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性能分析之MySQL Report分析

mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。

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大数据ClickHouse(一):入门介绍与其特性

批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具(例如Sqoop)将数据抽取到HDFS中,这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理,也可以直接将数据抽取到Hive数仓中,一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中,然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析,如果涉及到的分析业务非常复杂,可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析,这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等,供后续查询使用。一般在数仓构建中,如果指标存入Hive中,我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据,如果有大量结果数据后期不需要聚合查询,也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。

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事务相关、不可重复读与幻读的区别

事务内嵌套事务: 1) 都用spring事务时,取决spring采用的事务的隔离级别。 这个默认隔离级别是与具体的数据库相关的,采取的是具体数据库的默认隔离级别,不同的数据库是不一样的。 如是同一事务,事务有传播性: 在有事务的方法A内执行修改,再于A内调用有事务的方法B执行修改同一字段, B用的是A的事务,可以拿到A手中的写锁,2次修改都执行成功。 2) 如果方法A用spring的事务,方法B用代码事务,是2个不同事务。 3) 在主线程中开子线程,并分别在主、子线程中执行修改,则是2个不同事务, 4) 只要是2个不同的事务,就会造成写锁等待。 只有当先拿到写锁的修改方法的事务提交或回滚后,另一个线程的修改方法才能拿到写锁,第2次修改才能执行。 5) 另外:read-only只读事务作用:多条查询SQL必须保证整体的读一致性, 否则,在前条SQL查询之后,后条SQL查询之前,数据被其他用户改变, 则该次整体的统计查询将会出现读数据不一致的状态,此时,应该启用只读事务支持 6) 事务ACID四个属性; 原子性(atomicity)、一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的操作要么都做,要么都不做。 一致性(consistency)、事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。 比如:A扣款了,B就收款了。 隔离性(isolation)、一个事务的执行不能被其他事务干扰,并发执行的各个事务之间不会互相干扰。 持久性(durability)、指一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。 接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。 7) 默认隔离级别: Read Commited--------Sql Server、Oracle. Repeatable Read ------- MySQL 、InnoDB存储引擎 read committed:开启一个事务,读一个数据,而后再次读,这2次可能不一样的, 因为在这2次读之间可能有其他事务更改这个数据,这也就是读提交, 每次读到的数据都是已经提交的(行级锁,不锁间隙)。 read repeatable:开启一个事务,读一个数据,而后再次读,这2次读的数据是一致的(行级锁且是锁间隙); 8) 不可重复读与幻读的区别: 不可重复读的重点是修改,同样的条件,你读取过的数据,再次读取出来发现字段值不一样了。 幻读的重点在于新增或者删除,同样的条件,第 1 次和第 2 次读出来的记录总条数不一样。

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【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】 使用 Python 向 TDSQL-C 添加读取数据 实现词云图

TDSQL-C MySQL 版(TDSQL-C for MySQL)是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐,最高 PB 级智能存储,保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构,所有计算节点共享一份数据,提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复,单节点可支持百万级 QPS,自动维护数据和备份,最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征,又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL,您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下,将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。

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[MySQL]select和where子句优化

数据库优化: 1.可以在单个SQL语句,整个应用程序,单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别进行优化 2.数据库性能取决于数据库级别的几个因素,例如表,查询和配置设置 3.在数据库级别进行优化,在硬件级别进行优化,平衡可移植性和性能 4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎和索引; 5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载,以及只读MyISAM表 6.选择合适的锁定策略;InnoDB存储引擎可以处理大多数锁定问题 7.配置的主要内存区域是InnoDB缓冲池和MyISAM密钥缓存。 8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join和外键尤其重要

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领券