经过一个周末,对前面的 MySQL 基础知识以及 MySQL 的体系结构和 InnoDB 体系结构有所了解,感兴趣的可查看历史记录或者戳此了解[关系型数据库 MySQL 之 InnoDB 体系结构],今天来一起学习一下 MySQL 表索引和视图的相关知识。
1、查看是否开启:show variables like ‘slow_query_log’;
numa是控制cpu分配内存的控制手段,比如8核cpu 64G内存,每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了,那为什么要关闭numa呢?
连接器: 权限校验,查看登录用户是否有权限访问数据库,如果出错就会出现(Access denied for user)然后运行程序就结束了如果连接成功连接器就会去查看这个用户的权限,即以后的权限逻辑都是依赖于次权限,在连接过程中如果长时间没有操作则会在默认的时间内进行断开连接(wait_timeout)。
本文使用MySQL原生支持的主从同步机制,详细记录了配置步骤及运维操作方法,可供大家直接参考、使用。
MYSQL 的CPU 使用率高,干时间长的DB们都会遇到,其实其他的数据库也都是有类似的问题,CPU一升高。大部分DBA 的首要工作就是要看是不是有大事务,大查询,慢查询等等。实际上我们是不是有更好的快速定位的方法
Mysql Utilities 是一个 Mysql 的工具箱,里面有不少好用的小工具 其中的 mysqlreplicate 命令,可以让我们通过一个命令就能快速配置好主从复制环境 用法 mysq
于是elasticsearch提供了可以直接和数据库关联,并且自动根据数据库中的数据更新索引logstash。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP。
在查询的结构当中只需要关心,winningPlan 的这个 key 对应的 stage 的取值即可,stage 不同取值所对应的含义如下:
果您需要在全局范围内修改默认时区,需要在MySQL的配置文件my.cnf中添加以下行:
Sphinx的使用背景:在mysql中优化的时候,对varchar,char,text对这些数据进行查询时,如果我们使用like ‘%单词’,是无法使用到索引,如果网站的数据量比较大,会拖垮网站的速度。
本文介绍了MySQL索引基础知识和优化技巧,包括索引基础、索引用途、创建索引、使用索引、避免冗余索引、验证索引的有效性等方面。通过这些技巧,可以有效地提高查询性能,提升数据库的性能。
作为一个 DBA,想必都有过被慢查询折腾的经历,本文对常规和非常规手段进行了整理,由浅及深,简单介绍几个慢查询的分析手段。
expain出来的信息有10列,分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释:
Extra中包含Using filesort表示需要排序,在排序时,MySQL会为每个线程分配一块内存区域用于排序,称之为sort_buffer。
输入命令【show variables like 'slow_query_log'】,页面会显示是否开启了慢查询日志,slow_query_log =ON,代表已经开启。如果未开启,则需要执行该命令set global slow_query_log=on;
2、准备数据 网址:https://dev.mysql.com/doc/sakila/en/sakila-installation.html
Explain查看查询计划主要包含如下信息列:查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
MySQL的Replication(英文为复制)是一个多MySQL数据库做主从同步的方案,特点是异步复制,广泛用在各种对MySQL有更高性能、更高可靠性要求的场合。
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat,sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时,合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
在我们日常开发过程中,有时候因为对索引列进行函数调用,导致索引失效。举个例子,比如我们要按月查询记录,而当我们 表中只存时间,如果我们使用如下语句,其中create_time为索引列
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 作为一个 DBA,想必都有过被慢查询折腾的经历,一个慢查询有时候真的很让人抓狂,本文对常规和非常规手段进行了整理,由浅及深,简单介绍几个慢查询的分析手段。 需要说明的是,下面所有的手段都是原生支持的功能(≥MySQL 5.6),因此在各类 RDS 和原生数据库中都不会有什么使用上的差异,这里图方便就用腾讯云数据库 MySQL 来作为测试环境了,版本为 5.7。
在执行select语句运行了100多秒然后现了lost connection to MySQL server during query错误信息 排查原因:
Linux查看mysql 安装路径 一、查看文件安装路径 由于软件安装的地方不止一个地方,所有先说查看文件安装的所有路径(地址)。 这里以mysql为例。比如说我安装了mysql,但是不知道文件都安装在哪些地方、放在哪些文件夹里,可以用下面的命令查看所有的文件路径 在终端输入: whereis mysql 回车,如果你安装好了mysql,就会显示文件安装的地址,例如我的显示(安装地址可能会不同) [root@localhost ~]# whereis mysql mysql: /usr/bin/m
(使用的数据库:MYSQL 5.7 版本,InnoDB 引擎) 自从服务加了Skywalking后,将大部分慢接口暴露出来。于是就有了这次慢接口的优化。大概的优化过程。
mysql> alter table skatetab add unique index(id, uid), drop primary key, add primary key(uid, id);
EXPLAIN SELECT * from user_info WHEREid = 1;
SELECT * FROM A WHERE B=1 AND C=2 GROUP BY D ORDER BY D在MySQL中是如何执行的?
MySQL优化 MySQL 优化方案 对于 **MySQL** 的性能优化,大部分情况下都是想减少查询所消耗的时间;而一个查询是由很多个环节组成,那么就需要从每个环节消耗时间进行入手。 📷 配置优化(连接) 当客户端连接到服务端有可能服务端连接数不够导致应用程序获取不到连接而报出 **Mysql: error 1040: Too many connections**** **的错误。一般情况下可以从两个方面去解决连接数不够的问题: 对于服务端来说,可以增加服务端的可用连接数(**MySQL 8.0.
注:如果在 fe.log 中查看不到启动失败的信息,也许在 fe.out 中可以看到。
**内存临时表排序:**在MySQL中,使用InnoDB引擎执行排序操作时,当处理的数据量较小,可以在内存中完成排序时,MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下,MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果,这样可以快速地对数据进行排序,提高查询效率。
MYSQL中约束及修改数据表 28:约束 约束保证数据的完整性和一致性 约束分为表级约束和列级约束 约束类型包括: NOT NULL(非空约束) PRIMARY KEY(主键约束)
上篇博客,我们详细的说明了mysql的索引存储结构,也就是我们的B+tree的变种,是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下,怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
大致上大部分的数据库都有统计分析,主要的作用就是在语句执行的情况下,能尽量的选择相对正确的方式来走执行计划,越准确的统计分析,可以带来更好的执行计划和数据库的语句执行性能,但相对来说越准确的统计分析,也会带来系统在统计时的性能消耗,越大的数据库系统,对统计分析的需求和要求也就越高。
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。(QEP:sql生成一个执行计划query Execution plan)
某一天,楼主打完上班卡,坐在工位逛园子的时候,右下角的 QQ 闪了起来,而且还是个美女头像!我又惊又喜,脑中闪过我所认识的可能联系我的女性,得出个结论:她们这会不可能联系我呀,图像也没映象,到底是谁了?打开聊天窗口聊了起来
早上刚来,有个业务需求,是要变更一张表的表结构,我登陆到服务器上看了看之前的变结构,大概信息如下:
虽然现在都在推广自动化运维,不过有些时候还是需要登入到服务器去做些事情。那么,在有限的几次登入服务器机会中,作为DBA应该关注哪些事情呢?
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的,对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
不管对于哪种服务,对于其优化,无非是从两个方面着手,第一个是对于硬件方面的优化,第二个是对系统以及服务本身的优化。 1、查询连接MySQL服务器的次数
无论是使用何种语言进行编程,碰到的第一个问题莫过于乱码的问题,而使用数据库的时候,也大致差不多。
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
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