关系型数据库严重依赖底层的硬件资源，CPU是服务器的大脑，当CPU开销很高时，内存和硬盘系统都会产生不必需要的压力。CPU的性能问题，直观来看，就是任务管理器中看到的CPU利用率始终处于100%，而侦测CPU压力的工具，最精确的就是性能监控器。
作者题记：CPU高使用率往往会导致SQL Server服务响应缓慢，查询超时，甚至服务挂起僵死，可以说CPU高使用率是数据库这种后台进程服务的第一大杀手。引发CPU过高的原因有很多，今天主要从索引的角度进行分析。 引发CPU过高的最常见的两类索引问题是索引缺失和索引碎片。首先我们来分析索引缺失。 一、索引缺失 场景分析 关系型数据库（RDBMS）系统中，索引缺失最为常见会导致I/O读取很高，进而导致CPU使用率很高。这是因为当查询优化器在执行计划评估过程中，发现没有合适的索引可以使用时，不得不选择走全表
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警，最后系统都无法访问；
对一个固定的技术组件的分析优化思路，即组件不是我们开发的，但又要分析优化它，怎么办？
文章目录 遇到的问题 使用SQLServer Profiler监控数据库 SQL1：查找最新的30条告警事件 SQL2：获取当前的总报警记录数 有哪些SQL语句会导致CPU过高？ 查看SQL的查询计划
总第514篇 2022年 第031篇 全量SQL（所有访问数据库的SQL）可以有效地帮助安全进行数据库审计，帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取，而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案，使用Go语言实现。无论采用哪种方案，都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践，希望能对大家有所帮助或启发。 1 背景 2 现状及挑战 3 分析及优化 3.1 数据采集端介绍 3.2 基础性
前几篇文章我们讲了什么是 MySQL 索引，explain分析SQL语句是否用到索引，以及索引的优化等一系列的文章，今天我们来讲讲Show profiles。看看SQL耗时到底出现在哪个环节。
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
来源：https://www.toutiao.com/i6923526305795293707?wid=1623686217615 概述 如果是Oracle数据库我们可以很容易通过sql来定位到当前数
如果是Oracle数据库我们可以很容易通过sql来定位到当前数据库中哪些消耗CPU高的语句，而mysql数据库可以怎么定位呢？这里用一个简单例子说明下...
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
MySQL自身的局限性，很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构，甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品，比如Redis/MongoDB等。不可否认，在做一些简单查询(尤其是PK查询)的时候，很多NoSQL产品比MySQL要快很多，而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。
yum localinstall Percona-Server-client-57-5.7.18-15.1.el6.x86_64.rpm Percona-Server-shared-57-5.7.18-15.1.el6.x86_64.rpm Percona-Server-server-57-5.7.18-15.1.el6.x86_64.rpm Percona-Server-tokudb-57-5.7.18-15.1.el6.x86_64.rpm
什么是时间序列数据（Time Series Data，TSD，以下简称时序）从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据，简单的说，就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
腾讯云数据库持续发力，产品发布和功能更新进入爆发期。继重磅推出最高50万QPS的Redis 4.0标准版（点击可跳转阅读）后，云数据库SQL Server 2017版也已全面商用。
查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
Redis执行命令的速度非常快，根据官方给的性能可以达到10w+ qps。那么本文主要介绍到底Redis快在哪里。
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加，wa也不一定会上升（请求I/O后等待响应，但进程从核上移开了）
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库 CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU 计算尽量挪到上层
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。
Oracle 在 Youtube 分享了一段关于JDBC 连接池的视频，演示了同等业务压力下，不同的连接池线程数设置对数据库性能的影响，HikariCP 转载了这个视频，并进行了一些分析。本文主要内容为英文原文的翻译（推荐阅读原文），部分内容为转述。
作者：weberhuangxingbo11 原文：https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
聚合后的字符串，很难再有分析的价值，正如引文所述，更多地用来作一些备注性浏览使用。
用户空间消耗大量cpu，产生的系统调用是什么？那些函数使用了cpu周期？ 参考 Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器
SQL Server Performance Dashboard Reports是一组Reporting Services的报表，和SQL Server Management Studio中所介绍的报表一起使用。这些报表允许数据库管理员快速地确定他们的系统中是否存在瓶颈，瓶颈是否正在发生，捕获这些附加的诊断数据可能会对解决问题更有帮助。例如，系统正在等待disk IO，这是Dashboard就允许用户可以快速地查看哪一个session，session中的哪一个查询计划，查询计划中哪一条语句最消耗IO。 Pe
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
我们很高兴向大家宣布，TiDB 6.1 于 6 月 xx 日发布了，这是 TiDB 6 系版本的第一个长期支持版（Long Term Support）。
如果性能问题是出在程序上，那么就要根据业务对程序中的函数进行调整，可能是函数中的写法有问题，算法有问题，这种调整如果不能解决问题的话，那么就要从架构上进行考虑，我们是不是应该使用这种技术，有没有替代的方案来实现同样的业务功能？举个简单的例子，假设经过跟踪发现，一个负责生成图表的函数存在性能问题，尤其是在压力测试情况下性能问题尤为严重。原来的图表生成是完全基于GDI+在Web服务器上根据数据进行复杂的绘图，然后将绘出的图片保存在磁盘上，然后在HTML中添加Img标签来引用图片的地址。现在使用GDI+会消耗大量内存和CPU，而算法上也没有太大的问题，那么这种情况下我们就需要考虑修改架构，不使用GDI+ 绘图的方式，或者是使用异步绘图的方式。既然绘图会消耗大量的服务器资源，那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。使用SilverLight技术，在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件，该文件负责调用Web服务器的Web服务，将绘图所需的数据获取下来，然后在客户端绘图展现出来。这样服务器只提供WebService的数据访问接口，不需要做绘图操作。
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧。
AWR是Oracle 10g版本推出的特性，全称叫做 Automatic Workload Repository 全自动负载信息库 。Oracle启动后，会有后台进程定时采集并保存系统快照信息，也可以手工创建快照。AWR通过对比两个时间点的快照信息，生成该时间段的AWR报告，帮助DBA或开发人员了解 Oracle 数据库的运行情况。Oracle 还提供了 ASH、ADDM等工具，本文不进行探讨。
当我们看到这条语句时，会想到什么呢？ 一条再简单不过的按照条件删除数据库的操作。 如果大量存在，会不会引起系统性能问题呢？
军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务 军规：介绍内容 解读：讲解原因，解读比军规更重要
希望这期不要掉粉，因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看，也是有营养的，虽然放到了一般不会发文的周六，也没想有多少观众，就当自己对某些东西的回顾和反思。
从数据库角度看：每个SQL执行都需要消耗一定I/O资源，SQL执行的快慢，决定资源被占用时间的长短。假设总资源是100，有一条慢SQL占用了30的资源共计1分钟。那么在这1分钟时间内，其他SQL能够分配的资源总量就是70，如此循环，当资源分配完的时候，所有新的SQL执行将会排队等待。 从应用的角度看：SQL执行时间长意味着等待，在OLTP应用当中，用户的体验较差
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
在一次客户系统性能优化项目中，经过第一阶段的优化之后，数据库的DB Time和物理读都明显降低，但是我们发现CPU并没有明显降低。
十年来腾讯游戏致力于带给玩家最好的快乐体验，腾讯游戏的后台数据库一直守护着亿万玩家的数据，提供稳定透明的服务。 腾讯后台数据库大部分使用的是MySQL数据库，现已大部分被替换为互娱DBA团队自己定制的TMySQL。IO问题是传统关系型数据库中最热门话题，互娱DBA团队在业务运营过程中同样遇到类似问题。 案例一：IO问题。某游戏的一个大区DB由于数据量过大，内存缓冲池不能完全cache数据，IO瓶颈制约DB整体性能，导致该大区不能提供稳定服务。 案例二：存储空间不足。某游戏的DB在合服过程中，由于数据量过大，
线程池是 MySQL 5.6 的一个核心功能，对于服务器应用而言，无论是web应用服务还是DB服务，高并发请求始终是一个绕不开的话题。当有大量请求并发访问时，一定伴随着资源的不断创建和释放，导致资源利用率低，降低了服务质量。
背景 原文地址（http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/8435229.html） 最近针对我们的处理器出现了一系列的严重的bug。这种bug导致了两个情况，就是熔断和幽灵。 这就是这几天闹得人心惶惶的CPU大Bug。消息显示，以英特尔处理器为代表的现代CPU中，存在可以导致数据泄漏的大漏洞。这两类主要的漏洞被命名为Meltdown（熔断）和Spectre（幽灵），其中Meltdown漏洞会导致某些代码越过权限访问任意内存地址，直击敏感数据，这主要影响英特尔CPU；而Spectre
引言： 某银行采用分布式架构对其核心产品系统进行重构，重构后该系统由多个技术模块和业务模块组成，存在联机交易、异步消息、自动任务、批量等交易形态。各模块之间交互较多，内部交易线复杂，本文结合该系统的性能测试实践分享一些在这种复杂的分布式金融系统中如何定位性能问题并通过调优提升系统性能的经验。 一、性能问题定位方法 1、响应时间分析 系统的性能指标主要体现在响应时间和TPS两点。互联网金融时代，客户的用户体验尤其重要。如果系统响应慢，应优先定位响应时间问题，优化联机交易响应时间。做性能测试时，记录下被测系
Part1 前言 在开源网站github上，有一段关于JDBC连接池的视频，演示了同等业务压力下，不同的连接池线程数设置对数据库性能的影响，并用文字进行了深入分析，得出在部分情况下，连接数/并发数并不一定是越高越好这样有意思的结论，本文主要内容为英文原文的翻译（推荐阅读原文，原文链接见文末）。 连接池是创建和管理一个连接的缓冲池的技术，这些连接准备好被任何需要它们的线程使用。 Part2 一个1万用户的测试 开发者在配置连接池的时候经常会犯下一些错误，因为理解了一些连接池参数的意义之后，实际配置的数值可能
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建，但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路，在压力测试结果不符合性能指标时无从下手，也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后，总结出一个通用的分析思路，可以快速定位性能瓶颈。
前面几篇优化笔记写的太过概括，有朋友建议我把优化的步骤和方法写详细点，这篇比较我就详细讲解下使用ANTS Profiler+SQL Server Profiler查找瓶颈所在。
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
1. 概述 在比较大的范围内找出能够大幅提高性能的区域，并且专注于分析这个区域，这是最有效的优化SQL Server性能的方式。否则，大量的时间和精力可能被浪费在不能提高很大性能的区域。在这里并没有讨论关于多用户并发所带来的性能问题。 能获得最大性能提高的区域一般是：逻辑数据库设计，索引设计，查询设计。然而，最大的性能问题经常由于缺乏这些方面研究的原因造成。如果性能是被列为一个需要关注的问题，聪明的做法是首先专注于这些方面， 因为性能的大幅提高经常是用相对较小的时间精力完成。 下面开始进入正题。 2. 规范
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