1、先查看了一下慢日志中的内容,发现慢日志中没有具体的记录。这个问题比较好解决,其实他的本质是设定的慢日志的阈值是1s,只有超过1s的SQL语句才会被记录,这里我把参数long_query_time的值设置成为0.4,这样,就可以把查询超过0.4s的SQL都记录到慢日志里面了。
数据库90%的性能问题由于SQL引起,线上SQL的执行快慢,直接影响着系统的稳定性。
当然这个还是非常有实用价值的,工作中你也一定用的上。如果应用得当,升职加薪,指日可待
首先,我是一个标题党^_^,写这样的标题就是为了吸引你们来看的。标题中说的磁盘临时表消失,并不是真的消失了,而是在MySQL默认配置下,从8.0.15到8.0.27的版本都不会产生磁盘临时表(8.0.15之前的版本没有做个测试,就不妄下结论了),在8.0.28及之后的版本中,默认配置又放开了磁盘临时表(文章中未特殊说明时都指内部临时表,非用户创建临时表)的使用,这是什么情况?请容我慢慢道来。
将应用发布到生产环境后,前端页面请求后台API返回数据,发现至少需要6s。查看到慢SQL
点击上方蓝字关注我们吧 作者:逸宸a 链接:https://www.jianshu.com/p/cbdef47fb837 对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考,以及分库分表到底该如何做,在什么场景比较合适? 比如银行交易流水记录的查询 限盐少许,上实际实验过程,以下是在实验的过程中做一些操作,以及踩过的一些坑,我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。 首先:建立一个现金流量表,交易历史是各个金融体系下使用率最高,历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索,可以根据时间范围,和个人,以及金额进
前几天在偶然的情况下,获得了一个18G的txt文件,现在需要导入到数据库中,那么该怎么导入才能保证高效并且稳定呢? mysql插入效率 首先应该知道的就是mysql的插入效率跟下面几个点有关 1:m
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
六年前刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考,以及分库分表到底该如何做,在什么场景比较合适?
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/709/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看原文)
来源:juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因: 1.硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等。 2.没有索引或者索引失效。(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因: 1.硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等。 2.没有索引或者索引失效。(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当
来 源:https://my.oschina.net/liughDevelop/blog/1788148
存储引擎决定了表的类型,而表内存放的数据也要有不同的类型,每种数据类型都有自己的宽度,但宽度是可选的
先说说这个问题,这个问题在POLARDB 和 MYSQL 都存在,所以这不是POLARDB 代码的问题,这是存在于 MYSQL 8 的问题, 而由于POLARDB 使用了 MYSQL 的语句处理和解析等部分,导致的跟随性问题。
在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
提到 limit 优化,大多数 MySQL DBA 都不会陌生,能想到各种应对策略,比如延迟关联,书签式查询等等,之前我也写过一篇优化的文章:https://mp.weixin.qq.com/s/2nSdHiGsu35Yf3fRStzumQ ,有兴趣的朋友可以复习一下。
索引对大数据的查询速度的提升是非常大的,Explain可以帮你分析SQL语句是否用到相关索引。 索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。 一、导致SQL执行慢的原因: 1. 硬件问题。如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等。 2. 没有索引或者索引失效。(一
项目中积分部分之前每次查询用户总积分都是动态汇总,并未存到数据库中,数据量一大就会发现查询速度超慢,为缓解该问题,现在需要将汇总的数据持久化,新增了一个SYS_POINTS_SUM_DETAIL表,此时就涉及到数据修复问题。本文就是对修复脚本的记录,里面覆盖了众多基础语法,亦可当做学习实例。
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警,最后系统都无法访问;
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同,使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值,尤其使用内存表临时表进行排序,操作时。因此最好只分
世界级的开源分布式数据库 TiDB 自 2016 年 12 月正式发布第一个版本以来,业内诸多公司逐步引入使用,并取得广泛认可。
>- ENUM和CHAR(VARCHAR)类型关联查询,会慢一些,因此,假如预先知道某列需要与CHAR类型关联,那么就不应该将该列设置为ENUM类型 >- ENUM类型的列可有效缩小表所占的空间,书中写可缩小1/3
今天,我们通过模拟案例以及原理分析,去弄清楚MySQL中DDL的风险,以及如何避免事故发生。
如果没有using index condtion,field1会走索引查询,匹配到对应的数据后,回表查出剩余字段信息,再去匹配。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
首先, 溢出,通俗的讲就是意外数据的重新写入,就像装满了水的水桶,继续装水就会溢出,而溢出攻击就是,攻击者可以控制溢出的代码,如果程序的对象是内核级别的,如dll、sys文件等,就可以直接操控系统内核了
schema就是数据库对象的集合,这个集合包含了各种对象如:表、视图、存储过程、索引等。为了区分不同的集合,就需要给不同的集合起不同的名字,默认情况下一个用户对应一个集合,用户的schema名等于用户名,并作为该用户缺省schema。所以schema集合看上去像用户名。
其实,涉及部门层级关系的问题在很多情形下都会遇到,特别是针对toB的应用开发场景。 但奇葩的是,在我们的项目里头,项目经理在前期需求调研时,预估的用户部门最大数为1k,于是相关的开发同事就按照最大数1k*4=4k的目标进行了设计实现,而真正交付到用户生产环境时同步的数据是1w。 What?也就是说,即使之前已经按照最大预估数进行了4倍数放大设计,但是现在是10倍。于是,各种问题接踵而至。 导致该问题出现的原因主要有一下几点:
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石, 应该根据系统将要执行的查询语句来设计schema, 这往往需要权衡各种因素。
前言 有朋友在后台留言。希望我能说说我在数据库表设计时踩过的坑。那么,我们今天就来聊聊我在数据库表设计时踩过的坑,以及现在对数据库表设计的一点建议。希望能够帮助到你。 utf8的锅 经验提示: 在设计数据表时,一定要注意该字段存储的内容,如果允许设置表情,则一定不能使用utf8,而是使用utf8mb4。 选择合适的类型 在数据库表设计时,字段的类型还真不好设计,这里简单说说: 保存手机号的字段,用varchar(20)就已经足够了,就不应该设计为varchar(100),设置为varchar(100)只会消
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。
114.112.77.199 master、segment 210.73.209.103 standby master、segment 140.210.73.67 segment
在快速入门教程中,我们通过 Doris 的 UI 界面完成了 Doris 的一些基本操作。而在实际生产环境中,用户通常需要使用程序连接到 Doris 并进行各种操作。
疑问1:上述SQL理应按id主键(聚簇索引)范围查找,为啥explain里的rows会多余两者之差呢?
程序员日常与DBA打交道应该会很多,因为他会时不时的给你抛个慢sql,让你去优化。
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石,在进行数据库设计时,我们应该要考虑到未来将会执行的查询语句,这就需要对各种因素进行权衡。本文将会聊一聊数据库(MySQL)设计中有关数据类型优化的一些内容。以下内容总结自《高性能 MysQL》。
今天,又掉坑了。 之前踩到过MySQL主键溢出的情况,通过prometheus监控起来了,具体见这篇MySQL主键溢出复盘
如何加快查询,最直接有效的办法就是增加索引,在不使用索引的情况下试图采用其他方式加快查询就是在浪费时间。本文先介绍下MySQL索引的基本数据结构,再对索引的基本规则做下总结。
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