通过创建连续查询,用户可以指定InfluxDB执行连续查询的时间间隔、单次查询的时间范围以及查询规则。InfluxDB会根据用户指定的规则,定期的将过去一段时间内的原始时序数据以用户所期望的方式保存至新的结果表中,从而降低存储数据的时间精度,大大减少新表的数据量。同时,将查询结果保存在指定的数据表中,也便于用户直接查询所关心的内容,从而降低查询的运算复杂度,提升查询效率。
每个 Presto 服务都会提供一个 Web 界面,通常称为 Presto Web UI。可以使用与 Presto 服务器相同地址和 HTTP 端口号来访问 Presto Web UI。默认情况下,端口为 8080。例如,http://presto.example.com:8080。Presto Web UI 可在每个 Presto 的 Coordinator 上访问,并可用于检查和监控 Presto 集群以及已处理的查询。
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用!
Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性,成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化,全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave,客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求,并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上,该引擎专为可扩展性和性能而设计,并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务(Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query)更快,而且成本只是其一小部分。
👉腾小云导读 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前,针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min,3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈:查询平均耗时 > 1000ms,失败率居高不下。针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用! 👉目录 1 背景介绍
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
Redis慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阀值,就将这条命令的相关信息(慢查询ID,发生时间戳,耗时,命令的详细信息)记录下来。
当慢查询(执行时间超过设定阈值)发生时,Redis会将慢查询的命令和执行时间等信息添加到慢查询日志中。
“SQL语句详细信息”提供冻结或解冻查询计划的按钮。 它还提供了一个Clear SQL Statistics按钮来清除性能统计,一个Export按钮来将一个或多个SQL语句导出到一个文件,以及一个Refresh和Close页面按钮。
SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能,对于SQL来说,编写查询语句只是第一步,确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作,才是最重要的。在上一篇文章中,我们分享了评估查询语句的步骤和方法(参考:如何编写更好的SQL查询:终极指南(上))今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题,也可以是查询问题。
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句,帮我们找到执行慢的SQL,方便我们对这些SQL进行优化。
特殊说明: 以上文章,均是我实际操作,写出来的笔记资料,不会盗用别人文章!烦请各位,请勿直接盗用!转载记得标注来源!
一、慢查询日志介绍 许多存储系统(例如MySQL)提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阀值,就将这条命令的相关信息记录下来,Redis也提供了类似的功能 Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过给定时长的命令请求,用户可以通过这个功能产生的日志来监视和优化查询速度 客户端命令执行步骤一般分为4步:发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。慢查询只统计命令执行的时间的时间,所以没有慢查询并不代表客 户端没有超时问题
结构化查询语言(SQL)是数据科学行业中一项不可或缺的技能,一般来说,学习这个技能是挺容易的。不过,很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异,或者符合正在工作的上下文环境。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展,高效管理海量时间序列的需求越来越广泛,数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种,即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列,单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列,多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量,各个一元时间序列的采样时间点相同,所以数据可以用矩阵形式表示,每行为一个时间点,每列为一个一元时间序列。
微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
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。
早前,我们发表过一篇《PostgreSQL 与 Navicat :数据库的中坚力量》 ,从产品的发展介绍了两者的渊源与共性,获得了许多童鞋的认可。而随着PostgreSQL 在国内热度愈发高涨,应用也愈发广泛。近期,我们收到许多用户的问询,涉及一些使用时的技术问题,例如:PostgreSQL 查询延时的优化方法等。今天,小编就带大家解析如何通过 Navicat 工具便捷地跟踪、设置查询超时语句时长和设置权限来确保你的 PostgreSQL 数据库实例保持良好状况和可用性,并保障数据库系统的性能稳定。
2、页面渲染的时候,默认出现近七天内要过生日的人。并发邮件提醒(发邮件提醒不在这里完成,是在其他模块,这里只描述如何查询生日的人)。
slow log是Redis用来记录查询执行时间超过给定时长的命令请求的日志系统。许多数据库(如:MySQL)提供慢查询日志帮助开发与运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阈值,就将这条命令的相关信息(例如:发生时间,耗时,命令的详细信息)记录到慢查询日志中,Redis也提供了类似的功能;另外,slow log保存在内存里面,读写速度非常快,因此你可以放心地使用它,不必担心因为开启slow log而损害Redis的速度。
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。
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。
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
1、临时开启慢查询日志(如果需要长时间开启,则需要更改mysql配置文件,第6点有介绍)
通过 slowlog get 查看慢查询日志是什么样子?【从其他redis服务器看的】
在关系型数据库中如Oracle、Mysql中都提供了慢查询的功能。说的简单一点就是可以通过设置数据库的相关参数来记录命令的执行时间。记录的规则就是当命令的执行时间超过了数据库设置的系统参数时,数据库就会将这条命令的执行信息包括:执行时间、耗时、命令的详细信息记录到日志中。这样方便开发及运维人员排查问题。那么在Redis中也有这种相关的功能,在这一篇中我们将详细了解一下。
慢查询可以帮我们找到执行慢的 SQL,在使用前,我们需要先看下慢查询是否已经开启,使用下面这条命令即可:
兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是,在实际应用中,由于POI查询具有动态变化的特点,对于不同时空情景下不同用户的相同查询,系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此,罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文 《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架(IncreSTGL) 用于解决动态场景下的在线POI查询问题。
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
在告警监控场景中,值守人员经常需要按时间段查询告警列表或其它相关信息。尤其在需要进行实时分析的自动化告警评估和推荐业务中,由于需要对时间段内全部告警进行评估,如果每次都要从数据库中加载完整数据,会产生很高的I/O负载,响应速度也不尽如人意。
我们现在做互联网产品的时候,都有这么一个需求:记录用户在网站或者App上的点击行为数据,来分析用户行为。这里的数据一般包括用户ID、行为类型(例如浏览、登录、下单等)、行为发生的时间戳:
今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
对于SQL和索引的优化问题,我们会使用explain去分析SQL语句。但是真正的企业级项目有成千上万条SQL,我们不可能从头开始一条一条explain去分析。我们从什么地方可以获取那些运行时间长,耗性能的SQL??
最近遇到一个问题,我们有个车证系统,最近用户发现导出数据时页面上提示超时,无法获取到 Excel。
在百度中权重页越高的域名说明使用时间就越长,也就是说百度权重页与域名使用年限成正比,同时也能说明这个域名对应的网页或者是推广的产品,也会更有可信度,所以拥有一个使用年限长的域名,还需要企业及时的续费,一旦没有续费,就会导致域名丢失,如何查询域名到期时间很多人都想了解,只要及时的掌握了到期时间,才能提前做好续费,那么如何查询域名到期时间呢?
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值(long_query_time,单位:秒)的SQL语句。默认情况下,MySQL不启动慢查询日志。本文简单介绍如何开启慢查询日志,如何用mysqldumpslow分析慢查询。
当前,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会对性能造成一定的影响,慢查询日志支持将日志记录到文件中
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
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。
MySQL中的日志包括:错误日志、二进制日志、通用查询日志、慢查询日志等等。这里主要介绍下比较常用的两个功能:通用查询日志和慢查询日志。
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点。
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。
在项目开发中,一些业务表字段经常使用日期和时间类型,而且后续还会牵涉到这类字段的查询。关于日期及时间的查询等各类需求也很多,本篇文章简单讲讲日期及时间字段的规范化查询方法。
Redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现高性能的内存数据库服务,我们来看Redis的单线程命令处理机制。
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