在上一篇文章中我们使用了几种方法来确定瓶颈，找到瓶颈，下面再回顾一下： LoadRunner压力测试+Windows计数器，这种方法主要是找出大概的性能问题是在哪台服务器，主要是哪个资源紧张。...使用SilverLight技术，在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件，该文件负责调用Web服务器的Web服务，将绘图所需的数据获取下来，然后在客户端绘图展现出来。...ANTS Profiler告诉我们一个方法在调用的时候花了10秒的时间，那么我们就可以使用VS打开源代码，找到该放入，然后找到对应调用的存储过程，这里也许一个方法里面调用了多个数据层方法，调用了多个存储过程...字段）得到了，那么就可以判断出打开该页面各个服务器所花费的时间，从而找到我们要优化的方向，是存储过程还是C#代码。...如果是存储过程，那么通过查询SQL Server Profiler中内容可以找到具体是哪一个存储过程消耗的时间最长。 “射人先射马，擒贼先擒王。”
* 在看性能指标的时候，心里先要明白，数据库出现性能问题，一般都在三个地方，io，内存，cpu，这三个又是息息相关的（ps：我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障），当io负载增大时，肯定需要更多的内存来存放...，同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据，相反，cpu时间花费多的话，有可能是解析sql语句，也可能是过滤太多的数据，到不一定是和io或内存有关系了 * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候...内存：sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间，还有取到的数据，根据lru算法也会尽量在内存中保留，在执行sql语句过程中，各种表之间的连接，排序等操作也要占用内存 3. io：如果需要的数据在内存中没有...: 240.00 (mins) 表明采样时间是240分钟，任何数据都要通过这个时间来衡量，离开了这个采样时间，任何数据都毫无疑义 DB Time: 92,537.95 (mins) 表明用户操作花费的时候...elapsed time）用了34秒虽然硬解析时间占了整个解析时间的绝大部分，但解析时间是花的很少的，所以可以判断出，sql的解析没有成为性能的瓶颈，进一步推测，sql在获取数据的过程中遇到了瓶 颈
的名字 SQL题，基于刚才， 得出 省份 总 交易额 [0,500 ] , [500,1000 ] , [1000,+∞ ] 在以下三个区间的 省份 的 数量 SQL题，还是基于刚才， 按从小到大的顺序得出每个城市的累计交易额...但是上卷汇总粒度对查询性能的提升很重要的，所以对于有明确需求的数据，我们建立针对需求的上卷汇总粒度，对需求不明朗的数据我们建立原子粒度。...这个表必须清晰的描述在转换的过程中包含的流程，不能有任何疑问的地方。 表类型给了我们数据加载过程执行的次序：先是维表，然后是事实表。...与表类型一起，加载维表过程SCD类型很重要，开发之前需要理解哪些列需要保留历史信息以及如何获取历史信息所需的策略。...3.时间机制： Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。
我们尽量使用了拉取的方式，而不是订阅消息，开发成本更低： 对于 mysql，定时从 DDL 管理系统查询最近有变更的表及其表结构； 对于 Hive 每半分钟扫描查询一次 Metastore，获取最近 DDL...尽量把这三类数据都自动采集或计算获取，然后在 web 页面上展示或对外提供接口。这是当前版本的元数据系统，下面列举我们实现的核心功能。...Hive 表行数/更新时间 我们记录了每个离线计算任务对应的 Hive 表，当某个任务执行结束，会立即做表行数/更新时间的采集。 文件大小/更新时间：metastore 有记录但是不准。...业务域管理 以前我们会维护一张表格，记录数据仓库每个业务的对接人，方便用户找到我们。后来我们把这个表格扩展成了业务域管理，除了记录业务与人的关系，还可以看出每张表属于哪个业务。...用户执行 SQL 时，利用 Hiveserver 自动在 ranger 做表级的鉴权；当用户申请权限并审批通过，会相应的在 ranger 上增加一条记录。
用窗口函数写一个正确的SQL查询对每个候选人来讲都很有挑战性，尤其是对那些SQL的初学者。...本文所有的示例都基于 movie DVD rental business data 中的数据。在第一个示例中我们的目的是在相同的MPAA分级下，比较每个电影DVD的替换成本和平均成本。...如果你想提交本文提到的查询，尽管登录 sqlpad.io/playground去尝试。 ? 让我们来看另一个例子。在这个例子中，我要把每部电影的时长和同类型电影中最长的时长做对比。...LAG和LEAD之间的主要区别是LAG从“前几行”获取数据，而LEAD相反，后者从“后几行”获取数据。 例如，我们可以使用这两个函数之一来比较逐月增长。...它与前一个非常相似，但是我们没有使用前一天的收入，而是使用LEAD函数（偏移量为1）来获取第二天的电影租赁收入。 然后，我们将第二天的收入除以当日的收入，以获取每日的增长率。
摘要 · Apache Kylin 在中通是如何落地的，又是怎样赋能中通快递实现 OLAP 分析能力起飞的？...那么，中通是如何进行海量数据的分析呢？ 1 OLAP 在中通的演进 1.1 平台架构 ? 上图是中通快递的“大数据平台架构”图。...为此，我们引入了alluxio，对Presto常用的hive表进行加速，如此一来可以大幅提升scan hive table的速度。 需要权衡和妥协：你需要在查询速度和查询复杂度上面妥协。...Kylin的特点众多，以下4项是比较突出的： 预计算：以空间换时间的方式事先根据模型计算出各种可能，让查询引擎做很更少的计算。 高性能：Kylin 在中通97%以上的查询都能在1s内返回结果。...绝大多数的查询在亚秒内返回结果。 集群要求更低，更少的机器带来了更高的查询性能。 3 Apache Kylin 在中通的实践 引入 Kylin 以后，我们是如何使用这个瑞兽的呢？
11G以后这些信息全部可以在SQL MONITORING中找到答案，SQL MONITORING提供的功能还不仅仅是上面提到的这些，通过SQL MONITORING还可以轻松获取语句的绑定变量、监控索引的整个创建过程及创建完索引剩余的工作量...当然就像上面提到的，SQL MONITORING主要用于监控数据仓库类型的SQL，对于长时间运行查询，是否应该使用绑定变量是另外一个单独的话题，在数据仓库中，一般的最佳实践为：不该为长时间运行的查询使用绑定变量...数据库时间 数据库时间即DB Time，显示的是一个查询在数据库中执行花费的总时间，就DML操作来说，一般数据库时间基本等于持续时间，因为DML操作不用返回结果集，没有网络交互时间，但是如果运行的是一个...我们观察【活动百分比】这一列，整个索引创建过程中，绝大部分的时间都消耗在ID=4这个行源上，即排序和创建索引操作上，从【时间表】（Timeline)列也可以看出它的活跃时间跨度也最长。...使用SQL获取SQL MONITORING的输出 经过上面一系列的介绍，我们再来看通过SQL包获取SQL MONITORING的输出就变得极为简单，这里我不会再花费笔墨来对输出做详细的解释，大部分的信息上面我都已经讲到过了
使用事务日志，存储引擎在修改表的数据的时候，只需要修改其内存拷贝，再把该修改行为纪录到持久在硬盘上的事务日志中，而不用每次都将修改的数据本身持久到磁盘。...数据库服务器的目的是执行SQL语句，所以它关注的是查询或者语句（查询 == 发送给服务器的指令）。 优化：我们假设优化是服务器在一定的工作负载下尽可能的而减少响应时间。...我们将实际的讨论两种类型的性能剖析：基于执行时间的分析和基于等待的分析。 基于时间的分析研究的是什么任务的执行时间最长，而基于等待的分析则是判断任务在什么地方被阻塞的时间最长。...注意，该语句不 是随机生成的，而是分组语句中最差的查询SQL语句） ---- 优秀资料 参考资料来源：Mysql性能瓶颈深度定位分析 我们在性能测试过程中，经常会遇到Mysql出现性能瓶颈的情况，对于数据库来说...MySQL在存储枚举时非常紧凑，会根据列表值的数量压缩到一个或者两个字节中，MySQL会在内部将每个值在列表中的位置保存成整数，并且在表的.frm文件中保存 “数字 - 字符串”映射关系的查找表。
使用ORM（对象关系映射）或参数化查询来构建SQL查询，这样可以确保输入数据不会被解释为SQL代码。 防止DoS攻击： 实施速率限制和请求限制，以防止拒绝服务攻击（DoS）。...\n", id) } 在上述示例中，我们使用go关键字启动了5个协程来执行performTask函数。每个协程模拟了一个独立的任务，通过休眠1秒钟来模拟任务的执行时间。...通过在访问map或slice之前获取互斥锁，可以确保同一时间只有一个协程可以访问该数据结构，从而避免数据竞争。...在更新map之前，我们首先获取互斥锁，然后在更新完成后释放锁。这样，只有一个协程可以同时访问map，确保了线程安全。 需要注意的是，尽管互斥锁可以提供线程安全的访问，但它也可能导致性能问题。...具体实现中，使用一个一维数组start来记录最长回文子串的起始位置，使用一个一维布尔数组flag来标记最长回文子串是否存在。算法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n)。
前面章节我们介绍了如何选择优化的数据类型、如何高效的使用索引，这些对于高性能的MySQL来说是必不可少的。 但这些还完全不够，还需要合理的设计查询。...开发者习惯性的先使用SELECT语句查询大量的结果，然后由应用查询或者前端展示层再获取前面的N行数据，例如，在新闻网站中查询100条记录，但是只是在页面上显示前10条。...例如，在用户评论的地方需要查询用户头像的URL，那么用户多次评论的时候，可能就会反复来查询这个数据。 比较好处理方法是，在初次查询的时候将这个数据缓存起来，后续使用时直接从缓存中取出。...扫描的行数和访问类型 ---- 在评估查询开销的时候，需要考虑一下从表中找到某一行数据的成本。 MySQL有好几种访问方式可以查找并返回一行结果。...如果发现查询扫描了大量的数据但只返回少数的行，通常可以尝试下面的技巧去优化它： 使用索引覆盖扫描，把所有需要用的列都放到索引中，这样存储引擎无需回表获取对应的行就可以返回结果了。 优化表结构。
一个线上的排行榜SQL问题 今天上班的时候，要对一个数据库中的所有慢日志记录进行做一个统计，统计出数据库中所有慢日志用时最长的10条，这个需求乍一听比较简单，数据库中的满日志大概有5万多条吧，...如果我们使用distinct，结果是这个表里的数据还是跟之前的保持一致，没有实现去重的效果。 这个问题可以简化为如下模型，就是在一个5条记录的表里面，找到花费时间最长的两条。...我们针对上面的模型分析，如果我们想要求出上面的两条花费时间最长的query_id，用肉眼可以看出来，aaa中最大的时间是12.09s，而bbb中最长的时间是8.376s，而ccc中只有一个时间，也就是7.685s...现在，我们的目的是找到query_time最长的两条SQL,不能重复，用肉眼不难看出，结果是： +----------+------------+ | query_id | query_time | +...： 1.首先找到每个query_id对应的时间最长的记录： mysql> select query_id,max(query_time) from slow group by query_id ; +-
本章节介绍如何利用 TiDB 提供的系统监控诊断工具，对运行负载中的查询进行排查和诊断。...Parse_time：表示该语句在语法解析阶段花费的时间。 Compile_time：表示该语句在查询优化阶段花费的时间。 Digest：表示该语句的 SQL 指纹。...Cop_wait_addr：等待时间最长的 cop-task 所在地址。 Slow Query 内存表使用排查 下面通过一些示例展示如何通过 SQL 查看 TiDB 的慢查询。...以下 SQL 可以找到这一类慢查询： 如果慢查询日志中的统计信息被标记为 pseudo，往往说明 TiDB 表的统计信息更新不及时，需要运行 analyze table 手动收集统计信息。...查看 Statements 整体情况 登录后，在左侧点击「SQL 语句分析」即可进入此功能页面。 在时间区间选项框中选择要分析的时间段，即可得到该时段所有数据库的 SQL 语句执行统计情况。
第二部分：建立你的第一个查询。 本部分的目的是教你： 如何为你的特定项目找到你需要的正确信息 一些基本的 SQL 但首先，我们需要决定仪表盘要做什么。...你可以把 Dune 的数据库想象成各种表的集合，每个表都包含你可能想要提取的特定信息。使用 SQL，你可以： 指定你想要的数据（表中的哪一列）。...转换这些数据 指定从哪个表中获取数据 过滤这些数据 为了说明上述情况，让我们逐块运行上述代码。将下面的代码复制到 Dune 的查询编辑器中并运行它。...太棒了，我们现在可以看到在 Pooly2 上花费的 ETH 总数了, 由于我们想得到所有三个 Pooly NFT 智能合约的总花费，我们需要再增加两行来包括其他智能合约的细节。...建立第二个表的原因是，在一个查询中，SQL 不允许你两次调用一个列。事实上，我们需要多次调用一个列，并对每个列的调用进行单独转换。
防止恶意攻击：对于一些恶意的SQL注入攻击，我们可以设置查询超时时间来防止攻击者通过无限循环查询来耗尽系统资源。...查询分析器 | Navicat Monitor 在 Navicat Monitor 3 监控工具 - 查询分析器画面顶部（如下图），我们设计了一个图表，用以显示等待时间最长的查询： 它能够准确地标识出滞后的查询...在PostgreSQL 等专业级数据库中，可以通过设置 statement_timeout 变量来限制整个数据库甚至每个用户的查询执行时间。...下面，我们将学习如何在 Navicat 16 for PostgreSQL 中运用这个重要的数据库变量。...=‘5min’; 我们可以查询pg_roles 表来获取关于 statement_timeout 的信息（包括它是如何设置的）： rolconfig 值是一个数组，因此我们可以使用 unnest 取消嵌套
SQL的查询语言松散的基于了关系代数，尽管SQL中的操作数(表)不完全是关系，很多有用的关系代数的理论在SQL对应者中不成立。...查询重用技术利弊： 1弊端：结果集很大会消耗很大的内存资源，同样的SQL不同用户应该获取的结果集可能不同 2利端：节约了CPU和IO消耗。...考虑单表的数据获取方式： 1直接通过IO获得数据 2通过索引获取数据 3通过索引定位数据的位置后再经过IO到数据块中获取数据 这是一个从物理存储到内存解析成逻辑字段的过程，即符合冯·诺依曼体系结构的要求...2基于代价优化 根据一个代价评估模型，在生成查询计划的过程中，计算每条存储路径（存取路径主要包括上述三个”关系结点“）的花费，然后选择代价最小的作为子路径，这样直至所有表连接完毕得到一个完整的路径。...查询优化为什么要并行? 传统单机数据库系统中，给定一个查询（Query），查询优化算法只需找到查询的一个具有最小执行花费的执行计划，这样的计划必定具有最快的响应时间。
X表并不是驻留在数据库文件的永久表或临时表。 X表仅仅驻留在内存中，当实例启动时， 由 Oracle 应用程序动态创建，在内存中进行实时的维护。 它们中的大多数至少需要装载或已经打开的数据库。...---- 关于 X表，其创建信息我们也可以通过 bootstrap表查看，该表中记录了数据库启动的基本及驱动信息。...---- 用 V$SQL 查看 SQL 内容: 为了获取用户连接到数据库中的信息，需要先从 VSESSION 视图确定用户的 SID 号，然后用 vsession 和 v SQL>select * from...c.spid = '&pid')) ORDER BY piece ASC ---- 用 V$SQL 查看 SQL 执行和等待时间 对于已经执行完毕的会话，可以在 V$SQL 视图中找到它的执行时间和消耗的...如果说 T_ELAP 时间比较多，而 CPU 时间比较少，说明这条语句在执行过程中基本处于等待状态。
Dune Analytics 如何运作的 Dune Analytics 的核心是将来自区块链的原始数据聚合到可以轻松查询的 SQL 数据库中。例如，有一个表查询所有以太坊交易，并很好地分为几列。...除了原始数据块和交易，Dune 还具有资产价格信息和专用表，例如 UNI 通证的所有持有地址。 现在，让我们熟悉如何使用 Dune，现在无需编写任何代码，之后再看一些 SQL 基础知识。...在此案例中，需要区块时间和 ETH 的值。block_time是 Unix 时间戳格式，但是我们只对获取它的day部分感兴趣，因此我们截断了其余数据。 as as ”Date“：为列指定别名。...这里，价格只会每分钟记录一次，因此我们希望将数据与创建区块的时间结合起来。这将为每个交易生成一个条目，但是现在带有来自价格表中的其他数据。...我们也从txs表中获取数据。 最后，绘制数据将得到下图 ? 查询代码在这里[7] 创建仪表盘 现在我们已经有了图表，我们可以将它们聚合到仪表盘中。
前文回顾 如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀一：拿捏SQL引擎（1） 如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀一：拿捏SQL引擎（2） 如何掌握openGauss数据库核心技术？...第二章数据库设计中提到了SQL、关系代数之间的联系和转换，同时提到了关系操作符。关系的本质上是元组（表中的每行，即数据库中每条记录）的集合，关系代数实际上是定义为集合上的一系列操作。...BitmapHeapScan 通过bitmap结构获取元组 BitmapIndexScan 利用索引获取满足条件的bitmap结构 TidScan 通过事先得到的Tid来扫描heap上的数据 SubQueryScan...反连接，当S1能够在S2中找不到一个匹配的，单独输出S1 表6 Join算子连接类型 上述三个Join算子都已经支持上述6个不同的连接类型。...HashJoin顾名思义就是利用Hash表来进行Join查询，Hash表的数据结构组织形式如图4所示。
营销实时核销表的就是一个这样的多流join的案例，下面会重点调这个场景讲下怎么实现的； 第三部分，数据的落地。...join完毕，我们就获取Gaussdb的实时维度表数据，确保关联的维度信息是最新的，然后回写到dwd层kafka，最后同步到hudi或者Gaussdb的dwd层供业务方使用。...在procesElement1方法里面[图4]，支付券主表会去支付券子表存储的状态数据，如果能在状态里找到对应的支付券子表数据，我们就把它们关联起来然后输出出去，并通过迭代器把已经找的支付券子表数据从状态中移除...最后等到达指定的定时器时间会回调onTimer方法[图7]， onTimer方法里面的功能就是输出延迟数据跟清空状态，通过flink的侧流输出，输出支付券主表或者支付券子表延迟数据到下游，下游通过获取代码中的...建设实时数仓的难点就在于面对复杂处理逻辑情况下如何保证数据的准确性，数据准确性是考核数仓非常重要的一个指标，所以无论离线还是实时我们都尽最大的努力保证数据的准确性，尤其是在实时数仓这块，我们团队探索了很多方法
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