通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
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MySQL作为全球最流行的数据库,相关从业者不计其数,可以说十个码农里至少有九个使用过MySQL。MySQL的开发人员或者DBA,经常使用EXPLAIN语句来查看SQL的执行计划。EXPLAIN的解读文章多如牛毛,每个开发人员对EXPLAIN结果都有自己的理解。然而,你真的会使用EXPLAIN吗?
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器,您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务,例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发,可以使用SQL语句定义和管理任务,并且具有高度灵活性和可配置性。
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
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MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:
首先开启慢查询日志,由参数slow_query_log决定是否开启,在MySQL命令行下输入下面的命令:
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
1.慢查询日志概念(也叫慢日志):在 MySQL 中执行时间超过指定时间的 SQL 语句
数据库90%的性能问题由于SQL引起,线上SQL的执行快慢,直接影响着系统的稳定性。
慢查询日志是MySQL数据库的一个特殊的日志文件,记录了执行时间超过一定阈值的SQL语句和相关的信息。
作者介绍:黄辉,16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作,喜欢研究分布式数据库相关技术(如:分布式事务,高可用性等)。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试,发现同等资源配比条件下,GreenPlum 的性能远好于 Mysql ,有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法,比如说做多表 join 时,采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法,两者的性能又如何?由于 GreenPlum 是由
上文(MySQL自我保护工具--pt-kill ) 提到用pt-kill工具来kill相关的会话,来达到保护数据库的目的,本文再通过修改数据库参数的方式达到阻断长时间运行的SQL的目的。
在他们的技术咨询生涯中,最常碰到的三个性能相关的服务请求是:如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快,以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
客户抱怨一个SQL执行时间很慢,测试了一下,这个SQL的执行时间为35秒,查询执行计划,没有用到索引。
慢日志在日常数据库运维中经常会用到,我们可以通过查看慢日志来获得效率较差的 SQL ,然后可以进行 SQL 优化。本篇文章我们一起来学习下慢日志相关知识。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
导语:SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件,支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎,如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件,满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件,实现以下三点的价值: 解决业务数据孤岛,最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择,提升业务使用数据效率 优化
导语:SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件,支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎,如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件,满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件,实现以下三点的价值: 解决业务数据孤岛,最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择,提升业务使用数据效率
来源:http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
今天给大家分享一次非常有意思的 SQL 优化经历,希望能帮助到大家。 文章来源:cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html 作者: 风过无痕的博客 场景 用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景。 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条。 学生表 create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
今天,我们通过模拟案例以及原理分析,去弄清楚MySQL中DDL的风险,以及如何避免事故发生。
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化,并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark,可以大大简化 TiDB 的数据流程,提高数据处理的效率,并确保数据的一致性和可靠性。同时,TiDB 的官方支持也在持续增强,未来将能够更好地满足企业的需求。
1 PartⅠ 引言 线上数据库的运维,往往避不开对语句执行时间的监控,实际业务运行中若出现明显、频繁的慢查询或慢写入,则我们需要格外地注意,及时定位问题出现的原因。 这时候,如果数据库自身能够提供实例上语句执行时间的统计,做到可宏观(能够观察整体执行时间分布情况)、可微观(能够定位执行慢的语句),自然能起到事半功倍的效用。 早在MySQL 8.0以前的版本中,performance_schema表就已经有多个Statement Summary表,用于记录当前或近期的语句执行事件。 mysql> show
本文实例讲述了php使用mysqli和pdo扩展,测试对比mysql数据库的执行效率。分享给大家供大家参考,具体如下:
DDL 一向是业务的痛点,尤其是对大型表的 DDL 操作,具有操作时间久,对性能影响大,可能影响业务正常使用等问题。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave,使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave,请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧,但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料,我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询,但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的,其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。 我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
经过将近一周时间的框架收集、学习、实验、编码、测试市面上常见的 ORM 框架,过程中拜读了很多作者的博文、样例,学习很多收获很多。重新梳理下整理的框架:mybatis-plus、lazy、sqltoy、mybatis-flex、easy-query、mybatis-mp、jpa、dbvisitor、beetlsql、dream_rom
在MySQL中,日志非常重要的一个组成部分,它记录了数据库运行状态的各种信息,包括错误信息、查询信息、事务信息等等,是进行异常排查、性能优化、数据恢复和备份的关键基础。
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点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
环境 数据库:TiDB数据库(和mysql数据库极其相似的数据库) 表名:index_basedata 表数据:13 000 000条数据 表索引:包含一个普通索引,索引列 ”year“ 测试sql: SQL1 : select brand from index_basedata where year = 2018 group by day limit 5; SQL2 : select brand from index_basedata where mo
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段了。
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基于注解@Scheduled默认为单线程,开启多个任务时,任务的执行时机会受上一个任务执行时间的影响。
XX 实例(一主一从)xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警,该报警的意思是存在一定的主从延迟。(若在此时发生主从切换,需要长时间才可以完成切换,要追延迟来保证主从数据的一致性)
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