我眯开朦胧的双眼，才发现刚才的发声来源于我的组长庄哥，看到他在紧张的点开日志系统查看日志，我预感到有什么不妙的事情发生。
昨天午休的时候，我正在工位上小憩，睡梦中仿佛看到了自己拿着李白在荣耀峡谷里大杀四方的情景，就在我刚拿完五杀准备带领队友推对面水晶的时候，一句慌乱急促的“糟了”把我从睡梦中惊醒。
MySQL-show-process命令是一种用于展示所有连接到 MySQL 数据库服务器的会话信息的命令。它能帮助我们诊断性能问题以及监控数据库服务器运行状况。通过展示当前正在执行的查询和其他有关会话的详细信息，以便我们了解服务器的工作内容和潜在问题。
1.只有用Connector/NET 出现这个问题， 用JDBC驱动没有类似问题。 2.多台应用服务器，只有一台报这个错，因此可以排除服务器端的问题。 3.问题非常随机，重启一下服务器/IIS，就能临时解决问题。 4.有一些场景应用服务器CPU并不是很高，也会偶尔抛出这个错来。
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
本文通过XXX高速公路收费系统（以下简称收费系统），来论述分布式数据库的设计与实现。收费系统是我公司近年来接的较为大型的项目，管理结构为三层结构：公司级、收费中心级、收费站级，各级之间即可独立的完成自身业务，又有自上而下的管理关系。收费中心、收费站均为三层C/S结构，公司级采取B/S结构。该系统的数据库也按照三层来设计，收费站存放本站的所有流水数据，收费中心存放所有数据，公司本部存放查询用汇总数据，收费站与收费中心使用事务复制来同歩数据，而收费中心与公司本部使用快照复制来同歩数据，并且使用分级的方法来测试收费站、收费中心与公司本部之间的数据同歩。 在本项目的开发过程中，我担任了数据库的设计工作。
1.session集群问题 2.数据一致性问题 3.数据瓶颈（一旦流量上来了，虽然应用做了集群，但是数据库没有做集群，还是一个主库），这时候要考虑主从数据库。
业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。例如，一个简单的电商网站，包括用户、商品、订单三个业务模块，我们可以将用户数据、商品数据、订单数据分开放到三台不同的数据库服务器上，而不是将所有数据都放在一台数据库服务器上。这样的就变成了3个数据库同时承担压力，系统的吞吐量自然就提高了。
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍，今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟，并没有太多的经验和扎实的基础，所以有错误的地方希望大家指出。
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况，正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素：
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案，我们希望提前告知您这是一项复杂的任务，但并非不可能实现。
不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL 等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度，远远超出数据库厂商的优化速度，尤其是互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。 根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子，在此主要说几点。
如果使用的是 Windows(Windows Mobile 除外)或 Unix 平台，则可以指定一个中央 LDAP 服务器来跟踪企业中的所有数据库服务器。如果数据库服务器在 LDAP 服务器中自行注册，客户端便可以查询 LDAP 服务器，找到其要查找的数据库服务器，无论这些服务器是在
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过 主从复制（Master-Slave）的方式来同步数据，再通过读写分离（MySQL-Proxy）来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
经过前几章的介绍，我们已经了解了什么是Oracle数据库以及其安装方法，那么本章节，将和大家说说如何使用SQL * plus和SQL Developer 工具连接到Oracle数据库服务器。
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/756/1.html
互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。
大部分Java系统性能问题基本上是由于错误的数据库访问方式引起的，带来了大量额外日志和内存消耗，这些都会对JVM的垃圾回收造成冲击影响，本文主要针对这种错误的数据库访问方式进行分析和诊断。
在使用数据库服务器过程中可能会因为种种原因忘记了登录密码，或者需要使用别人的数据库服务器，别人却忘记了登录密码等等。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
造成第三条语句执行时间如此长的主要原因就是大量的 OR 语句会导致 SQL 解析非常耗时.
已解决：pymssql._pymssql.OperationalError: (20009, b’DB-Lib error message 20009, severity 9:\nUnable to connect: Adaptive Server is unavailable or does not exist (服务器地址)\nNet-Lib error during Unknown error (10060)\nDB-Lib error message 20009, severity 9:\nUnable to connect: Adaptive Server is unavailable or does not exist (服务器地址)\nNet-Lib error during Unknown error (10060)\n’)
读写 分离（Read/Write Splitting）。 1.原理：让主数据库（master）处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库（slave）处理SELECT查询操作。 2.诞生原因： 2.1 为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供增删改查业务的生产服务器；第二台数据库服务器，仅仅接收来自第一台服务器的备份数据（注意，不同数据库产品，第一台数据库服务器，向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同）。当第一台
数据泄漏的成本是昂贵的，这之中包含着业务的中断、客户信任的丧失、损失的法律成本、监管罚款和勒索软件攻击。 数据泄漏或导致巨大的影响。最好的防御是好的进攻，所以让我们来看看保持数据库安全的五个关键实践：保护、审核、管理、更新和加密。 1 、用数据库代理防止攻击 数据库代理或网关代理介于应用程序和数据库之间，接收来自应用程序的链接，然后代表这些应用程序连接到数据库。 智能数据库代理提供最大范围的过滤，其模块提供安全、可靠、可扩展性和性能优势。 MaxScale数据库防火墙过滤解析查询可以阻止白名单上你不想通过的
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第10个课程了，前面的课程归属小白篇，今天我们就来讲讲大白篇系列——性能优化
AGV管理监控调度系统能够对AGV进行实时状态监控和任务信息的下达与接收，是AGV系统重要核心技术之一。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
相信看到这个标题，很多人的第一反应就是：对数据库进行分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。
默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
在公司监控大盘上看到了我负责的项目的数据库服务器CPU达到100%了, 于是紧急排查问题。仔细的看了一下监控大盘，发现时间从下午3点47分起就开始迅速上升到满cpu的情况，并且持续了23分钟，之后又断断续续的满cpu，每次持续时间大概在几分钟到10分钟左右。第一反应是想到是不是服务器有什么错误日志没输出，检查了elk中的错误，没有错误异常。第二个排查的地方是检查从3点47分起开始的访问量看看是不是并发比较高，发现访问量也是正常的，qps大概在60左右。于是下去找运维要一份数据库的慢sql，但是运维还没看到有慢sql(这点不清楚运维的慢sql是怎么记录日志的，按道理是应该有慢sql)。于是通过show processlist查询到了大概4，5条正在执行的查询。发现用户是我们yearning的用户，而不是应用的用户，并且query_start的起始时间距离现在也差不多在7，8分钟左右。将该sql展开发现是一个在yearning上面执行的inner join，我们是有分表的措施的，将数据按照不同企业维度分摊到10个表。平均一张表大概在10万左右的数据量，同事执行的inner join查询通过explain关键词分析发现该语句笛卡尔积之后的扫描行数足足有6亿行，最后筛选出了89行符合要求的数据。跟同事沟通了一下才发现是他执行的复杂查询。让运维帮忙kill掉查询语句后，数据库cpu恢复正常。
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