在本博客中,我们深入研究使用 Ddosify 在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询的复杂性。...我们将: 部署一个依赖于 Postgres 的示例 Django 应用程序 在该应用程序上执行查询,并通过延迟监视执行的查询 注意:本博客文章是关于在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询,但相同的原则也可以扩展到其他协议...DELETE: 清除 League、Team、Player、Match、Spectator 表中的对象。 安装完成后,您应该能够在服务地图中找到 postgres 和 testserver。...部署上查看) Testserver deployment 然后点击 POSTGRES Postgres 流量 在这里,您将看到执行的插入查询。...详细部分的查询也与在 Django 服务器上运行的实际查询相匹配(如果查询包含文字,它们将被占位符替换)。 如果我们想要查看最快的查询,我们可以在协议右上角的“排序方式”选项更改为“升序”。
从以下地址复制emoji的unicode https://unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html 2....建立字典表 create table emoji_unicode(c varchar(10)); copy emoji_unicode from '/data/emoji_unicode.txt';...查询测试 -- 源数据 SELECT x.content FROM x WHERE CommentID in (39539523,39205786); -- 关联查询 SELECT distinct...emoji_unicode WHERE CommentID in (39539523,39205786) and x.content like '%'||e||'%'; 结果如下: 字典表关联一个四千二百万行的评论表...,其中评论字段 content 数据类型为 varchar(6000),查询出所有带 emoji 的评论,用时25分钟。
问题 在 26 问中,我们看到了如下 SQL 在 MySQL 5.7 中跑得很慢: ? 我们还分析了执行计划改写后的 SQL,通过猜测,增加了 hint 来解决问题: ?...回忆一下 26 问中,我们的子查询应使用物化方式,但实际使用了 exists 子句方式,我们猜测这个选择是在 join 的优化阶段做出的。 仔细翻一翻,就会找到可疑的部分: ?...执行 exists 子查询的代价 = 执行一次子查询的代价 * 子查询需要执行的次数 显然这个子查询不可能只需要执行 0 次 这里需要做一个额外的思考:在这个场景下,子查询需要执行的次数,与父查询的行数相同...以后大家在 MySQL 5.7 中使用 information_schema 中的元数据表做复杂查询时,需要额外注意执行计划,可能需要使用 hint 指导优化器工作。...对 MySQL 8.0 的元数据表进行复杂查询,执行计划会比 MySQL 5.7 更加合理。 ----
假设我们可以在产生新动态表的动态表上运行查询,下一个问题是,流和动态表如何相互关联?答案是可以将流转换为动态表,并将动态表转换为流。下图显示了在流上处理关系查询的概念模型。 ?...在更新模式下,流记录可以表示对动态表的插入,更新或删除修改(追加模式实际上是更新模式的特例)。当通过更新模式在流上定义动态表时,我们可以在表上指定唯一的键属性。...动态表A上的查询q产生动态表R,其在每个时间点t等于在A [t]上应用q的结果,即R [t] = q(A [t])。这一定义意味着在一个批处理表上运行在相同的查询q,并在流表产生相同的结果。...在时间t = 9和t = 12,分别有一行被追加到A(分别以绿色和橙色显示)。我们在表A上运行一个图中心显示的简单的查询。查询按属性k分组并统计每组的记录。...在右侧,我们看到在时间t = 8(蓝色),t = 9(绿色)和t = 12时查询q的结果(橙子)。在时间t的每个时间点,结果表等同于在时间t时动态表A上的批量查询。 ?
问题 我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办? 实验 我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。...MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略: select from A where A.x not in (select x from B where ...)...//非关联子查询: 1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引 2....扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对, 而关联子查询就需要循环迭代: select from A where not exists (select 1 from B where...//关联子查询 扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。 显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
在一些大表存在的数据库,去不断查询某一个值在这个大表里面的行数,一直是不受欢迎的事情,最后找到了一个还算靠谱的方案。...PostgreSQL的另一张表pg_statistic 来说,pg_statistic的信息晦涩难懂,并且不适合直接拿来应用。...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引,在查询的时候被作为条件时,可能会产生的影响。...,并且这些值在整个表中占比是多少,通过这个预估的占比,我们马上可以获知,这个值在整个表行中的大约会有多少行,但基于这个值是预估的,所以不是精确的值,同时根据analyze 中对于数据的分析,他们是有采样率的表越大行数越多...但如果表小,则计算出的评估值和实际值之间的准确性还是蛮高的,参见上图Julia,值的评估。 但如果将这个思路打开,则我们还可以做更多有意思的事情,甚至写出一个评估索引好坏的程序。
/1.html(复制链接,打开浏览器即可查看) 第一章 引言 ---- 此文档主要描述Postgre数据库,基于Red Hat Enterprise Linux Server release 6.5 的操作系统上安装...第二章 部署前规划 ---- 在部署系统之前,需要对安装存储位置这两方面进行规划。下面分别描述了存储进行规划时,需要注意的地方。...---- 3.1 解压安装 在操作系统安装完成后,上传安转包后按照目录规划安装postgre数据库。...如果认为系统自带的postgre数据库安装包版本过低,从https://yum.postgresql.org网站上下载。本次安装使用rhel 6.5自带的安装包。... :https://www.postgresql.org/docs/10/installation.html 2)安装前系统检查,参照官方文档的要求,安装软件包 必须的安装包检查:
第一章 引言 ---- 此文档主要描述Postgre数据库,基于Red Hat Enterprise Linux Server release 6.5 的操作系统上安装Postgre数据库的文档衍生而来...第二章 部署前规划 ---- 在部署系统之前,需要对安装存储位置这两方面进行规划。下面分别描述了存储进行规划时,需要注意的地方。...如果认为系统自带的postgre数据库安装包版本过低,从https://yum.postgresql.org网站上下载。本次安装使用rhel 6.5自带的安装包。...:https://www.postgresql.org/docs/10/installation.html 2)安装前系统检查,参照官方文档的要求,安装软件包 必须的安装包检查: 1:make --...切换数据库 postgres=# \c dbname You are now connected to database "dbname" as user "postgres". 9)查看数据库下所有表
相比起来,postgresql的优化器十分的强劲。...在postgresql11版本中还加入了并行扫描,亲测在两张大表(一张1.6亿一张256万数据,均无索引)做join结果集300多万,pg开启并行大概20s以内就跑出结果,强于其他数据库。...,但是在连接表的数量很大的情况下具有一定优势。...Postgresql: 再来看看pg使用的动态规划,动态规划解决的是无源最短路径问题,我们想象一下其实多表连接本身就是一个无源最短路径问题,只是mysql在进行连接的时候随机选了一个作为起点而已。...pg使用该算法能够得到最优执行计划,但是在表的个数很多时计算代价所付出的代价也很大。
之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点,一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例...,先从用法上看下mongodb的操作方式,以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 (1)简单查询 类似于sql的 select * from...table; (2)条件查询 类似于sql的 select * from table where name='jones'; (2)嵌套文档查询 类似于sql的join,但由于mongodb...注意 我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库,但可以直接切换过去 这里和sql数据库有点不同,实际上,mongodb中创建数据库并不是必需的操作,数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建...favorites的键,它指向一个对象(该对象有一个名为movies的内部键),然后匹配它的值 ---- 通过上面的小例子,简单的了解了mongodb的数据库操作方式,给我的感觉是,这种方式对于程序员更加自然
Mac Book Pro升级到Catalina 10.15.1 之后,不论是系统自带的中文输入法,还是安转的第三方中文输入法,当使用快捷键“Ctrl + Space”进行中英文输入法切换的时候,经常会出现切换失败的情况...导致希望切换到中文输入法的时候但是依然只能输入英文,或者希望输入英文的时候但是依然保持在中文输入法状态。...尝试了各种各样的解决办法,如:更改切换输入法的快捷键为“Shift”,但是这样带来的问题是当需要输入大写字母的时候按住Shift键就会切换输入法,使用起来的也非常不顺手。...最后的解决办法(以安装百度拼音输入法为例),分为两步: 第一步:百度输入法设置 第二步:系统快捷键设置 百度输入法设置 1.常用 初始状态:半角,简体,中文 状态指示:状态条,菜单栏图标,浮动提示...另外,可以切换Control键和Command键的功能,这样实现在使用“复制/粘贴”快捷键时方便操作(个人觉得MAC的“复制/粘贴”快捷键“Command + C/V”键盘间隔太小了,极其不方便操作)。
最近在线上环境遇到了一次SQL慢查询引发的数据库故障,影响线上业务。经过排查后,确定原因是「SQL在执行时,MySQL优化器选择了错误的索引(不应该说是“错误”,而是选择了实际执行耗时更长的索引)」。...看图表慢查询在高峰达到了每分钟14w次,在平时正常情况下慢查询数仅在两位数以下,如下图: 赶紧查看慢SQL记录,发现都是同一类语句导致的慢查询(隐私数据例如表名,我已经隐去): select * from...而表是千万级别,「并且该查询条件最后实际是返回的空数据」,也就是MySQL在主键索引上实际检索时间很长,导致了慢查询。...实际上explain的rows是MySQL「预估」的行数,「是根据查询条件、索引和limit综合考虑出来的预估行数。」 MySQL是怎样得到索引的基数的呢?...「最后做个文章总结:」 该慢查询语句中使用order by id导致优化器在主键索引和city_id和type的联合索引中有所取舍,最终导致选择了更慢的索引。
Operator 和 Pgpool-II 在 Kubernetes 上部署具有查询负载均衡和连接池能力的 PostgreSQL 集群。...在 Kubernetes 上,您只需要指定两个后端节点。根据您的 PostgreSQL 集群信息更新 pgpool-deploy-minimal.yaml。...在 Kubernetes 上,Kubernetes 会监控 PostgreSQL 的 Pod,如果一个 Pod 宕机,Kubernetes 会重启一个新的 Pod。...在大多数 PostgreSQL Operators 中,创建 PostgreSQL 集群时会自动创建几个定义 PostgreSQL 用户凭据的 Secret。...在大多数 PostgreSQL Operators 中,创建 PostgreSQL 集群时会自动创建几个定义 PostgreSQL 用户凭据的 secret。
目录 准备工作 创建分布式表 使用共置(Co-location)创建分布式表 创建引用表 使用列式存储创建表 准备工作 这里假设,你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL...event_time timestamptz default now(), data jsonb not null, PRIMARY KEY (device_id, event_id) ); -- 将事件表分布在本地或工作节点上的分片上...SELECT create_distributed_table('events', 'device_id'); 执行此操作后,对特定设备 ID 的查询将有效地路由到单个工作节点,而跨设备 ID 的查询将在集群中并行化...使用列式存储创建表 要在 PostgreSQL 数据库中使用列式存储,您只需将 USING columnar 添加到 CREATE TABLE 语句中,您的数据将使用列式访问方法自动压缩。...压缩了几十倍,效果非常的惊人,大大节省了存储空间。 您可以单独使用列存储,也可以在分布式表中使用,以结合压缩和分布式查询引擎的优势。
最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。...对于 MySQL 慢 SQL 的分析 在之前的文章,我提到过 SQL 调优一般通过下面三个工具: EXPLAIN:这个是比较浅显的分析,并不会真正执行 SQL,分析出来的可能不够准确详细。...即每次更新,随机采集表以及表中的每个索引的 20 页数据,用于估算每个索引的查询消耗是多大以及全表扫描消耗是多大,控制单个表的配置是 STATS_SAMPLE_PAGES(在 CREATE TABLE...并且索引不能随便加,想加多少加多少,也有以上说的这两个原因,这样会加剧统计数据的不准确性,导致用错索引。 手动 Analyze Table,会在表上加读锁,会阻塞表上的更新以及事务。...通过 Alter Table 修改某个表的 STATS_SAMPLE_PAGES 的时候,会导致和 Analyze 这个 Table 一样的效果,会在表上加读锁,会阻塞表上的更新以及事务。
这次被拿来折腾的是hax的免费vps,纯ipv6,7天有效期,可无限续期,但是配置也低的可怜,只有450m的运行内存,127m的swap,硬盘总共就只有5g,一开始想装Debian11,就选了Debian11...连上去看看是什么情况 目前hax好像没有提供vnc的web客户端,只能自己另找vnc客户端来连接,不过公有云给的vnc跟我们自己在机子上面搭建的vnc server虽然都是vnc,但它们对vps的控制能力完全不是一个级别的...启动的全程,而我们自己搭建在vps上的vnc,跟ssh没啥很大不同,都是要等到机子正常启动之后才能连接并控制,也有可能因为种种原因,进程被干掉之后就连不上了,所以厂商给的vps一般是给我们拿来排障用的。...的版本,需要安装的软件和编译的命令都一样。...systemctl enable pagermaid_pyro --now 完成之后用systemctl status pagermaid_pyro命令查看状态,显示active(running)就说明理论上是正常的
负载均衡:Pgpool可以将客户端请求均衡地分配到多个PostgreSQL服务器上,以实现负载均衡和更好的性能。...并行查询:Pgpool可以将大型查询分成几个子查询,然后将这些子查询并行发送到多个PostgreSQL服务器上执行,以提高查询性能。...「本文将介绍在 Rainbond 上使用 Postgresql-repmgr + Pgpool 实现 Postgresql 高可用集群的部署和管理。」...当某个节点遇故障下线时,由 pgpool 自动断开故障节点的连接,并切换到可用的节点上。...从零开始部署 PostgreSQL 集群 从零开始在 Rainbond 上部署 Postgresql HA 集群也是非常简单的,大致分为以下几个步骤: 基于镜像部署 PostgreSQL-repmgr
负载均衡:Pgpool可以将客户端请求均衡地分配到多个PostgreSQL服务器上,以实现负载均衡和更好的性能。...并行查询:Pgpool可以将大型查询分成几个子查询,然后将这些子查询并行发送到多个PostgreSQL服务器上执行,以提高查询性能。...本文将介绍在 Rainbond 上使用 Postgresql-repmgr + Pgpool 实现 Postgresql 高可用集群的部署和管理。...当某个节点遇故障下线时,由 pgpool 自动断开故障节点的连接,并切换到可用的节点上。...图片从零开始部署 PostgreSQL 集群从零开始在 Rainbond 上部署 Postgresql HA 集群也是非常简单的,大致分为以下几个步骤:基于镜像部署 PostgreSQL-repmgr
从以下地址下载emoji的utf8编码文件 https://gist.github.com/JoshyPHP/225b3c77005a89d81511 2. ...建立字典表 create table emoji_utf8(c varchar(10)); insert into emoji_utf8 select 0x23E283A3 ;insert into...查询测试 -- 源数据 SELECT x.content FROM x WHERE CommentID in (39539523,39205786); -- 关联查询 SELECT distinct...in (39539523,39205786) and x.content like concat('%',c,'%'); 加distinct是因为存在同一表情符号对应两个utf8编码的情况
Clickhouse在OLAP查询场景下有显著的性能优势,但Clickhouse在大表join查询的场景下,性能表现并不是很好,因此在实际业务场景需要多表计算时,往往是通过in+子查询的方式代替join...笔者在最近的业务开发中,尝试用这种方式,性能却没有想象中那么好。分析Clickhouse的查询计划,发现子查询中的语句会多次执行,且性能开销主要来自于子查询的执行,因此总体上查询耗时很长。...实际业务场景会比这个查询复杂一些,可能会有更多的“user_id in xxx”条件(因为实际业务中属性和行为都可能分布在多个表中),但查询语句的模式不会变。...是利用多核并行计算提升查询性能的,因此理论上在机器核心数足够的情况下,对于如下查询语句(A、B均表示某个子查询语句),A、B子查询是可以并行计算的,更多的子查询条件不会明显改变查询耗时。...,理论上查询耗时应该是A、B、C单独执行耗时之和再加上最外层查询的耗时(因为需要先计算出子查询C的结果,将“user_id in C”当做一部分条件带入子查询B,然后计算出子查询B的结果,将“user_id
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云