在平时的工作中,会碰到用户想升级规格的case,有一些其实是没有必要的,这些通过优化设计或者改写SQL语句,或者加加索引可以达到不升级的效果,而有一些确实是需要升级规格的,比如今天讲的case。
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Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。
安装mysql之后,需要对mysql服务进行监控。 nagios开源自带的check_mysql 对 mysql 的slave 机监控倒是不错。但是对数据库主机监控就略显不足了。 使用一个监控插件:check_mysql_health 下载和使用方法见: http://exchange.nagios.org/directory/MySQL/check_mysql_health/details 具体监控: 对于slave 机 ,使用nagios 自带的 check_mysql 监控 command[check
最近面试被问到这样一个问题。这里总结一下。关于更多的MySQL真题,你可以直接访问该链接进行查看。
(1)表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白、被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大;
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
我的主机内存只有100G,现在要全表扫描一个200G大表,会不会把DB主机的内存用光?
(0)可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
mysql> show variables like 'max_connections';
本文涉及:MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines:代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开 --iterations:代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql :代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能。
当MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
起因:查看线上数据库中Table Information时发现有一个日志表数据大小和索引大小有915M,但实际行数只有92行。该表需要频繁插入并且会定时去删掉旧的记录。表类型为Myisam,已建立一个索引,所以应该是产生了大量碎片,使用 Optimize table 表名 优化后大小变为2.19M,少了很多, 同时可以看出该表上的索引建的多余,因为插入操作比查询操作要多很多,而且查询不多,查询的数据量也一般比较小。
我经常会被问到这样一个问题:我的主机内存只有 100G,现在要对一个 200G 的大表做全表扫描,会不会把数据库主机的内存用光了?
在上一篇文章中我们说myisam的内存优化主要有四点,主要是设置索引缓存的大小key_buffer_size、使用多个索引缓存、调整中点插入策略set global key_cache_division_limit=70、调整read_buffer_size和排序空间read_rnd_buffer_size的大小。这里要注意的read_buffer_size和read_rnd_buffer_size是会话缓存,所以要合理分配。否则容易用掉很多内存。
key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数,key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks,如果缓存都用到了,要么增加key_buffer_size,要么过度索引,把缓存占满了。
检测mysql server是否正常提供服务 mysqladmin -u sky -ppwd -h localhost ping
(1) QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like 'Question%'; (2) TPS(每秒事务量) TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds mysql > show global status like'Com_commit'; mysql > show global status like'Com_rollback'; (3)
而我们的连接器就是处理这个过程的,连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接,连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变,是不会马上生效的,因为用户权限是在连接的时候读取的,只能重新连接才可以更新权限
小知识:在redis中可以运行info命令查看redis服务的状态信息,其中keyspace_hits为总的命中中次数,keyspace_misses为总的miss次数,命中率=keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)。
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
在系统运行的过程中,DBA需要经常的对数据库进行一些检查,如数据库磁盘的占用量,缓存的命中率,内存的分配等;由于有个客户需要对系统的数据库进行检查,所以进行了一些学习,在此记录下;由于不可能让用户手动的输入这些繁琐的命令,所以写了个 shell 脚本。
我们可以看到mysql分为Server层和存储引擎两部分。Server层包含了连接器、缓存、分析器、优化器、执行器,并且所有的存储过程、触发器等存储功能都在这一层实现。
在本次项目表结构中,有一个longtext字段,用于存储长文本,仅万条数据,InnoDB存储文件就达G级,由于是一个小项目,受限于服务器与运维人员水平,不适合使用hdfs,MongoDB等拓展技术栈来解决这种问题,因此直接对mysql存储进行优化,快速解决,利于维护。
Adaptive Hash Index(以下简称 AHI)估计是 MySQL 的各大特性中,大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。
query cache 是mysql性能优化时的重要指标,通过查看query cache的状态信息,就可以知道例如 缓存是否有碎片、命中缓存的数量、没用到缓存的次数 …… 使用方法 mysql>
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理,大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
https://www.cnblogs.com/sevck/p/6733702.html
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能。
-- db1.t有200GB mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file 查询数据 Inn
这不,要做毕设了嘛。之前写的那些项目勉勉强强能跑起来,但是性能方面是没有太在意的,这次准备精打细算一番。看看瓶颈到底都在哪里。
文章来自:博客 数据库属于 IO密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化: 📷 query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 My
在业务系统中,查询时最容易出现性能问题的模块,查询面对的数据量大,筛选条件复杂,所以在系统架构中引入缓存层,则是非常必要的,用来缓存热点数据,达到快速响应的目的。
在处理大量数据插入时,MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的,但在插入大量数据时,频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。
背景:某个类似准实时的数据分析系统,每15分钟从其他6个数据库中抽取五百张增量数据表,并进行15分钟粒度统计,同时有个前端门户进行查询。
项目质量不仅仅是某个人或某个团队来保障的,而是整个团队一起努力的结果,在公司级别需要有一个规范的项目流程
大家都知道硬盘的随机IO很慢,但是比顺序IO慢多少呢,不知道你是否有过数字上的直接对比。今天我来实际压测对比一下磁盘在顺序IO和随机IO不同场景下的性能数据表现。通过今天的实验数据,你将能深刻理解数据库事务中为什么要用日志的方式来实现,为什么索引中要用节点更大的B+树。
- `SHOW VARIABLES`:查看 MySQL 服务器的系统变量,了解服务器的配置信息。
一般来说,使用join语句,会用到两种算法,分别是Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
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