查询最近 5 条慢日志： 127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5 1) 1) (integer) 32693 # 慢日志ID 2) (integer) 1593763337...存储大 Key 如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是 SET、DELETE 操作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在 Redis 写入了大 Key 的情况。...但在使用 Redis 时，我们不建议这么干，原因如下。 绑定 CPU 的 Redis，在进行数据持久化时，Fork 出的子进程，子进程会继承父进程的 CPU 使用偏好。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...查询数据时，一次尽量获取较少的数据，在不确定容器元素个数的情况下，避免使用 LRANGE key 0 -1，ZRANGE key 0 -1 这类操作，应该设置具体查询的元素个数，推荐一次查询 100 个以下元素
本章从“为什么查询速度这么慢”开始谈起，让你能够清楚的知道查询可能会慢在哪些环节，这样将有助于你更好的优化查询，做到 心中有数，高人一筹 。...这也就是查询真正可能慢的地方， 优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间 。...这三个指标都会记录到MySQL的慢日志中，所以 检查慢日志记录是找出扫描行数过多查询的办法 。...慢查询： 用于记录在MySQL中响应时间超过阈值(long_query_time,默认10s)的语句，并会将慢查询记录到慢日志中。...现在应该明白为什么索引对于查询优化如此重要了。 索引让MySQL以最高效，扫描行数最少的方式找到需要的记录 。
经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。...总结 本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。...慢查询归纳起来大概有这么几种情况： 全表扫描 全索引扫描 索引过滤性不好 频繁回表的开销 思考 假设业务要求的就是要统计年龄在10-15岁的14亿人的数量，不能增加过滤因子，那该怎么办？
[图片] 原文链接cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有同学疑问，为什么有时候一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。...如图所示： [图片] 可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，...慢查询归纳起来大概有这么几种情况： 全表扫描 全索引扫描 索引过滤性不好 频繁回表的开销 * * *
作者 | 张飞洪 来源 | cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。...总结 本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。...慢查询归纳起来大概有这么几种情况： 全表扫描 全索引扫描 索引过滤性不好 频繁回表的开销 思考 假设业务要求的就是要统计年龄在10-15岁的14亿人的数量，不能增加过滤因子，那该怎么办？
本文来源： cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有朋友问到：我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...总结 本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。...慢查询归纳起来大概有这么几种情况： 全表扫描 全索引扫描 索引过滤性不好 频繁回表的开销 思考 假设业务要求的就是要统计年龄在10-15岁的14亿人的数量，不能增加过滤因子，那该怎么办？
低应用程序首先影响终端用户，但是整个团队很快就会感受到影响，包括DBA，Dev团队，网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与，每个人都有自己的看法，可能的原因，可能很难确定瓶颈在哪里。...一般来说，SQL Server应用程序的性能问题有两个主要原因： 网络问题 - 与将SQL应用程序客户端连接到数据库的“管道”的速度和容量有关 处理时间慢 - 在管道的末端，涉及要求处理的速度和效率。...这是一个普遍的问题吗？还是比别人慢一些？ 最好小开始。如果您可以专注于特别缓慢的应用程序的某个特定区域，那么可以让生活更轻松，例如，当您点击发票页面上的“全选”按钮时，加载结果需要10秒钟。...专注于一个小型可重复的工作流将让您隔离问题。 接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...这两种最常见的方法是： 重写代码 - 例如，您可以聚合和过滤服务器上的多个数据集，以避免每个数据集进行查询，尽管并不总是更改应用程序 使用查询预取和缓存 - 有一些WAN优化工具可以做到这一点，但它们有时是昂贵的
在Python系列教程中，我们提到一个概念字符串是不可修改的。这一点可以通过id函数来判断确实是对的。但是这个概念会对我们写作程序有什么影响一直没有特别深的理解。...直到有一次，实验室一个朋友要读基因组数据，结果发现3 G的基因组读一晚上都没读完，就很诧异，看了下代码，这么写的。...就是说python在对变量ehbio新增字符串时，是先开辟一份内存空间，把ehbio原有内容加新内容组成的字符串存入新的内存空间。而不是想象中的直接追加在已有字符串的后面。...这样对4千万行数据的操作就是要做4千万次的内存空间开辟和字符串存储。这是一个特别耗时的步骤。 而如果是一个列表呢？...Python使用中还有不少类似这样的需要注意的小细节，在后续会陆续推出。
用过网页版本 BLAST 的童鞋都会发现，提交的序列比对往往在几分钟，甚至几十秒就可以得到比对的结果；而通过调用 API 却要花费几十分钟或者更长的时间！这到底是为什么呢？...第二个参数指定要搜索的数据库。关于这个选项，在 NCBI Guide to BLAST 上有详细的描述。 第三个参数是包含查询序列的字符串。...例如，如果您要使用 BLASTN 在核苷酸数据库（nt）中搜索核苷酸序列，并且知道查询序列的 GI 号，则可以使用： >>> from Bio.Blast import NCBIWWW >>> result_handle...= NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", "8332116") 另外，如果我们的查询序列已经存在于 FASTA 格式的文件中，则只需打开文件并以字符串形式读取此记录，然后将其用作查询参数...在调试从 BLAST 结果中提取信息的代码时，我发现这特别有用（因为重新运行在线搜索速度很慢，并且浪费了 NCBI 计算机时间）。
浅浅的炫个富吧。 说出来你们可能不信。 手机你们有吗？我有。 短信，知道吧？一条一毛钱，我天天发。 你敢想吗？ 所以说，年轻人，有钱是真的好。 今天，我们就以短信为话题聊起。 短信，它又叫SMS。...当数据表小的时候，这是没问题的，但当数据量大的时候，比如未发送的短信到了百万量级的时候，你就会发现，上面的sql查询时间会变得很长，最后timeout报错，查不出结果了。 为什么？...为什么innodb不能像myisam那样实现count()方法 myisam和innodb这两个引擎，有几个比较明显的区别，这个是八股文常考了。...知道真相的我眼泪掉下来。 那有没有其他更好的办法？...参考资料 《丁奇mysql45讲》 最后 兄弟们，最近有点没出息，沉迷在刘亦菲的新剧里，都快忘了写文这件事了。 按照惯例，我应该在这里唯唯诺诺的求大家叫我两声靓仔的。 但今天，我感觉我不配。
大家好，又见面了，我是全栈君。 经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。...总结 本文给你介绍了索引的基本结构和一些查询优化的基本思路，你现在知道了，使用索引的语句也有可能是慢查询，我们的查询优化的过程，往往就是减少扫描行数的过程。...慢查询归纳起来大概有这么几种情况： 全表扫描 全索引扫描 索引过滤性不好 频繁回表的开销 思考 假设业务要求的就是要统计年龄在10-15岁的14亿人的数量，不能增加过滤因子，那该怎么办
由于时间原因，数据库使用我选择了无脑三板斧：1. 建立了索引加速查询、2. 关闭自动提交事务、3. 在需要确保原子性的数据库操作之间手动创建和提交事务。...这么一看，仿佛即使是实际开发也与你此前听闻的一些MySQL相关名词：读写锁、间隙锁、多版本并发控制、redo log、bin log、undo log毫不相干，在讲本文的主题之前，我先引入一个真实场景。...或许此时你已经对于为什么多人调试程序时数据库访问不时出现卡顿有了一些自己的想法，当然这只是锁机制的冰山一角。...此时你是否又对我最初给出的小组开发时访问数据库慢的场景有了自己的思考，其实在高QPS情况下，发生死锁检测的概率是大大高于小组开发场景的 因此控制热点记录的并发访问数量，是提升数据库IO性能的重要前提。...关于多版本并发控制（MVCC）这里我没有过多深入讲解，详情给出我的另一篇文章：https://juejin.cn/post/7085185961239248927 快照读 对于普通的查询操作，你大致了解
IPv6 是互联网协议的最新版本，它设计目的是为了解决 IPv4 在地址空间上的局限性。随着数字生态系统的迅猛发展，IPv4 的地址空间已变得捉襟见肘。...虽然像谷歌、Meta、微软以及 YouTube 这样的大公司正逐步采用 IPv6，但这种技术上更为先进的协议的普及率仍然缓慢。截至 9 月份，只有 22% 的网站切换到了 IPv6。...那么，是什么原因导致了 IPv6 的普及如此缓慢呢？接下来，我们将探讨可能的原因以及潜在的解决办法。 #01、为什么选择 IPv6？...更高效的路由和数据包处理：IPv6 具有简化的头部结构，并提供了层次化的地址和前缀聚合。这些特性减少了数据包处理的成本、路由表的大小以及 IP 前缀的数量，提高了路由效率。...6、彻底的测试和持续的社区支持 IPv6 采用的细致测试对于识别可能出现的新问题并顺利解决它们至关重要。
在 session A 中，我故意每行都调用一次 sleep(1)，这样这个语句默认要执行 10 万秒，在这期间表 t 一直是被 session A“打开”着。...然后，session B 的 flush tables t 命令再要去关闭表 t，就需要等 session A 的查询结束。...这样，session C 要再次查询的话，就会被 flush 命令堵住了。 ? 3....第二类：查询慢 select * from t where c=50000 limit 1; c是varchar类型的，全盘扫描了，没啥好说的。或者c是没有索引的。 情景： ?...b 的值是’1234567890’，有一个查询： select * from table_a where b='1234567890abcd'; where 后面的字段超过了10个字段，但是MySQL
在MySQL数据库中，想了解数据库运行情况的重要指标之一是慢SQL。而并非如某些人所说的所有运行慢的SQL都会被记录在慢SQL日志（或日志表）里，抑或是没有慢SQL就代表没有运行慢的SQL。...执行时间超过该阈值的SQL语句将被记录到慢SQL日志中。默认值为10秒。 log_queries_not_using_indexes:如果设置为1，则将未使用索引的查询也记录到慢查询日志中。...min_examined_row_limit: 仅在查询的行数超过指定值时，才记录到慢SQL日志中。默认值为0，表示不限制。 3....SQL是否记录到慢查询日志。...其他SQL 除了以上的情况外，复制线程的查询、被DBAkill的正在运行的SQL或部分未运行完毕的SQL也不会记录在慢SQL日志中（不过部分情况再MySQL8.0中有所变更），因此需要大家根据实际情况多总结及测试
上一篇为啥我的Python这么慢, 字符串的加和和join被陈群主分享到biopython-生信QQ群时，乐平指出字典的写法存在问题，并给了一篇知乎的链接https://zhuanlan.zhihu.com...字典本身还有更多高效用法，可以去参考知乎的那篇文章。这儿介绍的是妙用字典的哈希属性快速查找项。 在生信操作中，常常会在一个大矩阵中匹配已小部分基因或位点，提取关注的基因或位点的信息。..., 'n', 'c', 'd'] targetD = dict.fromkeys(targetL, 0) if item in targetD: other_operations 又可以愉快的查询了...为什么呢？ 这是因为：在Pyhton中列表的查询时间复杂度是O(n)(n是列表长度)；字典的查询负责度是O(1)(与字典长度无关)。 字典的查询复杂度为什么是O(1)呢？...Python中实现了一个hash函数，把字典的key转换为哈希值，组成连续地址的数字哈希表。字典的每次查询转换为了从数组特定位置取出一个元素，所以时间复杂度为O(1)。
一、缘起 内部框架发布了新版本，有开发反馈Sharding查询慢。通过一系列对比分析之后解决了问题。本文复盘排查过程，欢迎大家拍砖。...问题：使用sharding插入1万条数据花费了10秒多的时间。 官方解释： 第一次执行需要进行sql解析，再次将不需要花费这部分时间。也就是说第一次1万条数据需要10秒是正常的。...显然：这与前面提到的1万条10秒差太多！！...因此，第一次执行慢是正常的，后续处理性能不会受到影响。 3、源码分析 Sql只在第一次执行需要解析，显然框架内部进行了缓存。 这个缓存在哪做的？...2、Sharding与Mybatis的结合使用，主流程依然在JDBC操作。Sharding源码主流程。
为了证明我不是瞎说，举个例子，我查询一下本地数据库以forward开头的数据表的行格式图片我们平时很少操作行格式，所以对这个概念可能不是很清楚。...能啊，这篇文章的题目就是关于主键啊，我们可以按照主键的顺序，从小到大来串联当前数据页中的所有记录。事实上，MySQL的设计者也确实是这么设计的。...现在我们再来看看在这个数据页中，我们查询id为7的记录，过程是怎样的。...但是对于我们这篇文章的主题——MySQL的主键查询为什么这么快，只能算是回答了一半，毕竟在数据页中进行搜索的前提是你得先找到数据页啊。这就是每次面试必问的MySQL索引的知识了，下一篇文章再介绍吧。...图片Page Directory翻译成中文就是「页目录」，这么一来是不是更加深了你对槽这种目录的理解呢？
MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。...例如，假设我们有一个包含用户信息和订单信息的集合 users，每个文档包含以下字段：user_id：用户IDname：用户名orders：订单列表，每个订单包含以下字段：order_id：订单IDorder_date...：订单日期total_amount：订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近的订单信息。...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.users.createIndex({ "user_id": 1, "orders.order_date": -1 })然后，我们可以使用聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...ID和订单日期进行排序，然后通过 $group 操作获取每个用户最近的订单信息，并通过 $project 操作排除 _id 字段并重命名 user_id 字段，得到最终的结果。
为什么你的数据库这么慢？ 当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。 数据库的计算引擎性能有多重要？...服务器硬件配置是基础设施，相当于汽车行驶的道路，高速公路和山村土路的行驶效果肯定是不一样的；SQL的查询优化相当于驾驶水平；而数据库计算引擎就相当于汽车发动机，既是数据库性能的源动力，也是各家厂商最核心的技术壁垒...优化器 如何形象的理解优化器？以查询“知乎点赞过万的回答”为例，用户通过SQL告诉数据库“给我找出点赞过万的回答”，优化器把用户的需求转换为“如何找到点赞过万的回答”的策略和方法，即查询计划。...同一种SQL会有成千上万种不同的执行计划，而好的执行计划和差的执行计划在运行性能上会有天壤之别。 如何从成千上万种查询计划中选出最优的？...早期数据库的查询优化器通常采用启发式规则进行优化RBP（Rule Based Optimization），这种优化方式不够准确，往往难以获得最优的执行计划，而基于代价的优化CBO (Cost Based
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