(公司id,店铺id)这个索引。而这个索引扫出来的结果并没有区分度,因为一个公司的某一个店铺可以有很多的操作记录。让我们来思考一下联合索引的定义,它满足最左前缀匹配原则,mysql的查询优化器会自动将你代码中乱序的查询条件组装成联合索引去查询,进而通过联合索引来计算查询成本。但是最左前缀匹配原则是要求越有区分度的字段应该放在左边,我误以为sql的查询优化会自动帮我把联合索引的区分度字段往左边移动。这次事故的原因主要是因为我对最左前缀匹配原则理解的不深刻,下次应该尽可能的将具有区分度的字段放在联合索引的左边。
如果并发进程量大(>实例所承载的进程量),最长执行时间比较大(>1s)可从云平台或者grafana的监控上总体对比数据库前后时间段的压力情况(主要从tps,qps,网络流量,连接数),
DB.DB().SetConnMaxLifetime(59 * time.Second)
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化,确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化,SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询,表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
mysql是一个高度定制化的数据库系统,提供了很多配置参数,一般都需要根据应用程序的特性和硬件情况对mysql做配置优化,windows配置文件为my.ini,linux为my.cnf
上表中的 exp 不是一个运算符,而是一个综合表达式以支持更复杂的条件设置。exp 的操作条件不会被当成字符串,可以使用任何 SQL 支持的语法,包括使用函数和字段名称。
本篇博客将深入讨论在MySQL数据库中选择合适的时间类型:datetime、bigint和timestamp。通过比较它们的特性和适用场景,您将更好地理解何时应该选择哪种时间类型,以满足不同的数据存储需求。
MySQL数据库官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-logs.html 一、MySQL日志分类:日志文件记录了影响数据库的各种类型活动,MySQL数据库常见的日志文件分类。 错误日志(Error log) 慢查询日志(Slow query log) 二进制日志 查询日志 二、错误日志详解:MySQL错误日志是记录MySQL 运行过程中较为严重的警告和错误信息,以及MySQL每次启动和关闭的详细信息。 【查看MySQL数据库错误日志存放的位置
在web开发中,我们经常会写出一些SQL语句,一条糟糕的SQL语句可能让你的整个程序都非常慢,超过10秒一般用户就会选择关闭网页。
在数据库设计的时候,我们经常会需要设计时间字段,在 MYSQL 中,时间字段可以使用 int、timestamp、datetime 三种类型来存储,那么这三种类型哪一种用来存储时间性能比较高,效率好呢 ?
我这里按公司实际场景,规定了,每次操作/获取数据量应该少于5000条,结果集应该小于2M
在mysql中,常见的存储引擎有innodb、myisam,memory等。其中innodb支持事务(transaction),而myisam,memory等不支持事务。
大数据浪潮奔涌而至,企业对更高效地释放数据价值、降低数据使用成本的需求急剧上升,越来越多场景要应对不断增长的实时事务处理和分析的需求。其中,HTAP 凭借着可以承载高并发事务实时处理,以及大规模数据实时业务决策的能力,在企业级市场中受到广泛关注。 与此同时,押注 HTAP 方向的数据库也在增多。作为需要将 TP 和 AP 进行高度交融, 而非简略相加的产物,HTAP 面对的技术挑战也可以预见。那么,HTAP 数据库需要具备哪些能力?如何兼容 TP 与 AP 能力打造极致性能?如何高效管理 TP 和 AP 负
•超高的QPS(每秒钟处理的查询量)和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降,计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈,要减少从服务器数量,缓存要分级,避免使用 select * 这样的查询。
什么是大事务 运行时间比较长,长时间未提交的事务就可以称为大事务 大事务产生的原因 操作的数据比较多 大量的锁竞争 事务中有其他非DB的耗时操作 。。。 大事务造成的影响 并发情况下,数据库连接池容易被撑爆 锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时 执行时间长,容易造成主从延迟 回滚所需要的时间比较长 undo log膨胀 。。。 如何查询大事务 **注**:本文的sql的操作都是基于mysql5.7版本 以查询执行时间超过10秒的事务为例: select \* from information\_s
执行: select sleep(5); 查看日志: tail -100f lixj-server-01-slow.log
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库,有什么特点,用在什么场景,和传统关系型数据库的区别与联系,以及开源解决方案调研。
在以上的架构中可以看出Greenplum主要是由Master和Segment组成的,Master承担生成查询计划并派发汇总执行结果,Segment是执行查询计划及数据储存管理。集群可以直接加载外部的数据。
项目war文件 及 mysql备份文件下载地址:http://dl.vmall.com/c0ejjni0ai
概述 ---- 随着MySQL-8.0新版本不断的迭代推出,修复老版本的缺陷,其稳定性逐渐得到保障。腾讯云在此趋势下,推出具有自身功能特性的MySQL数据库产品TXSQL-8.0。在性能上以及在功能上,既集成了前序TXSQL的特点,又在此基础上进行了大幅度提高。以下,我们将重点介绍一下其中的一些亮点功能。 列存引擎CSTORE InnoDB提供的是OLTP服务的存储引擎,适用于事务密集型的业务场景。对于分析型OLAP的业务场景,InnoDB就无法胜任。为了向TXSQL的用户提供全面的服务层次,借用MyS
正好今天遇到另一个网站,给提到过数据库地址选择127.0.0.1和localhost对打开速度的影响。
近年来随着机器学习以及深度学习方面技术的进步以及在其它领域内被成功应用的先例,ML for DB这个课题变得越来越火,但是大多数方法尚局限于学术圈的探索阶段。
缓存是互联网开发中必不可少的一部分,它能降低我们数据库的并发数,提高我们系统的性能,比如我们经常使用的redis、emCached等等,其中redis应该是大部分的人选,为什么?因为速度快,易上手,是很多开发者的首选,但是缓存同样存在着问题,如果使用的不恰当,也可能会造成非常严重的后果,这时候你可能就会有疑问,缓存只是存储一些数据而已,怎么会造成严重的后果呢?下面我就带大家一起来分析分析。
使用mktime()制造出时间戳,再使用date()显示为yyyy-mm-dd格式的日期
其中time_long、time_timestamp、time_date为同一时间的不同存储格式
接下来的几天,博主将开始更Redis系列的博客,希望大家多多支持~本篇博客作为Redis系列第一篇,为大家带来的是Redis介绍及环境安装。
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
TDSQL-C再创佳绩 9月16日,Distributed Cloud|2021全球分布式云大会在上海召开,腾讯云原生数据库TDSQL-C荣获“云原生卓越技术提供商”奖项,TDSQL-C 是腾讯自研的云原生分布式数据库(原CynosDB), 基于共享存储,实现了强大的扩展能力和超百万级QPS的高吞吐性能,深度定制的数据库内核TXSQL是支撑关键业务平稳运行的基石。 (云原生卓越技术提供商奖项) TDSQL-C的总体架构是基于共享存储,存储和计算分离的架构。 (传统的MySQL主备架构和TDSQL
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
来源 | https://juejin.cn/post/6844903701094596615
Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题,那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据,以及并发实现的初步分析。
如果表里没有没有对itemid建立索引,需要对表里所有记录进行比对,才能找到符合条件记录, chartevents表有313645063 条记录, 就要进行 313645063次对比, 慢是正常的
最近在休陪产假,时间比较零碎,准备看2本书充实下,一本是「深入浅出MyBatis:技术原理与实践」,一本是「RabbitMQ实战:高效部署分布式消息队列」,为了加深记忆和理解,会进行整理、扩展和记录。
以前只用过Hive与impala两个类SQL查询系统,最近又将Hortonworks开源的Stinger与Apache的Drill做了些调研。累死累活搞了一天的资料,头都大了。为了纪念我那逝去的脑细胞,特将这些信息整理出来。
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 作为一个 DBA,想必都有过被慢查询折腾的经历,一个慢查询有时候真的很让人抓狂,本文对常规和非常规手段进行了整理,由浅及深,简单介绍几个慢查询的分析手段。 需要说明的是,下面所有的手段都是原生支持的功能(≥MySQL 5.6),因此在各类 RDS 和原生数据库中都不会有什么使用上的差异,这里图方便就用腾讯云数据库 MySQL 来作为测试环境了,版本为 5.7。
双十一仔细想了想,好像也没什么可买的,吃的零食什么的都还有,用的东西没什么缺的,想想还是算了吧,还不如早点搞完早点休息来的实在。个人感觉已经过了冲动消费的年纪了,这可能也是人老了的标志吧。。。
新年的第一个工作日,愿我们的2018更好! 在基于JVM的后台开发的中,在高并发场景下,往往会有一些对象,如数据库连接、线程...等对象,它的创建和初始化需要的时间比较长,当在大量使用这些对象时,如果不采取一些技术上的优化,就会造成一些效率和性能上的问题。 对于这种问题常见的简单优化办法就是使用对象池,每次创建的对象并不实际销毁,而是缓存在对象池中,下次使用的时候,不用再重新创建,可以直接从对象池的缓存中取即可,通过空间换时间,不必每次都创建和关闭对象。 本文就是基于commons-pool2利用Java语
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
ScheduleMaster上一次比较大的更新还是在6月份,转眼已经快过去4个月了,这段时间比较忙,中间只更新过一次修复了几个小bug。
主要介绍:复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力,特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库, 使用LVS,haproxy
日前,Distributed Cloud|2021全球分布式云大会·上海站隆重召开。腾讯云凭借其信息技术系统的安全可控性和前沿技术的创新性,在一众企业中脱颖而出,荣获“分布式数据库创新技术奖”。这是继腾讯云数据库TDSQL获第四届中国保险大数据分析与人工智能创新国际峰会年度“保险创新者大奖”之后再次获评。 在云原生专题论坛上,腾讯云数据库产品专家梁文灿先生就腾讯云企业级分布式数据库TDSQL生态发展战略、落地应用案例做出了详细介绍。同时腾讯云数据库专家工程师张远先生对云原生数据库TDSQL-C的内核关键技
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
主要介绍:复制功能介绍,mysql二进制日志,mysql复制拓扑,高可用框架,单点故障,读写分离和负载均衡
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
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
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