之前的推文已经分享了数据库优化的方法，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/6Atzk9UKPJRxxAs0nsKBXg 。...，因此需要先创建相关表及数据 [root@mha1 ~]# sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=10 --report-interval=1...root@mha1 ~]# cat /sys/block/sda/queue/scheduler noop [deadline] cfq 3 deadline算法 Deadline在机械盘的情况下对数据库环境...此算法适用于通用服务器，centos6中为默认的IO调度算法。...特别注意：磁盘IO的调度算法还需要根据磁盘情况、数据库类型、数据库架构、业务场景（OLTP、OLAP等）等各种场景进行区分，不同的场景调度算法也要调整，不可一概而论。
问题背景： Docker 官方提供的 docker 软件包存储库地址为 https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo ，北京地区服务器...ping测该IP，解析节点为日本东京，故在北京地区服务器直接使用该地址下载，会由于跨境链路本身访问状况不佳的原因，导致下载过慢。...image.png 解决方案： 1.直接使用海外或中国香港地区服务器安装 docker 2.使用大陆地区公共镜像源，给大陆地区服务器安装 docker【以腾讯云Centos7镜像源为例】 操作步骤：...1.服务器添加repo文件 vim /etc/yum.repos.d/docker.repo 文件样式如下，由于镜像来源为腾讯云公共镜像，一般无安全性问题，故这里暂时关闭gpg校验 [docker]
用浏览器访问tomcat主页，会发现超级慢，浏览器一直在等待服务器的响应，从这里可以看出能够接入8080端口，但是服务器没有返回数据。
背景 版本1.12.4 线上遇到kube-controller-manager重启慢的问题，具体表现为进程重启虽然速度快，但是重启完所有数据都同步完一遍耗时很长，集群中大约5000个statefulset...，在还没同步完一遍数据之前如果有statefulset的创建、删除、修改等操作，可能（和具体statefulset的操作有关，新建的情况肯定是在最后，更新和删除的情况需要看同名的statefulset是否已经被处理过了...，如果是的话也会在最后处理，如果没有的话，则不会排在最后）就需要等到所有数据都同步完之后才能继续处理。...大体思路就是在创建statesetfulset controller时同时注册controllerrevision相关的事件，把所有的revision和孤儿revision缓存到自定义的数据结构中，后续直接从里面获取即可...启动时就先把所有的数据同步完，所有更新缓存的逻辑照样执行，只是不触发其他操作，这样在主备切换时就能省掉网络传输数据的耗时，当然得衡量数据量大小，随着集群规模越来越大，master上各组件占用的内存势必越来越多
写在最前面 使用java操作远程的mysql数据库的时候，第一次请求非常的慢，而且极其容易引起系统的崩溃报错连接超时 如果远程服务器的mysql出现了以上的问题就可以用以下的方案来解决（亲测有效！）...variables like 'wait_timeout';//查询你当前的mysql的默认超时时间为多少 set global wait_timeout = 604800;//设置超时时间为7天 linux服务器环境下...修改 /etc/my.inii 文件 在 [mysqld]下面加入 下面这句配置 skip-name-resolve 完事 可以走了 分析 云服务器 网速没有问题 速度比较慢 经过查询资料...系统将对任何用户的访问不做任何访问控制，但可以用 mysqladmin flush-privileges或mysqladmin reload来开启访问控制;默认情况是show databases语句对所有用户开放， 如果mysql服务器没有开远程帐户
喏 → MySQL江湖路 | 专栏目录 一条慢查询会造成什么后果？年轻时，我一直觉得不就是返回数据会慢一些么，用户体验变差？...其实远远不止，我经历过几次线上事故，有一次就是由一条SQL慢查询导致的。 记得那是一条查询SQL，数据量万级时还保持在0.2秒内，随着某一段时间数据猛增，耗时一度达到了2-3秒！...extra显示：Using where; Using temporary; Using filesort，被迫使用了临时表排序，由于是高频查询，并发一起来很快就把DB线程池打满了，导致大量查询请求堆积，DB服务器...（默认和数据文件放一起） 步骤5、核对慢查询开启状态 需要退出当前MySQL终端，重新登录即可刷新； 配置了慢查询后，它会记录以下符合条件的SQL： 查询语句 数据修改语句 已经回滚的SQL 方式二...Using where 说明MySQL服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤；即没有用到索引，回表查询。
在配置文件my.ini中加上下面两句话 1 log-slow-queries = C:\xampp\mysql_slow_query.log 2 long_query_time=3 第一句使用来定义慢查询日志的路径...（若是linux系统，会涉及权限问题） 第二句使用来定义用时超过过多少秒的查询是慢查询，单位：秒。...查看配置验证是否配置成功： //查看慢查询时间，单位：s show variables like "long_query_time"; //查看慢查询配置情况 show status like "%slow_queries...%"; //查看慢查询日志路径 show variables like "%slow%"; 执行慢查询操作，验证是否记录日志： 自己搭建的环境数据量小，模拟执行慢查询比较困难，可以下面语句模拟代替：...SELECT SLEEP(10)，name from user where userid=1; 查看慢查询的数量： show global status like '%slow%';
/urandom 总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux服务器tomact 8.0启动慢的完美解决方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
多数据库的使用方式，会让调试和运维不同业务的数据库变的困难，假如有一个慢查询存在，依然会影响其他数据库，这样会使得别的业务方定位问题非常的困难。 部分Redis的客户端根本就不支持这种方式。...建议如果要使用多个数据库功能，完全可以在一台机器上部署多个 Redis 实例，彼此用端口来做区分，因为现代计算机或者服务器通常是有多个 CPU 的。...语法：FLUSHALL [ASYNC] 说明： 清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key )。 此命令不会失败。...日志的唯一 id 只有在 Redis 服务器重启的时候才会重置，这样可以避免对日志的重复处理(比如你可能会想在每次发现新的慢查询时发邮件通知你)。...由于慢查询日志是一个先进先出的队列，也就是说如果慢查询比较多的情况下，可能会丢失部分慢查询命令，为了防止这种情况发生，可以定期执行 SLOW get 命令将慢查询日志持久化到其他存储中（例如MySQL）
mysql 表数据达到百万甚至千万时，如何优化？...16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。...23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度； 如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create...对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。 在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。...30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
1、MySQL数据库当出现慢查询，是比较危险的，一旦有其他的DDL操作，可能会造成整个数据库的等待 可以分以下几种情况： 当表是MyiSAM表，对表有慢查询，不阻塞Select，对该表的其他DML，DDL...操作都会被阻塞，比如出现Wating for table level lock，数据库中一定不能还存在MyiSAM表 当表是Innodb表，当表上有慢查询，不阻塞Select 和DML，其他的DDL操作都会被阻塞...，比如出现waiting for table metadata lock 综上，当数据库中存在慢查询时，是比较危险的，当执行备份，create index ,alter table , flush table...等操作时就会造成数据库的等待 解决办法： 1、对数据库中执行时间较长的Select进行监控，并及时报警 2、如果允许的话，写脚本，发现较长的select语句，直接kill，并记录日志中 -B, --batch...#如果数据库中当前有大量的select，可以过滤掉，只kill waiting的 cat killWaitSession.sh #!
大数据量操作的场景大致如下： 数据迁移 数据导出 批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...QueryWrapper queryWrapper); } 注：该示例使用的 MybatisPlus 该方式比较简单，如果在不考虑 LIMIT 深分页优化情况下，估计你的数据库服务器就噶皮了...MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ，但在流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开状态的，因此要注意的是： 执行一个流式查询后，数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了，需要应用在取完数据后自己关闭...注意： 虽然上面的代码中都有 @Options 但实际操作却有不同： 方式一是多次查询，一次返回多条； 方式二是一次查询，一次返回一条； 原因： Oracle 是从服务器一次取出 fetch size...条记录放在客户端，客户端处理完成一个批次后再向服务器取下一个批次，直到所有数据处理完成。
如何高效准确地为慢查询推荐缺失的索引来改善其执行性能，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。...为了解决这一难题，美团内部DAS（数据库自治服务）平台已经集成了基于代价的慢查询优化建议来自动地为慢查询推荐索引。...为了解决上述两个问题，美团数据库研发中心与华东师范大学数据科学与工程学院展开了《基于数据驱动的索引推荐》的科研合作，双方通过在DAS平台上集成基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引...2.2 基于AI+数据驱动的索引推荐 基于AI+数据驱动的索引推荐聚焦于Query级别的索引推荐，出发点是在某个数据库中因为缺失索引导致的慢查询，在其它数据库中可能有相似的索引创建案例：这些查询语句相似...3.1 模型训练 如上文所述，我们收集DAS平台基于代价的慢查询优化建议每天的索引推荐数据（包括慢查询和被验证有效的推荐索引）作为训练数据。
在编写一个在现有的 Postgresql 数据库中提供键值存储的 gem，并对其进行基准测试时，我不断地念叨：Ruby 可不慢，数据库才慢。因此，我决定搜集这些基准数据，以支持我的观点。...问题看似简单解决：只需增加额外服务器。尽管单个请求速度不变，但至少服务器负载不再影响其他用户性能。应用虽未变快，却能容纳更多用户。 起初，这很容易实现，直到数据库再次成为瓶颈。...写入关系数据库始终是个难题：只能垂直扩展，即增加更强大的数据库服务器。至于查询（读取）方面，可以通过增加复杂性来解决：读取副本（曾称为 “从属”）。几乎所有常见的关系数据库服务器都支持此方法。...使用 Rails，很容易累积许多小错误，从而使数据库成为瓶颈。但是，即使所有这些都在你的控制之下，高性能的数据库调用仍然比许多其他调用慢很多。...[7] 令人惊讶的是，从内存中的 SQLite 中查找比从数据库中查找要慢。但这说明了另一个重要问题：数据库运行在单独的线程中，甚至可能在单独的硬件上。
批量处理数据 在实际工作中当指定查询数据过大时，我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。...QueryWrapper queryWrapper); } 注：该示例使用的 MybatisPlus 该方式比较简单，如果在不考虑 LIMIT 深分页优化情况下，估计你的数据库服务器就噶皮了...MyBatis 中使用流式查询避免数据量过大导致 OOM ，但在流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开状态的，因此要注意的是： 执行一个流式查询后，数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了，需要应用在取完数据后自己关闭...注意： 虽然上面的代码中都有 @Options 但实际操作却有不同： 方式一是多次查询，一次返回多条； 方式二是一次查询，一次返回一条； 原因： Oracle 是从服务器一次取出 fetch size...条记录放在客户端，客户端处理完成一个批次后再向服务器取下一个批次，直到所有数据处理完成。
3.确定慢查询日志的文件名和路径 show global variables like 'slow_query_log_file' 结果会发现慢日志默认路径就是MySQL的数据目录，我们可以来看一下...在配置文件修改才能永久改变，否则重启数据库就还原了 3.慢查询例子演示，新手都能看懂 数据表结构，偷懒没写comment CREATE TABLE `person_info_large` (...注意：有的慢查询正在执行，结果已经导致数据库负载过高，而由于慢查询还没执行完，因此慢查询日志看不到任何语句，此时可以使用show processlist命令查看正在执行的慢查询。...出现Using filesort说明MySQL对结果使用一个外部索引排序，而不是从表里按索引次序读到相关内容，有索引就维护了B+树，数据本来就已经排好序了，这说明根本没有用到索引，而是数据读完之后再排序...explain分析了执行计划后 直接按照account降序来查 查看慢查询日志发现，使用索引之后，查询200W条数据的速度快了2s 接着我们分析一下查询name的sql执行计划 然后给name字段加上索引
通过logtash导数据，由于当天入的数据是0备份，节点丢失后，某些shard丢失，导致集群一直处于red状态。节点丢失后，该索引的导入速度直线下降。...中间通过一个同步队列缓存数据。...如果在output的过程中出现问题，那么失败的数据会无限制地放回同步队列，然后队列中的数据被再次分配shard导入，分配到丢失shard的数据会再次失败，再次放入同步队列。...因此数据一直在同步队列和es的bulk中循环，导致整个索引的导入速度变慢。...STARTED 128322 110.3mb xxx.6.105 node-xxx.6.105-performance_test 3 经过一段时间后查看shard，发现其他shard增长的速度特别慢
一、结构化数据、非结构化数据 首先我们将数据大体分为两类，一类是结构化数据：也称作行数据，指具有固定格式或有限长度的数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理...，如数据库、元数据等；一类是非结构化数据：又可称为全文数据，不定长或无固定格式，不适于由数据库二维表来表现，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、Word 文档，邮件，各类报表、图片和音频、视频信息等...，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。...（6）Document（文档）&field（字段）：Document就是一行数据，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，通常用JSON数据结构表示，每个index...： 数据节点：负责数据的存储和相关的操作，例如对数据进行增、删、改、查和聚合等操作，所以数据节点（Data 节点）对机器配置要求比较高，对 CPU、内存和 I/O 的消耗很大。
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...因此，我们见到的高性能数据库引擎往往使用基于代价的优化器。 执行器 执行器是数据库内核最重要的部件之一。...相比单指令单数据流（SISD），单指令多数据流一次性获得所有操作数进而加快了运算，特别是数据密集型运算。...作为向量体系结构的一种，SIMD使用一条向量指令开启一组数据操作，其中数据的加载、存储以及数据计算以流水线的形式进行。
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