在云计算领域,计算所有行时,SQL表无响应可能是由于多种原因导致的。以下是一些可能的原因和解决方案:
针对以上问题,腾讯云提供了多种解决方案,包括云数据库 MySQL、云数据库 PostgreSQL、云数据库 TencentDB for TDSQL、云数据库 TencentDB for MongoDB 等,可以根据不同的业务需求选择合适的数据库服务。同时,腾讯云还提供了专业的技术支持和服务,帮助用户解决数据库性能问题和优化数据库管理。
突然发现最近忙里偷闲也回答了一些微信好友的问题。有的在公众号提问,有的私信给我。简单整理了一下。 问题1: 之前使用expdp和impdp导出导入数据库statistics时遇到一个bug,无法impdp导入,后来只能不导入statistics,待导入 数据后自己收集对象统计信息,但问题是收集的统计信息和原来有些差异,特别是直方图信息有差异,导致sql执行计划有变化,不知到杨总有没有遇到过?又该 怎么处理呢? 答: 报错是因为跨版本了吧,有的时候有这种情况,我们生产是不用直方图的。容易有偏差。 尽管他没有
u 数据库的表空间大小,是否有表空间快满了,表空间增长是否过快(系统表空间是否增长过快)。
在flask项目中,防止随着时间的流逝,数据库数据越来越多,导致接口访问数据库速度变慢。所以自己填充数据进行测试及 mysql优化
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 无响应故障现象分析 ---- Oracle数据库无响应故障,简单地讲就是数据库实例不能响应客户端发起的请求,客户端提交一个SQL后,就一直处于等待数据库实例返回结果的状态。更严重的现象是客户端根本不能连接到数据库,发起一个连接请求后,一直处于等待状态。 无响应的故障现象一般有以下几种: 1.Oracle的进程在等待某个资源或事件 这种现象一般可以从V$SESSION_WAT、V$LATCH、V$LATCHHOLDER等动态视
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。
目前一共包含以下4个脚本,其中DB_healthcheck_lhr_v6.0.1_ALL_RW.sql 是读写版本,在脚本执行过程中会对数据库做DDL(创建一些用到的临时表)和DML操作(对自己创建的临时表DML操作),但是,在脚本执行后会清理掉创建的临时表,基本上不会留下任何痕迹。而脚本DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_10g_RO.sql、DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_11g_RO.sql和DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_2c_RO.sql分别对应10g、11g和12c及其以上版本,这3个脚本都是只读版本,这3个脚本只会对数据库做查询操作,不会做DML和DDL操作,这也是很多朋友所期待的功能。
上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价。
如果对 Oracle 数据表中的数据进行 增删改 操作时卡住无响应,很可能是表已被锁定。使用下面的命令可以解决锁定问题。
根据用户描述,可以判定这是一个故障解决型的问题。针对这种问题,我们需要从现象入手一步一步进行分析。
三阴性乳腺癌 (TNBC) 对新辅助化疗 (NAC) 的耐药性是一项重大的临床挑战,因此,描述肿瘤异质性可以提供对耐药机制和潜在治疗靶点的新见解。
目前一共包含6个脚本,若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本,若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
记一次sql server 性能调优,查询从20秒至2秒 一、需求 需求很简单,就是需要查询一个报表,只有1个表,数据量大约60万左右,但是中间有些逻辑。 先说明一下服务器配置情况:1核CPU、2GB
关于数据仓库,早期分享过不少基础类文章,偶然间看到知乎上这篇关于OLAP的深度解读,从技术发展,产品选型,执行优化等方面做了详细的剖析,分享来给大家看看!
在Android上,如果你的应用程序有一段时间响应不够灵敏,系统会向用户显示一个对话框,这个对话框称作“应用程序无响应”(ANR:Application Not Responding)对话框。用户可以选择“等待”而让程序继续运行,也可以选择“强制关闭”。因此,在程序里对响应性能的设计很重要,这样,系统不会显示ANR给用户。
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
Kylin沿用了原来的数据仓库技术中的Cube概念,把无限数据按有限的维度进行“预处理”,然后将结果(Cube)加载到Hbase里,供用户查询使用。
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎,专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
三阴性乳腺癌 (TNBC) 对新辅助化疗 (NAC) 的耐药性是一项重大的临床挑战。因此,描绘TNBC异质性可以提供对耐药机制和潜在治疗靶点的新见解。
ANR (Application Not Responding) ANR定义:在Android上,如果你的应用程序有一段时间响应不够灵敏,系统会向用户显示一个对话框,这个对话框称作应用程序无响应(ANR:Application Not Responding)对话框。用户可以选择“等待”而让程序继续运行,也可以选择“强制关闭”。所以一个流畅的合理的应用程序中不能出现anr,而让用户每次都要处理这个对话框。因此,在程序里对响应性能的设计很重要,这样系统不会显示ANR给用户。 默认情况下,在android中Activity的最长执行时间是5秒,BroadcastReceiver的最长执行时间则是10秒。 第一:什么会引发ANR? 在Android里,应用程序的响应性是由Activity Manager和WindowManager系统服务监视的 。当它监测到以下情况中的一个时,Android就会针对特定的应用程序显示ANR: 1.在5秒内没有响应输入的事件(例如,按键按下,屏幕触摸) 2.BroadcastReceiver在10秒内没有执行完毕 造成以上两点的原因有很多,比如在主线程中做了非常耗时的操作,比如说是下载,io异常等。 潜在的耗时操作,例如网络或数据库操作,或者高耗时的计算如改变位图尺寸,应该在子线程里(或者以数据库操作为例,通过异步请求的方式)来完成。然而,不是说你的主线程阻塞在那里等待子线程的完成——也不是调用 Thread.wait()或是Thread.sleep()。替代的方法是,主线程应该为子线程提供一个Handler,以便完成时能够提交给主线程。以这种方式设计你的应用程序,将能保证你的主线程保持对输入的响应性并能避免由于5秒输入事件的超时引发的ANR对话框。 第二:如何避免ANR? 1、运行在主线程里的任何方法都尽可能少做事情。特别是,Activity应该在它的关键生命周期方法(如onCreate()和onResume())里尽可能少的去做创建操作。(可以采用重新开启子线程的方式,然后使用Handler+Message的方式做一些操作,比如更新主线程中的ui等) 2、应用程序应该避免在BroadcastReceiver里做耗时的操作或计算。但不再是在子线程里做这些任务(因为 BroadcastReceiver的生命周期短),替代的是,如果响应Intent广播需要执行一个耗时的动作的话,应用程序应该启动一个 Service。(此处需要注意的是可以在广播接受者中启动Service,但是却不可以在Service中启动broadcasereciver,关于原因后续会有介绍,此处不是本文重点) 3、避免在Intent Receiver里启动一个Activity,因为它会创建一个新的画面,并从当前用户正在运行的程序上抢夺焦点。如果你的应用程序在响应Intent广 播时需要向用户展示什么,你应该使用Notification Manager来实现。 总结:anr异常也是在程序中自己经常遇到的问题,主要的解决办法自己最常用的就是不要在主线程中做耗时的操作,而应放在子线程中来实现,比如采用Handler+mesage的方式,或者是有时候需要做一些和网络相互交互的耗时操作就采用asyntask异步任务的方式(它的底层其实Handler+mesage有所区别的是它是线程池)等,在主线程中更新UI。
ANR定义:在Android上,如果你的应用程序有一段时间响应不够灵敏,系统会向用户显示一个对话框,这个对话框称作应用程序无响应(ANR:Application Not Responding)对话框。用户可以选择“等待”而让程序继续运行,也可以选择“强制关闭”。所以一个流畅的合理的应用程序中不能出现anr,而让用户每次都要处理这个对话框。因此,在程序里对响应性能的设计很重要,这样系统不会显示ANR给用户。
黄金周里处理了一起紧急的问题,在外面幸亏有同事帮忙协助,等我赶回家去,赶紧继续处理。 首先问题是在晚饭时间左右开始发生,但是过了没多久又恢复了,所以这个问题暂时就没有引起太多关注,但是后面发现问题开始
Android ANR(Application Not Responding)的分析
最近在工作中,我们遇到了一个需求,甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标,我编写了一条SQL查询语句,并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多,只有3000多条,但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作,不幸的是,每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
从管理门户运行Tune Table工具时,ExtentSize是表中当前行的实际计数。默认情况下,GatherTableStats()方法还将实际行数用作ExtentSize。当表包含大量行时,最好对较少的行执行分析。可以使用SQL tune table命令并指定%SAMPLE_PERCENT来仅对总行的一定百分比执行分析。在针对包含大量行的表运行时,可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大,以便对代表性数据进行采样。如果ExtentSize<1000,则无论%SAMPLE_PERCENT值如何,TUNE TABLE都会分析所有行。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能,在本文中,我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
Eclipse 作为最好的开发工具之一,深受广大开发者的青睐,然而在使用过程中也有小伙伴频繁遇到 Eclipse 启动无响应,loading workbench 闪退的问题,导致启动无响应的原因有很多,在我整理具体分析之后,将其归纳为以下几种情况,下文将一一详细介绍,如果你在开发中遇到了“出人意料”的问题,欢迎投稿,在本文中我们也将持续进行补充。
这周GreatSQL 8.0.25(基于Percona 8.0.25)二进制版发布了,主要忙着准备ansible安装包和Docker镜像的事,也已经分别发布到gitee和docker上,相关资源链接:
实际项目中出现200s的SQL少之又少,以前的文章也记录过我在线上大表创建索引导致锁表引起过服务无响应,但这次是因为SQL联查过慢引起。
2.阻塞对象的不同 非在线方式创建索引期间,执行任何DML语句,会hang住,直至索引创建完,
机器学习模型具有概率性。对于同一个问题,机器可能会给出不同回答,以“世界上最棒的美食是什么?”这一问题为例。假如我们间隔一分钟,对同一个人提问,这个人两次给出的回答应该是相同的;但如果我们分两次问模型同样的问题,它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%,意大利菜最好吃的概率为30%,那么相应的,模型会有70%的概率回答越南菜,30%的概率回答意大利菜。
出金系统:对接银联、网联。以完成用户资金结算(提现)。 出金系统是公司将资金结算到用户的最后一道流程,一旦出现异常导致重复结算,则会直接造成公司的资金损失,所以我们秉承一个原则:稳。
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
千呼万唤始出来的新版本MySQL 8.1及MySQL 8.0.34于2023年7月18日正式发行。从此,MySQL将开启创新版和稳定版同时发行的阶段。MySQL 8.1是MySQL的首个创新版,该版本主要增加了如下功能 :
Dapr 是一个开源、可移植的、事件驱动的运行时,可以帮助开发人员构建在云和边缘上运行的弹性的、微服务的、无状态和有状态应用程序,并且关注于业务逻辑而不用考虑分布式相关的问题。 分布式相关的问题交给Dapr来解决。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
Spark SQL是spark套件中一个模板,它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算,类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。
1、from 子句组装来自不同数据源的数据; 2、where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选; 3、group by 子句将数据划分为多个分组; 4、使用聚集函数进行计算; 5、使用 having 子句筛选分组; 6、计算所有的表达式; 7、select 的字段; 8、使用 order by 对结果集进行排序。
在可靠性、准确性和性能方面,人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大,你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统,而不管数据的结构(或缺乏)、数据
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。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员,senior performance engineer,专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 Oracle 的并行执行 Oracle 的并行执行是一种分而治之的方法. 执行一个 SQL 时, 分配多个并行进程同时执行数据扫描,连接以及聚合等操作, 使用更多的资源, 得到更快的 SQL 响应时间。并行执行是充分
(3) < join_type> JOIN < right_table> (2) ON < join_condition>
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
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