本文作者系Walt,关注SQL开发,Oracle、MySQL、PostgreSQL、TiDB等数据库,AWS、Azure、OCI等公有云计算架构和技术。
SQL统计主要包括按运行时间排序的SQL、按CPU时间排序的SQL、按用户I/O等待时间排序的SQL、按Gets排序的SQL、按读取排序的SQL、按物理读取排序的SQL、按执行排序的SQL、按解析调用排序的SQL、按共享内存排序的SQL、按版本计数排序的SQL、SQL文本的完整列表。
在iOS通用设置中打开电池百分比数值显示,然后操作30分钟,60分钟,90分钟,看开始时和结束时电池百分比数值的差值。
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
Oracle中的AWR,全称为Automatic Workload Repository,自动负载信息库。它收集关于特定数据库的操作统计信息和其他统计信息,Oracle以固定的时间间隔(默认为1个小时)为其所有重要的统计信息和负载信息执行一次快照,并将快照存放入AWR中。这些信息在AWR中保留指定的时间(默认为1周),然后执行删除。执行快照的频率和保持时间都是可以自定义的。
该部分位于AWR报告的头部,如下图所示,需要特别关注DB Time和Elapsed的比值:
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
问题分析:已经大概知道该项目在性能优化这方面基本毫无准备,之前提到的一些解决方案完全未得到落实,对于索引只停留在可以加速概念上,对于索引的类型、结构、数据分布情况没有任何概念。登到监控平台看了一下,虚拟机的CPU使用率20%左右,内存使用率也是20%左右,和DBA同事探讨了一下大叶内存,认为在虚拟机上操作,会有一定风险。
1、临时开启慢查询日志(如果需要长时间开启,则需要更改mysql配置文件,第6点有介绍)
JMeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。而且JMeter拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它也可以在linux/windows/macos上使用。
TUNE TABLE命令根据表中当前的数据对现有表进行调优。 该数据应该代表表完全填充时所期望的数据。
3.2容量负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找容量负载测试的拐点,用过python脚本向数据库中注入数据,通过delete SQL语句删除数据。固定在线用户数为100,每次测试仍旧持续运行10分钟,如果测试错误百分比在5%以内(含5%)认为测试正常,否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<10000。 1)建立如下代码,目的是向数据库中加入数据。
对于数据库运行期间的各种状态的实时监控以及相关性能数据捕获对于解决性能问题,提高整体业务系统运行效率是至关重要的。在Oracle数据库中,实时捕获相关性能数据是通过ASH工具来实现的。ASH通过每秒钟抽取活动会话样本,为分析在最近时刻的性能问题提供最直接最有效的依据。本文主要讲述ASH的用法及使用。
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这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询(即:对于大多数 BI 查询),更多的表传递会显著降低性能。
术语说明 TableQueue,消息缓冲区,在并行操作中使用,用于PX进程之间的通信,或者PX进程与QC进程之间的通信,是内存中的一些page,每个消息缓冲区的大小由参 parallel_execution_message_size控制,11GR2版本默认为16K,之前的各个大版本这个值都不一样,详细请参考ORACLE官方文档。 墙面时间、持续时间指的是物理时间、钟表时间。 HASH JOIN左边,the build side of hash join,一般为小表。 HASH JOIN右边,the prob
基于PG 的原理表膨胀的问题估计现在就算是PG的边缘人士都知道了,这实际上也不是什么缺点, 只是集中和分散的设计理念的不同而已. 但监控表的bloating 那倒是一项必须的工作. 在PG内部通过SQL语句脚本来查看表的bloating 是一种方法. 今天要说的不是这样的方法,而是一个来查看PG表的bloating的工具 pg_bloating_check
1、行列转换: decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10,变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1,decode解码结果为“变量1”,达到了取较小值的目的。 举例:查询emp表中的每个部门的人数? SELECT sum(deco
在SSMS(SQL Server Management Studio)中,有两种图形化的执行计划可供选择。一种是估计执行计划(Ctrl+L键),另一种是实际执行计划(Ctrl+M键)。两种计划通常都是一样的,只是执行时间点不同。估计查询计划是在查询执行之前生成,而实际执行计划则是在查询输出的同时得到的。
MySQL可以使用profile分析SQL语句的性能消耗情况。例如,查询到SQL会执行多少时间,并看出CPU、内存使用量,执行过程中系统锁及表锁的花费时间等信息。
数据库是程序员必备的一项基本技能,基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员,你只要学会如何使用就行了,但越往后工作越发现,仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql,如果性能不好,达不到要求,可能会阻塞整个系统,那对于整个系统来讲是致命的。
性能视图V$开头 V$SYSTEM_EVENT 正在等待的资源的系统信息 V$SESSION_EVENT 会话累计发生的等待事件 V$SESSION_WAIT 会话正在等待或者曾经等待的详细时间信息 V$SESSION 正在等待或者曾经等待的会话信息 V$METRICNAME 查看高速缓存命中率 Oracle数据库IO规划原则: 1 利用磁盘分段技术将IO分散在多个轴中进行 2 利用表空间直接隔离和定位各种类型的IO 3 将redo日志及其镜像放置在两个最不忙的设备上 4 将系统开销均匀地分摊到可用的磁盘驱
查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
本文旨在通过2015-2018的客户订单分析,了解各大区销售经营情况、不同偏好,并通过RFM模型来进行客户价值分类,实现定向营销。
1、动态隔间运算入门说明 2、入门小案例 3、“比较”、“占比”、“环比”的操作 4、“逐层累计”与“跨层累计”的操作 5、条件汇总
GreenPlum有两种资源管理方法:资源队列和资源组。前期我们分析过资源队列内存相关我问题gp_vmem_protect_limit如何实现,本文介绍资源组关于内存的管理机制。
作为数据分析的爱好者,之前我是Tableau Desktop的深度用户,由于Tableau Desktop收费,免费的Public版本又在数据连接上有限制,所以常常限制了我的使用。从去年开始,我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二:一是Yonghong Desktop免费,二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前,大家可以先扫码下载软件试用一下,或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网,下载软件请用
作者:weberhuangxingbo11 原文:https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
条件为什么block>100,因为一些很小的表,只有几行数据实际大小很小,但是block一次性分配就是5个(11g开始默认一次性分配1M的block大小了,见create table storged的NEXT参数),5个block相对于几行小表数据来说就相差太大了
使用explain查看SQL语句执行分析 -- 查询某表的name、score字段 --我们使用SQLname,score from person where score = '90'; select explain select column from table; explain select name,score from person where score = '90'; 📷 id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. select_type: SE
ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL
什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
在Spring结合Mybatis进行开发时,实现模糊查询是一个常见需求。在Mybatis中,LIKE查询可以通过多种方式实现,这取决于你的查询参数如何传递给Mybatis的SQL映射器。以下是实现模糊查询的几种常见方法:
我们生活在数据的黄金时代。有些公司将其分析为更好的自己,有些公司为了获利而进行交易,没有一家公司因其价值而自由放弃 - 对于他们的业务和犯罪分子。
用户访问次数表,列名包括用户编号、用户类型、访问量。要求在剔除访问次数前20%的用户后,每类用户的平均访问次数。(拼多多、网易面试题)
一条SQL被一个懵懂的少年,一阵蹂躏,扔向了MySQL服务器的尽头,少年苦苦等待,却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤,费尽苦心想从度娘那边寻求帮助,面对执行计划EXPLAIN,却等来的是无尽的折磨与抓狂。
您可以通过特定的行数或行的百分比来限制从 SQL 查询返回的行。在某些情况下,您可能需要在返回的行数受到限制之前对查询结果进行排序。
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
背景:某个类似准实时的数据分析系统,每15分钟从其他6个数据库中抽取五百张增量数据表,并进行15分钟粒度统计,同时有个前端门户进行查询。
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
说SQL的概念,和学习本模块能够了解到对SQL的了解,和DML、DDL、DCL的功能。
对于系统中慢查询的分析,有助于我们更高效的定位问题,分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
InterSystems SQL支持几个特性来优化InterSystems IRIS®数据平台的SQL性能。
数据准确性:主要用于记录数据值与客观事物真实值的接近情况,一般我们会对数据记录的信息进行检测,检测其是否存在错误或异常。例如:我们在系统中提交信息,或接入外部数据源时字段顺序错位,在"出生日期"字段中填入"xx省xx市",在"联系电话"字段中填入"ssxdtsfs"之类的错误信息,造成了数据库中的信息与真实信息存在不一致的情况。导致其他业务系统调用或数据开发人员在使用时无法使用等异常问题。通常我们可以通过正则表达式校验的方式对特定业务字段的值进行准确性检测。
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