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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
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器,您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务,例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发,可以使用SQL语句定义和管理任务,并且具有高度灵活性和可配置性。
介绍 随着数据量的不断增大,传统的直连数据库对数据进行访问的方式已经无法满足一般公司的需求。通过数据库中间件,可以对数据库进行水平扩展,由原来单台数据库扩展到多台数据库,数据库中间件通过路由规则将数据的访问请求路由到其中一台数据库上,从而大大降低了数据访问的瓶颈和单台数据库的压力。通过数据库中间件还可以将DBA和研发进行解耦,提升DBA运维效率。 奇虎360公司开源的Atlas是优秀的数据库中间件,美团点评DBA团队针对公司内部需求,在其上做了很多改进工作,形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件DBP
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。
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以查看服务器状态信息。通
同事咨询个问题:某个业务基于 INFORMATION_SCHEMA 统计表的信息(比如最大值)向表里面插入数据。
出现这个问题感觉还是挺疑惑的,因为测试环境已经稳定运行了几个月的时间,一直没有出现过mysql事务锁的问题,于是开始着手查问题。
2011年夏天我在google实习的时候做了一些Twitter数据相关的开发,之后我看到了一片关于利用twitter上人的心情来预测股市的论文实习结束后我跟几个朋友聊了聊,我就想能不能自己做一点twi
网名“北在南方”,资深 DBA,主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作,擅长数据库性能调优、故障诊断。
在我们开发api的过程中,有的时候我们还需要考虑单个用户(ip)访问频率控制,避免被恶意调用。
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
SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径,需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息,是因为:
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range(),通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎,该接口返回精确值,例如MyISAM;但对于另一些存储引擎则是一个估算值,例如 InnoDB。 第二个API是info(),该接口返回各种类型的数据,包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据,或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数,那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型,而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息,或者统计信息不准确,优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同,所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同,每次运行的成本也不同:
MySQL 8.0.19 开始支持对InnoDB引擎表数据进行采样以生成直方图统计信息。
能利用爬虫技术做到哪些很酷很有趣很有用的事情? 2011 年夏天我在 Google 实习的时候做了一些 Twitter 数据相关的开发,之后我看到了一篇关于利用 Twitter 上人的心情来预测股市的论文。实习结束后我跟几个朋友聊了聊,我就想能不能自己做一点 Twitter 的数据挖掘,当时只是想先写个爬虫玩玩,没想最后开发了两年多,抓取了一千多万用户的 400 亿条 tweet。 分析篇 先给大家看一些分析结果吧。大家几点睡觉呢?我们来统计一下 sleep 这个词在 Twitter 上出现的
0. 什么是直方图1. 直方图怎么工作2. 同时有索引和直方图会怎样3. 如何提高直方图的统计精确度
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
分析篇 先给大家看一些分析结果吧。大家几点睡觉呢? 我们来统计一下 sleep 这个词在 Twitter 上出现的频率。 看来很多人喜欢在睡前会说一声我睡了。那我们再看一个更有意思的 : “Thurs
本文以视频+文字放送,为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩,这两种压缩方式在处理一个表,同时有大字段和其它很多小字段,并且针对小字段的读写访问频繁,对大字段的访问不频繁的场景中,它的读写访问都会压缩和解压数据,这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL(CDB)运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段,同时能够减少整行字段的存储空间,进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表,前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
MySQL 8.0.28开始,新增一个特性,支持监控统计并限制各个连接(会话)的内存消耗,避免大量用户连接因为执行垃圾SQL消耗过多内存,造成可能被OOM kill的风险。
在应用的的开发过程中,由于初期数据量小,开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现,但是
如何衡量Zabbix的性能情况?一台基础配置的Zabbix到底能监控多少主机,能使用监控多少监控项?性能瓶颈出在哪里?如何优化配置?
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。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,无论是索引优化、还是表结构优化,参数优化,最后都可以归纳到这这两个分类中:
在使用Spark Streaming的应用程序时,我们可能需要将计算结果保存到MySQL中,为了高效的与MySQL进行交互,这里我们使用HikariCP这个高效的数据库连接池。
开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个,用哪个统计数据的效率会高些,每次开发每次去百度找前辈的经验介绍,但是每次得到的建议总是会有些差别,今天看到了一篇阿里关于count的文章,觉得挺好,在这里分享一下,顺便加上一些个人的使用建议。
原来的主库读写压力都很大,最后做了读写分离,读节点的压力开始激增,而且随着业务的扩展,统计查询的需求越来越多,比如原来是有10个查询,现在可能变成了30个,这样一来统计压力变大,导致系统响应降低,从而导致从库的延迟也开始变大。最大的时候延迟有3个小时,按照这种情况,统计的意义其实已经不大了。
Sql每天都在查,但是sql优化的边界你了解吗?、在一般的认识里数据库就是一个黑箱,我把sql扔进去,它把结果返回来,至于sql优化貌似很遥远的地方,直到系统好慢的时候才会怀疑sql出了毛病。
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
这已经是这个系列的第五期了,从PS到SYS,基本上这两个可以获取整体的MYSQL8的性能信息(目前学到的需要整体在8.022版本才有之前介绍的所有的功能,8.018可以有90%的功能)。所以选择MYSQL 从高可用的角度以及监控的角度来看,版本至少应该在8.022以上。
•一、数据模型•二、TF-IDF算法•三、计算过程 •3.1 指定研报和关键词计算TF-IDF分数 •3.2 优化3.1中的查询 •3.3 将3.2中查询封装为过程 •3.4 在集群中节点执行查询 •3.5 将计算结果写入MySQL •3.6 将计算结果写入图数据库 •3.7 分布式计算系统•四、总结
-- 每个表单独文件和单独表空间,而不是放在系统表空间,每个表的文件表空间允许操作系统在表被截断或删除时回收磁盘空间。每表文件表空间还支持动态和压缩行格式以及相关功能
2022年1月25日, O'Reilly发布了《2022年技术趋势》报告,该报告针对技术发展进行了全面分析,统计了2021年1月至2021年9月的数据,并与2020年同期数据进行了比较。其中涉及微服务、云服务、Web框架、Kubernetes、人工智能、机器学习、数据库、虚拟现实、增强现实和元宇宙等热点话题。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为:使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据,并按照每100米计算竖向振动数据统计指标:均方根值RMS,并建立RMS与路面平整度指标:IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段(即已知IRI真值的路段)上来回行驶对传感器进行标定,完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
一、 PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些。 二、任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费)。 三、PG 多年来在
常见的数据清洗,预处理,数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,用SQL一样可以实现(除了可视化,需要放到Excel里呈现)。SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
前言:众所周知,简历上“了解=听过名字;熟悉=知道是啥;熟练=用过;精通=做过东西”,我现在十分后悔在简历上写了“精通”二字…
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢? 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在
本文目标是介绍一下 Portainer,通过 Portainer 可以轻松的构建、管理、维护 Docker 容器。
今天某公众号推送了一篇文章,标题为“京东的热点key探测系统发布,单机 QPS 提升至 37 万”。后台开发同学都知道,单机QPS 37万是什么概念,多么充满噱头的标题啊(老营销号了)。果然吸引我点了进去。
数据库技术爱好者,爱可生 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查,擅长 MySQL 主从复制及优化,喜欢钻研技术问题,还有不得不提的 warship。
2021年是技术不断发展的一年,新技术层出不穷,从移动时代到云计算大数据再到人工智能、机器学习、云原生等逐渐为人们所知晓。技术更迭、日新月异,但万变不离其宗,许多核心技术依旧占据主导,新技术的到来在注入新鲜血液的同时,也促使核心技术的不断更新。 2022年1月25日, O’Reilly发布了**《2022年技术趋势》**报告,该报告针对技术发展进行了全面分析,统计了2021年1月至2021年9月的数据,并与2020年同期数据进行了比较。其中涉及微服务、云服务、Web框架、Kubernetes、人工智能、机器
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