在这篇文章中,我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google
前言 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google 上提高排名,可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章,例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片,就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗? 使用动态数据库驱动的网站,例如WordPress,你的网站可能依然有一个问题亟待解决:数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询,这就意味的你的循环有多少次,就会查询多少次数据库,这是很恐怖的场景。
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
英文:Delicious Brains,翻译:开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题:聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
我们在业务开发的时候,经常会遇到table列表的需求,这也是最基本的需求之一。大多数都是根据输入条件查询对应数据,然后对数据进行分页显示。数据量小的时候基本没啥问题,但是如果数据量在千万级别以上,这个时候limit就非常慢了。
线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功。
3. Mysql数据库-视图 3.1 视图概述 3.1.1 视图介绍 # 视图介绍 1). 视图(View)是一种虚拟存在的表。 2). 视图并不在数据库中实际存在,行和列数据来自定义视图的查询中使用的表,并且是在使用视图时动态生成的。(视图只保存sql的逻辑,不保存表数据) 3). 通俗的讲,视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候,主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。 # 举个例子 普通班级: 张三 李四 王五 马六... 表
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Emlog是基于PHP+MYSQL的运行环境,那么缓存来源于MYSQL数据库,加快缓存速度,就是要加快MYSQL的查询速度 针对MYSQL的查询优化,有建索引等等,还有重要一点“SELECT * ”类似这样的SQL查询语句要少用 当表内某字段存在“NULL”值时,查询就会很慢,当数据量大了之后会更慢! 所以有两个优化方向,尽量减少数据库中的NULL值(空字符串) 其二就是优化SQL查询语句,建立索引 那么针对EMLOG缓存,我们就可以针对性优化 本站的优化就需要在用户表数据这里处理,因为用户过多导致用户缓存数据特别慢。
刚入职的时候,同事就提醒过我,涉及三四张表的时候,数据量大,尽量不用连表查询,用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
一直对SQL优化的技能心存无限的向往,之前面试的时候有很多面试官都会来一句,你会优化吗?我说我不太会,这时可能很多人就会有点儿说法了,比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等,我只能说那些都是常识,作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的,要想知道一条SQL语句执行效率低的原因,我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令",EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分,本文在结合实
查询当前服务器执行超过60s的SQL,可以通过脚本周期性的来执行这条SQL,就能查出有问题的SQL。
事情的背景是这样的:一个朋友今年年初新开了一家公司,自己是公司的老板,不懂啥技术,主要负责公司的战略规划和经营管理,但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人,涵盖技术、产品、运营和推广,从成立之初,一直在做一款社交类的APP。平时,我们一直保持联系,我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
慢日志查询的主要功能就是,记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如,一条查询sql语句,我们设置的阈值为1s,当这条查询语句的执行时间超过了1s,则将被写入到慢查询配置的日志中. 慢查询主要是为了我们做sql语句的优化功能.
慢日志查询的主要功能就是,记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如,一条查询sql语句,我们设置的阈值为1s,当这条查询语句的执行时间超过了1s,则将被写入到慢查询配置的日志中.
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
Oracle访问表中数据的方法有两种,一种是直接表中访问数据,另外一种是先访问索引,如果索引数据不符合目标SQL,就回表,符合就不回表,直接访问索引就可以。 本博客先介绍直接访问数据的方法,下一篇博客介绍访问索引的方法
Oracle访问表中数据的方法有两种,一种是直接表中访问数据,另外一种是先访问索引,如果索引数据不符合目标SQL,就回表,符合就不回表,直接访问索引就可以。
上篇文章我们说了索引排序和排序注意事项,排序不要用复杂的函数,范围查找的时候,左边的列有索引效果,后面的列没有,除非指定特定值,like模糊查询时候,前面不要用%,asc desc不要混用。索引排序之所以快,因为b+树里面的双向链表和单向链表数据结构原本就是按索引从小到大排序好的,所以直接取出数据就好,不需要在磁盘和内存中排序。
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具。 导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统; 导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
InnoDb索引文件和数据文件是在一起的,只要查找索引文件后就可以连接到数据文件,查一次即可,效率高。现在主流使用InnoDb引擎
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL,这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张,再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进,慢查询的数量正在飞速增长,每日的报警量也居高不下,因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓,此文主要针对MySQL。
一、存储过程 1、概念简介 存储程序是被存储在服务器中的组合SQL语句,经编译创建并保存在数据库中,用户可通过存储过程的名字调用执行。存储过程核心思想就是数据库SQL语言层面的封装与重用性。使用存储过程可以较少应用系统的业务复杂性,但是会增加数据库服务器系统的负荷,所以在使用时需要综合业务考虑。 2、基本语法格式 CREATE PROCEDURE sp_name ([proc_parameter[,...]]) [characteristic ...] routine_body 案例一:计算消费折
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
代码的正确性是实现策划案的基本,是功能的基本要求,所以上线需要检查自己负责的代码是否有问题。包括规范问题,逻辑问题,是否符合需求,以及设计的合理性。
前提:所有实验操作是基于mysql5.6,其他版本可能有差异,届时以具体的情况为准。
本人将这几天面试的题目总结一些,如果出现错误请指正,谢谢。 1,谈一谈spring。 答:spring是为java程序开发提供的综合性的基础java开发平台,它提供了从表现层SpringMVC到业务层Spring再到持久层springData的一套完整的解决方案。spring的核心有两大块,第一块是AOP,面向切面编程,它将程序与业务分离,集中来解决一些公共问题。第二块是IOC,控制反转,由容器来帮助对象寻找依赖并实现注入。 spring实现了低耦合,它可以与很多主流框架进行集成,如mybbatis,struts等。 2,谈一谈spring IOC/DI。 答:IOC,就是将对象的创建权,交给IOC容器来进行管理,IOC帮助对象寻找对象依赖并注入,而不是由对象主动去找。 IOC容器就像一个婚介所一样,我们先在婚介所登记我们需要怎么样的女朋友,然后婚介所会根据条件来为你提供一个女朋友,你需要做的就是和女朋友谈恋爱就可以。 3,依赖注入的几种方式?你一般选择用哪种注入? 答:三种方式。setter方法注入、构造器注入、接口注入。 一般使用注解注入方式 4,spring 是如何管理bean的? spring是通过容器来对bean进行管理。通常我们理解的容器有BeanFactory和ApplicationContext.BeanFactory使用了工厂模式,负责读取bean的配置文档,负责bean的加载,实例化,维护bean之间的依赖关系,负责bean的生命周期。ApplicationContext具有beanfactory的所有功能,同时还提供国际化支持,事件管理,AOP等,因此一般使用ApplicationContext。 spring管理bean的生命周期,先是实例化一个bean,然后使用IOC/DI将需要的对象进行依赖注入,然后进过一系列的调用与使用,最后如果bean不再被使用或者容器销毁则会调用destroy方法进行销毁,生命周期结束。 5,spring的常用注解: 答:@controller,@service,@Repository,@ComPonent 6,springMVC和struts的区别: 答: (1) springmvc的入口是个DispatcherServlet,前端控制器;struts的入口是一个监听器 (2)springmvc是基于方法的实现,传入方法的形参,可以设计为单例模式或者多例模式。struts是基于类的实现,参数为方法的属性。 (3)struts更符合OOP编程思想,springmvc更谨慎,在servlet上扩展。 (4)springmvc可以和spring可以认为是零配置,管理方面和安全方面较struts高。 7,为什么在项目中使用springmvc而不使用struts2? 答:首先,springMVC是基于方法开发的,struts是基于类开发的; 其次,springMVC可以进行单例开发,struts只能进行多例开发; 最后,springMVC的速度比struts快。 8,说一下Mybatis和Hibernate的区别? 答:1,mybatis是轻量级的半自动化框架;hibernate是轻量级的全自动框架; 2,使用hibernate开发时开发量要小一点,不用写sql语句,全自动生成;mybatis相对工作量要大,需要写大量的sql语句; 3,mybatis对于sql优化方面要比hibernate好,heibernate会查询出所有的字段,性能会有一点损耗;mybatis可以根据需求自己定制sql语句,实现sql优化。 4,hibernate数据库移植性很强,而mybatis对数据库的依赖性比较强,更换数据库一般需要修改sql语句。 9,sql优化。 答:1,对查询进行优化,避免权标扫描; 2,避免在where子句中对字段进行null判断; 3,避免在where子句中使用<>、!=等操作符; 4,少用in、not in; 5,避免使用like; 6,避免在where子句中进行表达式操作; 7,不要使用太多的索引; 8,不要使用select *,应尽力查询需要的字段。 10,mysql创建自增长列关键词:auto_increment 11,mysql查询前10条数据:select * from employee limit 0,10; 12,oracle三层分页关键词:rownum 13,将一张表数据复制到另一张表:create table sss as (select * from aaa) 14,hashmap和hashtable的区别: 答:hashmap与hasptable都完成了map接口。最主要的区别
可能是经常处理业务,最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么,让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了,对于这类需求,我已经有了一套比较官方的回答思路,我来说,大家看,看看还有什么没有考虑到的地方,欢迎指正。
外连接分为左外连接、右外连接、和全外连接。左外连接是左边的表不加限制,里面的数据全部显示出来,而右边则是符合条件的才显示,不符合条件的不显示。
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例,可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
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中响应的时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time(默认是10秒)值的SQL,会被记录到慢查询日志中。
在我们日常工作中,经常会做一些数据图表数据分析工具、常见就是饼图、柱状、趋势图等.
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
然后就开始试,把mybatis写的SQL放到Navicat直接到数据库查,发现查询非常慢,居然要几十秒,多的时候100多s。
然而,随着数据量的不断增加和查询的复杂性提高,慢查询成为了数据库性能的瓶颈之一。慢SQL不仅会影响系统的响应速度,还可能导致数据丢失或损坏,给企业带来巨大的损失。因此,慢SQL的治理成为了数据库管理的重要任务之一。
Presto是Facebook开源的MPP(Massive Parallel Processing)SQL引擎,其理念来源于一个叫Volcano的并行数据库,该数据库提出了一个并行执行SQL的模型,它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。
在业务离线数据分析场景下,往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中,如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多,但每种方式都会遇到一些问题(包括阿里开源的DataX)。本文就介绍下这个功能的优化之路,并最终给出一个笔者实现的终极方案。
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
在数据库中,索引可以理解为是一种单独的,物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据,好比字典的目录,通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
聚簇索引:将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据非聚簇索引:将数据存储于索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行,myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中,当需要访问数据时(通过索引访问数据),在内存中直接搜索索引,然后通过索引找到磁盘相应数据,这也就是为什么索引不在key buffer命中时,速度慢的原因
所谓的性能优化,一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询,我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节,然后思考可以在哪些环节进行优化。
可以看出是从内部的一个ip上用dev_read 用户连接到备库上执行的 查询导致数据库备份拷贝完数据文件后FLUSH NO_WRITE_TO_BINLOG TABLES加锁处等待状态(waiting for table flush)
但客户需求场景更多是“t+1”形式,只需对当日、当周、当月数据进行分析,这些诉求仅离线分析就可满足。
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