在MySQL数据库中,想了解数据库运行情况的重要指标之一是慢SQL。而并非如某些人所说的所有运行慢的SQL都会被记录在慢SQL日志(或日志表)里,抑或是没有慢SQL就代表没有运行慢的SQL。本文将总结一些比较常见的运行比较慢但不会被记录在慢SQL日志里的情况。另外,慢SQL的计算方式在MySQL8.0新版本中有变化,因此,将通过对比MySQL5.7(MySQL5.7.38)与MySQL8.0(MySQL8.0.33)进行总结。
作为一名DBA,分析MySQL数据库的慢日志是一项经常会遇到的任务,今天我们来看下mysql官方自带的慢日志分析工具mysqldumpslow。
对于当前数据库的监控方式有很多,分为数据库自带、商用、开源三大类,每一种都有各自的特色;而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度,监控方式更是多种多样,不管哪种监控方式最核心的就是监控数据,获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
在MySQL中,SQL优化是很常见的一种需求,我自己这方面的经验也不是特别充足,在我自己的认知中,通常情况下,会通过下面的步骤去优化一个慢日志较多MySQL服务。
生产环境中 select count(*) from table 语句执行很慢,已经远超 long_query_time 参数定义的慢查询时间值,但是却没有记录到慢日志中。在测试环境也很容易复现出该问题,慢查询日志确实没有记录 select count(*) 语句。
大家好,我是田维常,可以叫我老田,也可以叫我田哥。2017年的时候,我刚去上海,朋友内推我去美团面试,之前我也写过一个一篇文章,也是在美团面试中遇到的:
来源:juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
2,统计行数时,如果不加where,它可以直接取到结果,因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,比如count(*)
在MySQL中,对于性能问题诊断,最开始的时候总是感觉有些束手无策,如果一个人问你,MySQL数据库响应慢了,该怎么办,如果数据库服务器CPU 100%了该怎么吧,或者数据库连接不上了,业务提示无法连接该怎么办,看起来好像没有太大的关系的问题,其实我们能够分析的一个入口就是日志。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第六篇,总结了MySQL的InnoDB引擎相关的实践使用问题。
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句,帮我们找到执行慢的SQL,方便我们对这些SQL进行优化。
本文介绍了MySQL慢日志的作用、设置方法、查看方法以及相关的分析工具。慢日志是MySQL性能调优和诊断的重要工具,用于记录在MySQL中响应时间超过阈值的SQL语句。通过设置slow_query_log和long_query_time参数可以开启慢日志。使用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具可以对慢日志进行分析。
MySQL 8.0.30 版本中,mysqldump 逻辑备份工具引入了 mysqld-long-query-time[1] 选项,用于设置 mysqldump 备份的会话级别慢查询阈值 long_query_time。
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
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
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
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
前言 开发需要定期的删除表里一定时间以前的数据,SQL如下 mysql > delete from testtable WHERE biz_date <= '2017-08-21 00:00:00' AND status = 2 limit 500\G 前段时间在优化的时候,已经在相应的查询条件上加上了索引 KEY `idx_bizdate_st` (`biz_date`,`status`) 但是实际执行的SQL依然非常慢,为什么呢,我们来一步步分析验证下 ---- 分析 表上的字段既然都有索引,那么按
关于SQL优化相关的问题,相信很多同学在面试过程中都有被问到过,要么不知道,要么回答不清楚。见于此情况,勇哥今天有空,就和大家聊聊这个相关的话题。
由于没有安装pt-digest-query工具(不通外网有依赖装不了)就用mysql自带的mysqldumpslow分析
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:
这里的索引有auditstatus和productid,可以建立联合索引。但是哪个放左边就要计算区分度。
MySQL 慢日志(slow log)是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句,为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例,分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能,并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
响应时间(response time 简称RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度,是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量,也是业务请求(比如sql 请求)的性能好坏的判断依据。
响应时间(response time 简称 RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度,是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量,也是业务请求(比如 sql 请求)的性能好坏的判断依据。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
假设这个表有100w数据,其中有10w行b的值都是'1234567890'这个字符串,此时我们执行:
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。
浏览目录 一 索引介绍 二 索引方法 三 索引类型 四 聚合索引和辅助索引 五 测试索引 六 正确使用索引 七 组合索引 八 注意事项 九 查询计划 十 慢日志查询 十一 大数据量分页优化 1. 索引介绍 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,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。 说起加速查询,就不得不提到索引了。 什么索引: 简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用
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
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
在他们的技术咨询生涯中,最常碰到的三个性能相关的服务请求是:如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快,以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
InnoDb索引文件和数据文件是在一起的,只要查找索引文件后就可以连接到数据文件,查一次即可,效率高。现在主流使用InnoDb引擎
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。
之前开发项目的过程当中数据库存储的数据量都不是很大,在表的设计当中就只有一个主键索引。很少接触到数据库的索引,SQL 优化这些东西。公司目前的项目数据达到了百万级别了,让我优化一下慢 SQL,之前是懂一些 SQL 优化和索引相关的理论知识,没有实际操作过,特此记录优化的过程和思路,事实证明,理论和实操还是有不少区别的。
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
关于数据库中行数统计,无论是MySQL还是Oracle,都有一个函数可以使用,那就是COUNT。
在遇到慢 SQL 情况时,不能简单的把原因归结为 SQL 编写问题(虽然这是最常见的因素),实际上导致慢 SQL 有很多因素,甚至包括硬件和 mysql 本身的 bug。根据出现的概率从大到小,罗列如下:
tcpdump在我们平时运维中充当了很重要的角色,对复杂问题的排查、分析起到了至关重要的作用,确实为运维中的一大利器。
COUNT(1) 和 COUNT(*) 表示的是直接查询符合条件的数据库表的行数。而 COUNT(列名) 表示的是查询符合条件的列的值不为 NULL 的行数。
ELK最早是Elasticsearch(以下简称ES)、Logstash、Kibana三款开源软件的简称,三款软件后来被同一公司收购,并加入了Xpark、Beats等组件,改名为Elastic Stack,成为现在最流行的开源日志解决方案,虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK,现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
相信大多数DBA都看见过这样一条SQL优化原则:用count(1)替换count(*);相信也有不少DBA因这个问题被开发diss过,用count(*)非常慢,应该用count(1),然后改用count(1)后,还真是秒出结果;那么究竟是什么回事呢?count(1)真的比count(*)快那么多吗?count(1)和count(*)的区别究竟在哪里?接下来我们就来一一揭晓。
这是之前使用R语言完成的一道简单的数据统计题目链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27092971
不管是开发同学还是DBA,想必大家都遇到慢查询(select,update,insert,delete 语句慢),影响业务稳定性。这里说的慢,有两个含义一是比正常的慢,有可能正常执行时间是10ms,异常的是100ms 。二是sql执行时间超过设置的慢查询标准比如500ms。
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