本人在做测试服务的过程中，开发了一个功能，就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id，功能非常简单，就是执行sql语句，处理返回结果，再返回。
最近发现一些SQL，很正常的查询或者根据主键ID查询，也加入了慢SQL预警，一条 SQL 语句，正常执行的时候特别快，有时候不知道怎么回事，它会变的很慢。为什么？有的同学会说：MySQL负载过大，再此不讨论此种情况。
我们都知道，我们每执行一次 SQL，数据库除了会返回执行结果以外，还会返回 SQL 执行耗时，以 MySQL 数据库为例，当我们开启了慢 SQL 监控开关后，默认配置下，当 SQL 的执行时长大于 10 秒，会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
来源 | https://juejin.cn/post/6844903939247177741
在项目里面，多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到，但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来，定期去分析排查，那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了，它提供了SQL慢查询的日志，本文就分享下如何使用吧。
原文链接：http://t.cn/AidABz08
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
刚入职的时候，同事就提醒过我，涉及三四张表的时候，数据量大，尽量不用连表查询，用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
其实大多数情况下，kill query/connection 命令是有效的。比如，执行一个查询的过程中，发现执行时间太久，要放弃继续查询，这时我们就可以用 kill query 命令，终止这条查询语句。
在 MySQL 中有两个 kill 命令：一个是 kill query + 线程 id，表示终止这个线程中正在执行的语句；一个是 kill connection + 线程 id，这里 connection 可缺省，表示断开这个线程的连接，当然如果这个线程有语句正在执行，也是要先停止正在执行的语句的。
在项目中我们会经常遇到慢查询，当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志，并且分析慢查询日志，找到慢sql，然后用explain来分析
在使用 MySQL 的过程中，你可能会遇到时区相关问题，比如说时间显示错误、时区不是东八区、程序取得的时间和数据库存储的时间不一致等等问题。其实，这些问题都与数据库时区设置有关，本篇文章将从数据库参数入手，逐步介绍时区相关内容。
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗，然后直接获取
这个功能刚上线不久，起初查询和导出速度都是蛮快的，把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
DNS反向解析在MySQL数据库中的应用主要是为了安全和权限控制。当客户端连接MySQL服务器时，服务器可能会尝试进行DNS反向解析来确认客户端的域名。然而，这个过程有时可能会因为各种原因导致超时，从而影响到数据库的访问速度和稳定性。本文旨在分析MySQL中DNS反向解析超时的可能原因，并提供相应的解决思路。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
我们都知道，在日常开发中我们经常遇到在钉钉群或者在业务群中会出现各种各样的慢业务的接口，比如某个接口在钉钉群疯狂出现，然后就有某些领导艾特你来解决这个慢业务问题，今天阿粉就来说说如何通过各种手段来定位慢业务问题，以及如何解决慢业务的问题。
前些天在学习EasySwoole的时候看到了开发文档上关于提问的艺术，以下是结合了自己开发过程中遇到的问题列出了几点建议：
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定位慢SQL可以通过慢查询日志来查看慢SQL，默认的情况下，MySQL数据库不开启慢查询日志(slow query log)，需要手动把它打开 SET GLOBAL slow_query_log = ‘ON’;
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
因为系统数据量持续性增大，腾讯云的MySQL已经达到瓶颈，无法进行升级操作，如果自己搭建一个分库分表系统，速度和可靠性上面都会很差，综合各方面考虑，最后决定采用阿里云的PolarDB-X分布式数据库。
MySQL 是一种流行的开源数据库，性能调优是一个非常重要的话题，对实际业务应用有着重大影响。本文将介绍在实际业务场景中遇到的性能问题及解决方案，特别是关于解决查询慢的问题的具体案例。
有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际测试一下，Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能，并和读文本文件对比。 用国际标准 TPCH 的工具生成数据表，选用其中的 customer 表，3000 万行，8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。 硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器，文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成，没有实质上的网络传输时间。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的 SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10s以上的语句。
一、索引 1、介绍 一般的应用系统，读写比例在10：1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的也是最容易出现问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化是重中之重。加速查询最好的方法就是索引。 索引：简单的说，相当于图书的目录，可以帮助用户快速的找到需要的内容。 在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 总结：索引
在一次正常的活动促销之后，客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP，在打开的时候标的就已经被抢光了，刚开始没有特别的上心，觉得抢标不就是这样吗，抢小米手机的时候也不就这样吗？随着活动继续推进，有更多的用户强烈抗议，用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的，认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少，给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去，这次用户反馈太过强烈，才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品，app、官网、H5，其中app使用量最大，官网其次
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源，SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行，而其中10条SQL执行时间过长，从而导致每秒只能完成90条SQL，所有新的SQL将进入排队等待，直接影响业务，然后用户就各种投诉来了。
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 📷 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
这张表中的activated_time和store_id均有索引，但是先线上explain时却是走的全表扫描。
MySQL对于很多Linux从业者而言，是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 今天我们特别邀请了资深的Linux运维老司机惨绿少年Linux来给大家体验MySQL的优化实战，助你高薪之路顺畅。 作者：惨绿少年Linux，马哥Linux原创作者社群特约作者，资深Linux运维工程师，作者博客：www.nmtui.
产品要求的功能都都开发完了，但这并不是终结。怎么样做才能让我们的服务具有更好的质量。 笔者结合自己的遇到的问题和工作中的经验，并以提问的方式，给读者一点点建议
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的 CPU 使用率情况，如果MongoDB实例的CPU使⽤率过⾼，会导致MonogoDB响应缓慢，甚⾄业务不可⽤。
phpmyadmin 上的高级配置不要点，否则会炸，解决办法，删除所有新建的表，然后重装PHPmyadmin即可。
执行以下命令，在MySQL CLI中，在一个新的连接上执行，不需要做特别的准备(并且要特别注意执行时间):
有时候，由于业务的复杂性，在JVM中拼装一些数据，会造成资源的极大浪费。举个例子，从MySQL中查询出一个List，然后在代码里循环查询数据库，进行一些字段的填充。
MySQL 一般出现 CPU 负载过高问题的时候，我们都会去看下故障期间的慢sql日志，然后找出全表扫描、索引不合理、函数运算过多的sql，让开发同学优化下。实在不行的话，那就升级CPU硬件，替换更高频率的CPU，1路的升级成2路，2路的升级成4路。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
一般情况下，如果我跟你说查询性能优化，你首先会想到一些复杂的语句，想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下，“查一行”，也会执行得特别慢。今天，我就跟你聊聊这个有趣的话题，看看什么情况下，会出现这个现象。
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中，SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用；特别在一些中小型应用中，SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中，通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施，解决了高并发问题，并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术，解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题，提高了系统的稳定性。同时，采用负载均衡技术，提升了系统的处理能力，最终实现了平台的高可用性。
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
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