这是系列文章的第二篇，主要探讨：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/set-statement.html
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求，以此查看服务器性能指标，尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化（反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复），测试系统的限制和故障恢复能力，找系统瓶颈
本文来自Microsoft Docs官方文档，提供了ASP.NET Core性能最佳做法的准则。
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
SQL常见面试题总结 （原创不易，你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力！） （以免丢失，建议收藏，阿超持续更新中......） （------------------------------------------------------------------------） 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
步骤取出所有数据耗费的io次数太多，步骤2耗费的内存空间太⼤，还有新增数据的时候，为了保证数组有序，插⼊数据会涉及到数组内部数据的移动，也是⽐较耗时的，显然⽤这种⽅式存储数据是不可取的。
当在SQL语句中连接多个表时, 尽量使用表的别名并把别名前缀于每个列上。这样一来,
结构化查询语言（SQL）是数据科学行业中一项不可或缺的技能，一般来说，学习这个技能是挺容易的。不过，很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异，或者符合正在工作的上下文环境。
. （1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>优化器中有效)： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．：
（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．： ORACLE采用自下而上
SQL优化技巧 1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名，from子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在 from 子句中包含多个表的情况下, 你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需 要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. 2.where子句中的连接顺序:
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的 情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。
Step2： select * from table(dbms_xplan.display)
当你构建 Web 应用程序时，你不只是编写单独运行的 JavaScript 代码，你编写的 JavaScript 正在与环境进行交互。了解这种环境，它的工作原理以及它的组，这些有助于你够构建更好的应用程序，并为应用程序发布后可能出现的潜在问题做好充分准备。
What makes you different or weird—that’s your strength.
最近做查询时，写的一条查询语句用了两个IN，导致tuexdo服务积压了不少，用户没骂就不错了。最后经过技术经理的点拨，sql语句性能提升了大约10倍，主要用了表连接、建索引、exists。这才感叹SQL性能优化的重要性啊，网上搜了半天，找到一篇令我非常满意的日志，忍不住分享之：
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。
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！ （1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那
在之前的文章里，为大家介绍了MySQL的连接管理线程的工作方式，在这一篇里为大家介绍管理连接的第二种方式，线程池。
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题：“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗？”或者是：“我的ES查询耗时很长，我该怎么做？”
InnoDB实现了多版本并发控制(MVCC)，这意味着不同的用户将看到他们交互的数据的不同版本(有时称为快照，这是一个有点误导人的术语)。这样做是为了允许用户看到系统的一致视图，而不需要昂贵的、限制性能的锁，因为锁会限制并发性。(这就是“并发控制”部分的来源;另一种选择是锁定用户可能需要的所有内容。)undo log和InnoDB的“历史”系统是其实现MVCC的基础机制，但它的工作方式通常人们知之甚少。
起因：查看线上数据库中Table Information时发现有一个日志表数据大小和索引大小有915M，但实际行数只有92行。该表需要频繁插入并且会定时去删掉旧的记录。表类型为Myisam，已建立一个索引，所以应该是产生了大量碎片，使用 Optimize table 表名 优化后大小变为2.19M，少了很多， 同时可以看出该表上的索引建的多余，因为插入操作比查询操作要多很多，而且查询不多，查询的数据量也一般比较小。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！
左：ElePHPant(Vincent Pontier)，右：Gophers (golang.org)。此二者分别是PHP和Golang的吉祥物 【译者注】Poki是一家在线游戏发行商，在全球拥有30
在数字化时代，程序员们似乎有一项不成文的规定——电脑永不关机。这引发了许多人的好奇，为什么他们总是让电脑保持活跃，甚至在休息时也如此？本文将深入剖析这个有趣的现象，揭示程序员们背后的原因。
Hudi 提供不同的表管理服务来管理数据湖上表的数据，其中一项服务称为Cleaner（清理服务）。随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (MERGE_ON_READ)。在这种情况下，根据更新频率，文件版本数可能会无限增长，但如果不需要保留无限的历史记录，则必须有一个流程（服务）来回收旧版本的数据，这就是 Hudi 的清理服务。
RC 和 快照隔离 级别可防止某些竞争条件，但并非全部。一些棘手案例，如写偏斜 和 幻读，会发现可悲情况：
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”。
老师让我们刷历年真题， 然后漫不经心的说了一句：“你们就先做做noip2016 day1 吧” 。。。。。。 我还能说什么，，，，，老师你这是明摆着伤害我们啊2333333333 预计分数：100+2
Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询，也就是我们常说的 Ad-Hoc Query，很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂，除了交互式查询场景，很多公司也需要批处理；但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎，将一个 MPP 体系结构的数据库来处理海量数据集的批处理是一个非常困难的问题，所以一种比较常见的做法是前端写一个适配器，对 SQL 进行预先处理，如果是一个即时查询就走 Presto，否则走 Spark。这么处理可以在一定程度解决我们的问题，但是两个计算引擎以及加上前面的一些 SQL 预处理大大加大我们系统的复杂度。
摘自【工匠小猪猪的技术世界】 首先声明一下观点：How big should HikariCP be? Not how big but rather how small！连接池的大小不是设置多大，不是
首先声明一下观点：How big should HikariCP be? Not how big but rather how small！连接池的大小不是设置多大，不是越多越好，而是应该少到恰到好处
要优化InnoDB事务管理，请在事务功能的性能开销与服务器的工作负载之间找到理想的平衡。例如，如果一个应用程序每秒提交数千次，则可能会遇到性能问题；如果仅每2-3小时提交一次，则可能会遇到不同的性能问题。
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；
通过逐步加压的方法，达到既定的性能阈值的目标。阈值的设定应该是小于等于某个值，比如CPU使用率小于等于80%。
Apache Slider是一个工具和技术集，用于在Apache Hadoop YARN集群上打包、部署和管理长时间运行的应用程序。
启动和关闭无疑是开启Redis的首要命令，连服务器都不知道启动和关闭何谈使用呢？
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql 优化面试题,希望能够帮助大家进步!!!
在前边的触发器章节中介绍了如何利用系统触发器监控用户的登陆登出问题，并且可以记录所有的数据库DDL语句，这对数据库的安全审计是非常有帮助的。利用触发器还可以限制用户在某一段固定时间才能登陆数据库。接下来介绍一下如何利用SQL的实时监控特性来监控数据库中的非常耗费性能SQL语句。
缺点：构建是必须分配一段连续的空间；查询某个元素是否存在，需要变量整个数组，耗费O(n)的时间；删除某个元素同样需要耗时O(n)的时间
Flink在资源管理上可以分为两层：集群资源和自身资源。集群资源支持主流的资源管理系统，如yarn、mesos、k8s等，也支持独立启动的standalone集群。自身资源涉及到每个子task的资源使用，由Flink自身维护。
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
年前最后几天，准备了一场面试。是PHP开发岗位。面试题都还算是蛮基础，也是常被问到的问题。这里总结出来几道蛮不错的问题。其他的问题，我也做了一些整理，有兴趣的可以看一看，都是一些经典的面试题。
Spring Boot是Java开发人员使用的最流行的框架之一，它可以轻松地创建独立的、生产级别的Spring应用程序。而Kubernetes是一个开源容器编排平台，可以自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。将Spring Boot应用程序与Kubernetes结合使用，可以实现高可用性、弹性伸缩、快速部署等优势。在本文中，我们将详细介绍Spring Boot + Kubernetes中的滚动发布、优雅停机、弹性伸缩、应用监控和配置分离。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
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