这几天在做一个极限优化的问题，问题的瓶颈不是几分钟优化到几秒钟，而是需要从近2毫秒优化到1毫秒以内，至于这个指标1毫秒到底是怎么来的，这是一个业务层面可见的指标体系，即如果超过了一定的延迟范围，则整个数据通道都会产生阻塞...对于读写延迟，指标是不一样的，对于读延迟是在1毫秒以内，而写延迟是在5毫秒以内。...可参考的系统使用了存储，所以这是和MySQL的一种平行的较量，即商业数据库采用了存储来满足IO需求，而MySQL使用水平扩展来提高IO吞吐率。...而通过负载均衡可以对性能进行扩展，所以改造为3个中间件节点之后，性能有了明显的提升，即从1.5毫秒优化到了1.1毫秒。...0.3毫秒，到了0.8毫秒。
起因：最近同事在做定时打卡的东西，遇到一个诡异的问题，端只是传了一个开始时间跟打卡周期，剩下的打卡时间都是由服务端自己生成的，显示的截止时间有的变成==23:59:59==....-05-24 00:00:00 4 2019-05-24 00:00:00 5 2019-05-23 23:59:59 但是在开发库没有出现这种现象，部署到测试环境就出现这种现象了,其中开发库mysql5.6...初步推断是由于数据库版本不一样，对时间处理的不一样导致的，但是具体细节是什么，最终决定去翻阅一下mysql官方的说明文档，终于找到了答案。 ?...从这篇Fractional Seconds in Time Values中我们看到5.6.4之前的版本中是不保存毫秒数的，那么高版本中是如何处理的？ ?...hour); c.set(Calendar.MINUTE, minute); c.set(Calendar.SECOND, second); //设置毫秒数
REPLACE(unix_timestamp(current_timestamp(3)),'.','') 执行如下指令： select current_time...
.’,”),unix_timestamp(current_timestamp(3))*1000 效果如下图所示 数据库中存储时间到毫秒/微秒，需要将字段类型设置为datetime，长度设置为6（如果可是化工具显示不了
总体来说，切换后的读延迟比原本降低了0.4毫秒左右，对于一个延迟季度敏感的业务来说，0.4毫秒是一个很高的比例，按照既定的比例规则，差不多是优化了25-30%的比例。...那么这省下来的0.4毫秒到底优化在哪个环节了呢？我们做了一些讨论和分析，不仅暗暗感叹，幸亏是优化了，如果延迟变大30%，要快速分析还是压力很大的。
DateTimeField 字段，发现存到数据库的日期时间格式是’2020-06-28 21:30:48.481516’ 我们一般习惯的格式是’2020-06-28 21:30:48’不带后面的6位数毫秒...create_time = models.DateTimeField() class Meta: db_table = "people" 同步数据库后，表里面的字段类型如下 mysql...+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ Django 创建的 datetime 字段是带有6位数的毫秒的...datetime(6) 我们期望的是 datetime 在同步数据库的时候应该不带毫秒 datetime() 解决办法 这是一个非常有趣的问题。...): vendor = 'mysql' # This dictionary maps Field objects to their associated MySQL column
# 秒级时间戳：1606371113 UNIX_TIMESTAMP(NOW()) # 毫秒级时间戳：1606371209293 REPLACE(unix_timestamp(current_timestamp
浮点数有2种显示风格，一种是正常的表示（0.18, 2.345等），一种是科学技术法的表示（1.23e+12，2.45e-16等）。...下面我们进行更精确的实验以及从源码角度来解释MySQL对于浮点数的显示问题。...实验 我们用下面的SQL语句直接显示多个浮点数: select (1e+14),(1e+15),(2.3e+14),(2.3e+15),(1e-15),(1e-16),(3.4e-15),(3.4e-16...最后通过跟踪代码我们发现了在MySQL将结果返回客户端的过程中，在下面这个位置的buffer->set_real对要显示的内容进行了包装，并把包装的结果放到buffer这个变量里。...通过分析my_gcvt这个函数，我们可以得出MySQL对于浮点数展示的规则。
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。...例如，如果某查询执行了100次，其中60次在100毫秒以下完成（最佳时间范围），30次在100毫秒至400毫秒之间（可接受时间范围），其余10次花费的时间超过了400毫秒（不可接受的时间范围），那么QRTi...因此，SQL查询具有较低的QRTi值意味着执行时间在【不可接受的时间范围】的执行次数较多，可能是慢查询或者性能瓶颈。 QRTi通过将查询响应时间分成多个时间段，并计算每个时间段内查询的百分比来计算。...答案与解析1 Answser：A SQL查询具有较低的QRTi值意味着执行时间在【不可接受的时间范围】的执行次数较多，可能是慢查询或者性能瓶颈。
比如下面 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。...执行计划显示为全表扫描： 由于 is_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。...如下面的 SQL 语句： 执行计划为： 去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。...SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。 再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与 JOIN。...因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。 但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。
比如下面 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。 ? 执行计划： ?...4、混合排序 MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。 ? 执行计划显示为全表扫描： ?...由于 is_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。 ?...去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。 ? 新的执行计划： ?...SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。 ? 再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与 JOIN。
比如下面 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。...执行计划显示为全表扫描： 由于 is_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。 ?...执行计划为： 去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。 新的执行计划： ?...SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。 再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与 JOIN。...因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。 但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写： ?
直接看官网文档 ： https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html#function_date-format Specifier...numeric (two digits) %% A literal % character %x x, for any “x” not listed above 里面有1个%f，但是是6位的，如果毫秒只需要...3位，再套一层substring，效果如下： 上图也顺便给了另1个小技巧：默认情况下now()和current_timestamp()函数，只精确到秒，如果需要到毫秒，传入3或6这样的精度值即可。
比如下面 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。...由于 is_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。...去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。...SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。...因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。
排查过程 ---- 收到线上某业务后端的MySQL实例负载比较高的告警信息，于是登入服务器检查确认。 1....be/4 mysql 10.98 M/s 0.00 B/s 0.00 % 93.59 % mysqld --basedir=/usr/local/m~og_3320/mysql.sock...3320/mysql.sock --port= be/4 mysql 14.30 M/s 0.00 B/s 0.00 % 91.86 % mysqld --basedir=/...usr/local/m~og_3320/mysql.sock --port= be/4 mysql 14.37 M/s 0.00 B/s 0.00 % 91.23 % mysqld...经过分析，这个SQL稍做简单改造即可在个位数毫秒级内完成，原先则是需要150-180秒才能完成，提升了N次方。 改造的方法是：对查询结果做一次倒序排序，取得第一条记录即可。
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