随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下:
前面我们说了join查询原理,最基本的是嵌套查询,这种不推荐,如果数据量庞大,因为内存是有限的,不能放下所有的数据,可能查询到后面的时候,前面的数据就从内存从释放,为了减少磁盘的查询次数,有了join buffer这个缓存区,专门放被驱动表的数据,用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合,当然还是建议用索引来查询。
tp5数据库查询 注: 打印出最后一条数据库操作的sql语句 echo Db::getLastSql();
本文将探讨在SQL查询中判断某项数据是否存在的方法,避免频繁使用COUNT函数来统计数据的数量。通过使用更加优雅的查询语句,开发者可以在数据库操作中提高效率和可读性。
这种说法愈演愈烈,甚至被很多同学奉为真理。咱啥话也不说,举个例子。假如我们有个表s1,结构如下:
系统初期使用的是分布式微服务,但是所有业务模型都在同一个数据库实例上,数据库的压力会非常大,这时需要找出系统执行频率比较高的SQL,进行优化。这里重点描述定位问题的方法,使用的数据也都是测试环境数据。
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。
目前项目在移动端上,首推使用微信小程序。各项目的小程序访问数据有必要进行采集入库,方便后续做统计分析。虽然阿拉丁后台也提供了趋势分析等功能,但一个个的获取数据做数据分析是很痛苦的事情。通过将数据转换成sql持久化到数据库上,为后面的数据分析和展示提供了基础。
今天给大家分享mysql常用的服务器状态命令 ,希望对大家日常运维mysql数据库或者调优提供一些帮助!
除了最常用的关系数据库和缓存之外,之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用MongoDB、LDAP这些存储的案例。接下来,我们继续介绍另一种特殊的数据库:时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。
如果需要汇总多个Communication的数据,Communication提供了mergeFrom方法。根据不同的数据类型,对应着不同的操作计数器类型,相同的key的数值累加
基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*),count(1)或者count(主键),那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?
非持久化统计信息的缺点显而易见,数据库重启后如果大量表开始更新统计信息,会对实例造成很大影响,所以目前都会使用持久化统计信息。 2、持久化统计信息在以下情况会被自动更新:
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令:vmstat,dstat,pmap,glances,kill
最近,线上的 ETL 数据归档 SQL 发生了点问题,有一个 UPDATE SQL 跑了两天还没跑出来:
一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析,一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看,最常见的一种就是根据日期进行筛选。这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大,达到百万、千万条数据只是时间问题。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 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 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据, 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块, 它们的区别主要就是统计分析的维度不
花了两天时间写了一个Excel数据转换脚本,原需求除了要把数据转存到Mysql中,还要对每一条数据进行拆分和重组,并不容易。最终我利用R语言完成了这个小需求,本着总结学习的想法,在此处将多余逻辑删除,抽离出了最基本的Excel转存Mysql的功能,这样也可以算一个小轮子了。(仅做学习用,Navicat等工具可以直接导入Excel)
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
以上是几种常见的设计方案,具体根据业务场景去选择。当然实际业务场景中也可借助一些系统已经使用的中间件,比如Redis
一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例 MySQL 的极限的情况,都会采取分库分表的方案解决。当然,现在也有很多 new SQL 的分布式数据库的解决方案,如果你用的是 MySQL,那么你可以考虑 TiDB(实现了 MySQL 协议,兼容 MySQL 客户端以及 SQL 语句)。如果你用的是的 PgSQL,那么你可以考虑使用 YugaByteDB(实现了 PgSQL 协议,兼容 PgSQL 客户端以及 SQL 语句),他们目前都有自己的云部署解决方案,你可以试试:
追求 MySQL 的性能时,总听说要调整自旋锁的参数: innodb_spin_wait_delay 和 innodb_sync_spin_loops,是真的么?
网上有很多关系型数据库各种count操作孰优孰劣的文章,如下是曾经写过的有关Oracle和PG中count的文章,
前言: 接了一个小需求,获取用电统计的数据,要求获取最近月,周,天统计数据,MySQL 本来就包含处理这种需求的函数,这里记录下。 查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT( 表中时间字段,'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE Y
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
在实际开发过程中,统计一个表的数据量是经常遇到的需求,用来统计数据库表的行数都会使用COUNT(*),COUNT(1)或者COUNT(字段),但是表中的记录越来越多,使用COUNT(*)也会变得越来越慢,本文我们就来分析一下COUNT的性能到底如何。
对任何规模的业务来说,网络监控工具都是一个重要的功能。网络监控的目标可能千差万别。比如,监控活动的目标可以是保证长期的网络服务、安全保护、对性能进行排查、网络使用统计等。由于它的目标不同,网络监控器使用很多不同的方式来完成任务。比如对包层面的嗅探,对数据流层面的统计数据,向网络中注入探测的流量,分析服务器日志等。
其实,在写这篇博客之前,我也是感觉自己会点优化,至少知道不要使用“*”号啊,给经常查询的列创建索引啊什么的,其实都不是大家想的那样简单的,其实它们背后存在很多的东西,值得我们去理解和学习。 和大家分享讨论一个问题吧,子查询和连接查询哪一个查询速度快?最重要的目的是能帮助大家在以后的开发路上不要再犯我这种的错误,看到就是赚到,哈哈。 我的答案是连接查询。因为这是我在前几天的实践项目中亲身体会到的,感触颇深,在给我们公司的网站首页执行了一条统计SQL语句,当时我是用子查询写的sql语句,第一次执行了21
畅通工程 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 23823 Accepted Submission(s): 10381 Problem Description 省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可)。经过调查评估,得到的统计
这里我们先要去想,数据的来源,数据来源在哪?当然是以后的各个工具的使用次数了。那么这个使用次数我们记载到哪里呢?
本数据集包含北京市1978-2017年的运营线路条数、运营线路长度、客运量的统计数据,可用于时序数据可视化。(注:自2006年5月1日起,公共电汽车、轨道交通售票采取刷卡方式,并陆续进行了票制票价改革,客运量统计口径方法相应调整,因此与历史数据不可比。)
pidstat命令用来监控被Linux内核管理的独立任务(进程)。它输出每个受内核管理的任务的相关信息。pidstat命令也可以用来监控特定进程的子进程。间隔参数用于指定每次报告间的时间间隔。它的值为0(或者没有参数)说明进程的统计数据的时间是从系统启动开始计算的。
MongoDB3.6 以后,默认使用的储存引擎是 WiredTiger。这个引擎有一个特点,就是删除数据不释放空间。例如现在你的一个集合里面有 10000000 条数据,占用 10GB 的硬盘空间。你把其中的 9999999 条数据都删了,占用空间仍然是 10GB。
MongoDB 3.6以后,默认使用的储存引擎是 WiredTiger。这个引擎有一个特点,就是删除数据不释放空间。例如现在你的一个集合里面有10000000条数据,占用10GB 的硬盘空间。你把其中的9999999条数据都删了,占用空间仍然是10GB。
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说,慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障,关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询,并给出索引建议,评估跟踪建议质量,运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
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。
mongoDB简介 1、NoSQL数据库 数据库:进行高效的、有规则的进行数据持久化存储的软件 NoSQL数据库:Not only sql,指代非关系型数据库 优点:高可扩展性、分布式计算、低成本、灵活架构、半结构化数据、简化关联关系 缺点:没有标准化、有限查询、不直观 常见NoSQL(http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html)数据库 列存储:Hbase、Cassandra、Hypertable 文档存储:MongoDB、CouchDB k-v存储:TokyoC
DWD(Data WareHouse Detail)数据明细层,主要是将从业务数据库中同步过来的ODS层数据进行清洗和整合成相应的事实表。事实表作为数据仓库维度建模的核心,需要紧紧围绕着业务过程来设计。在拿到业务系统的表结构后,进行大概的梳理,再与业务方沟通整个业务过程的流转过程,对业务的整个生命周期进行分析,明确关键的业务步骤,在能满足业务需求的前提下,尽可能设计出更通用的模型。
在实际操作数据库的时候,经常使用将update和select结合使用,例如使用select统计数据,然后update到对应的表,按照常规的实现方式,先select出来对应的数据,然后再执行update语句。 偶尔这样实现没问题,但是经常这么写就显得罗嗦了,其实有更好的方式。 先建两个测试表table1和table2,两个表的数据很简单,其记录条数分别为2和4,具体如下:
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引,找到一个最优的执行方案,以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一,就是扫描行数。因为扫描的行数越少,访问磁盘数据的次数越少,消耗的CPU资源就相应越少。另外,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
背景:最近需要以编程方式将一千万条经纬数据记录插入到postgres数据库,最后通过一系列的实验验证,摸索出一些实践经验。
我们常常会看到一些问题或讨论:测试需不需要定位bug?测试需不需要了解bug的深层次原因?测试如何在不知道开发代码实现逻辑的情况下定位到bug?测试定位bug的好处是什么?
为了方便报表应用使用数据,需将ADS各项指标统计结果导出到MySQL,方便熟悉 SQL 人员使用。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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