启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
1、题记 Elasticsearch有没有类似mysql的distinct的去重功能呢? 1)如何去重计数? 类似mysql: select distinct(count(1)) from my_table; 2)如何获取去重结果。 类似mysql:SELECT DISTINCT name,age FROM users; 2、需求 1)对ES的检索结果进行去重统计计数。 2)对ES的检索结果去重后显示。 3、分析 1)统计计数需要借助ES聚合功能结合cardinality实现。 2)去重显示结果有两种方式:
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
上篇文章说了连接查询的成本,主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定,而成本这些都是可以在%cost%表查看的,因为分为server和engine表,server不管理数据成本,里面包含连接管理,查询缓存,sql解码,sql优化,engine就是数据引擎成本,而distinct,union等特殊查询,会建立临时表,临时表看数据量可能建立磁盘或者内存,比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
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:
1. MySQL的语法: 2. MySQL语法的定义顺序: (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序: (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
MySQL 临时表分为两种:外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表,explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
Mysql数据库中CASE WHEN语句,是用于计算条件列表并返回多个可能结果表达式之一。
在移动互联网的业务场景中,数据量很大,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时对这个数据集合做统计。
一、在2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数. 首先再2.5亿数字中进行去重,我们想和再0100内去重的做法是一致的,同时只要0100,101~200,...区域内都进行了去重后,那么整个2.5亿数字也就完成了去重。 首先将2.5数字进行分区,即把0-100,101-200...内的数值丢到对应的容器内,当然具体分割时容器可以很大,然后使用判断一个数字是否在容器内的常用算法bitmap进行判断。 局部去重完成,那么整体的去重也就完成了。 二、有5亿个int类型的数字,找它
在 MySQL 中,最常见的去重方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by,以及单独介绍临时表的三篇文章中,多次以 count(distinct) 作为示例说明。
有赞使用storm已经有将近3年时间,稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务,对数据准确性、性能等方面都有较高要求,也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计,描述使用storm时,遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版:流程走通 在使用storm之前,显示实时统计数据一般有两种方案: 在数据库里执行count、sum等聚合查询,是简单快速的实现方案,但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加,可以满足指标的快速查
对于数据库来说安装,部署几乎是一次性的。后期的管理和优化是持续性的工作。 对于MySQL来说,可以说90%问题都在SQL语句上面。从问题SQL的筛选和优化,在MySQL环境下常用哪些方式。(以下版本是MySQL8.0.23) MySQL优化前置知识基础
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
在今天的互联网时代,数据如潮水般汹涌而来。从用户行为数据、系统日志到实时交互数据,如何高效、准确地统计这海量数据中的唯一元素数量,成为了一个不小的挑战。
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
上周有位粉丝给我发了一个这样的问题:怎么处理17G的sql数据库文件。这个问题的其实有些大数据的处理的方向,当然肯定是把这些数据放在mysql数据库里或者Hive里查询操作比较方便。毕竟像Hadoop全家桶就是为了解决大数据而生的。
在Flink去重第一弹:MapState去重中介绍了使用编码方式完成去重,但是这种方式开发周期比较长,我们可能需要针对不同的业务逻辑实现不同的编码,对于业务开发来说也需要熟悉Flink编码,也会增加相应的成本,我们更多希望能够以sql的方式提供给业务开发完成自己的去重逻辑。本篇介绍如何使用sql方式完成去重。 为了与离线分析保持一致的分析语义,Flink SQL 中提供了distinct去重方式,使用方式:
MySQL中的聚合函数用于对数据进行计算和统计,常见的聚合函数包括下面列举出来的聚合函数:
Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 外链信息分析规则 和地域信息分析一样,在外链分析系统中, 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据。 其中活跃用户和总会话个数和地域分析一样
sqlzoo练习7 主要涉及到的知识点是聚合函数:sum and count等 This tutorial is about aggregate functions such as COUNT, SUM and AVG. An aggregate function takes many values and delivers just one value. For example the function SUM would aggregate the values 2, 4 and 5 to deliv
在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序。
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目前,Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架,SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时,也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业,它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时,从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个,我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
1)当使用组函数的select语句中没有group by子句时,中间结果集中的所有行自动形成一组,然后计算组函数;
浏览量是用来计算站点上有多少网页被个体的访客来浏览。即页面访问量或点击量,用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问,访问量累计。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案,支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制(GEO replication)、快速扩容、灵活容错等特性。在很多场景下,用户需要通过 MQ 实现消息的重新推送能力,比如超时重推、处理异常时重推等,本文介绍 Apache Pulsar 提供的几种消息重推方案。
DQL全称:Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。
IDC发布报告《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额,2023:技术验证结束,迎接高速增长》:在金融整体市场和银行细分市场,腾讯云数据库TDSQL斩获“双料”第一!
在java界,netty无疑是开发网络应用的拿手菜。你不需要太多关注复杂的nio模型和底层网络的细节,使用其丰富的接口,可以很容易的实现复杂的通讯功能。
上篇文章说了,mysql的访问效率有几大类别,const,ref,Ref_null,rang,index,all,以及连接查询走索引,驱动表和被驱动表的查询效率。
2、 数据库命名规范,统一:hs_xxxx;表名不超过40个字符(即最大只能40个字符)
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令:vmstat,dstat,pmap,glances,kill
表的增删查改,简称表的 CURD 操作 : Create(创建),Update(更新),Retrieve(读取),Delete(删除).
千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议。
在使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。 但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go :
Hi,大家好!我是祝威廉,本来微博也想叫祝威廉的,可惜被人占了,于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算,数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架,搜索研发四年,大数据平台架构、推荐三年多,个人时间现专注于集群自动化部署,服务管理,资源自动化调度等方向。
对于SQL相信大家都不陌生,可以通过条件进行查询某一值的个数,或者按某一字段进行聚合计数,例如查看某一分类下的数量。
既然要优化数据库,我们就首先要知道,优化的是什么,或者说:什么因素影响了数据库的性能。
满足上面四个条件,其实比想象中要复杂。为了在实时统计的情况下保持精准度,我们需要知道某一个用户之前是否浏览过一篇文章,所以我们需要为每一篇文章存储浏览过它的用户的集合,并且在每次新增浏览时检查该集合进行去重复操作。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
官方对dstat的定义为:多功能系统资源统计生成工具( versatile tool for generating system resource statistics)。在获取的信息上有点类似于top、free、iostat、vmstat等多个工具的合集,官方解释为vmstat、iostat、ifstat等工具的多功能替代品,且添加了许多额外的功能(Dstat is a versatile replacement for vmstat, iostat and ifstat. Dstat overcomes some of the limitations and adds some extra features.);其结果可以保持到csv文件,使用脚本或第三方工具对性能进行分析利用(如通过监控平台监控,也可以保持到数据库)。
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