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。
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。
《小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求》中,我们提到了一个MySQL增量统计需求的SQL,其实不止文中用的方案,还会有其他的,很多朋友都提到可以使用MySQL 8.0支持的开窗函数来解决。
TiDB 中的慢查询日志是一项 关键的性能监控工具,其主要作用在于协助数据库管理员追踪执行时间较长的 SQL 查询语句。 通过记录那些超过设定阈值的查询,慢查询日志为性能优化提供了关键的线索,有助于发现潜在的性能瓶颈,优化索引以及重构查询语句,从而提升数据库的整体性能。 本文将主要介绍 TiDB 中慢查询日志的功能,并探讨常用的慢查询日志分析方法 。
最近在折腾把所有mysql slow query log写入到数据库中,再集中展示,向业务部门开放,也方便业务部门的同学自行查看并优化各自业务内的慢SQL。增加了定期生成报表的功能,统计最近1~2周内的慢查询数量变化情况,给业务方同学更直观的数据对比,了解最近这段时间的慢查询数量变化情况,是多了还是少了。于是有了下面这一坨SQL:
点击上方蓝字每天学习数据库 在我们实际工作过程中,会遇到形形色色的数据库问题,有些问题可以迎刃而解,而有的问题处理起来却比较让人揪心,比如说“主从延迟”问题。今天,有颜更有才的腾讯云数据库美女架构师罗鑫,手把手教你分析造成主从延迟的原因和应对策略。 罗鑫 罗鑫,腾讯云数据库产品架构师,主要负责腾讯云MySQL、Redis数据库的架构设计和运维工作。 首先,我们先来看一个用户主从延迟的案例: 【下面展示步骤为测试环境复现用户主从延迟场景】 一、排查步骤 1、查询同步延迟状态: 登录RO(只读实例)执
对于大部分系统,慢SQL优化都是一个必不可少的环节,一般慢SQL都是因为多表联查造成的,如果加索引能解决问题,那当然是最好的,但是大多数情况下,并不是索引的问题,比如下面老师要给童靴们分析的场景。
日常开发中,我们经常会使用到group by。亲爱的小伙伴,你是否知道group by的工作原理呢?group by和having有什么区别呢?group by的优化思路是怎样的呢?使用group by有哪些需要注意的问题呢?本文将跟大家一起来学习,攻克group by~
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。
早上收到某系统的告警tidb节点挂掉无法访问,情况十万火急。登录中控机查了一下display信息,4个TiDB、Prometheus、Grafana全挂了,某台机器hang死无法连接,经过快速重启后集群恢复,经排查后是昨天上线的某个SQL导致频繁OOM。
日常开发中,我们经常会使用到group by。你是否知道group by的工作原理呢?group by和having有什么区别呢?group by的优化思路是怎样的呢?使用group by有哪些需要注意的问题呢?
因为业务层操作内存,MySQL操作磁盘,数据库永远是最先达到性能瓶颈,我们不能把过多的逻辑操作放在数据库上,逻辑操作应该在业务层做。
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。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时,从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个,我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
前言:MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上,甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢,CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下,供大家参考。 1. LIMIT 语句 分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_t
SQL语句只告诉机器干什么,没有告诉具体怎么干。DBMS内嵌了查询优化器,对用户透明。 但是有时候我们写的SQL语言查询很慢,就需要通过查询计划看看机器具体是怎么执行这个SQL的,确定查询慢的瓶颈问题,然后修改SQL进行优化。
这是关于MYSQL8 获取信息的方式的第六篇,终于到达了慢日志查询的位置,在MYSQL的DBA 的管理员的心目中,pt-query-digest 和 SLOW QUERY LOG 是分析慢查询的唯一的方式。实际上在MYSQL 8 中这样的慢查询的数据获取方式,已经被淘汰了,或者说不合时宜了。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
在很多时候,我们需要通过SQL语句来查看MySQL执行SQL的情况,例如查看SQL执行队列,是否存在慢查询等等。
如果 IN 的参数是(1,2,3)这样的值列表时,没啥问题,但如果参数是子查询时,就需要注意了。比如,现在有如下两个表:
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件,SQL作为一种结构化查询语言,用户不需要关注怎么做,只需要描述做什么,然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性,同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢,这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型,包含SQL形态的变换,确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内,相互
在 InnoDB 中,你的 delete 操作,并不会真的把数据删除,mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记,标记为删除,因此你使用 delete 删除表中的数据,表文件在磁盘上所占空间不会变小,我们这里暂且称之为假删除。
随着业务不断迭代,系统中出现了较多的SQL慢查。慢查虽不致命,但会让商家感知到系统较慢,影响使用体验。在进行慢查优化过程中,我们积累了一些经验。本文将基于我们的实战经历,讲解工作中比较常见的慢查原因,以及如何去优化。
作者:db匠;链接:developer.aliyun.com/article/72501
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL增删改查语句_MySQL comment,希望能够帮助大家进步!!!
我仿佛看到了那个程序员小姐姐被喷的场景,那是个温暖的午后,明媚的阳光洒在办公桌旁,小姐姐正撸着自己的代码,突然… …“啪啪啪!!别睡了哈哥,老板叫你过去开会!” 我c…
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。
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书,看完后给博主打开了SQL世界的新大门,对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论,
如果并发进程量大(>实例所承载的进程量),最长执行时间比较大(>1s)可从云平台或者grafana的监控上总体对比数据库前后时间段的压力情况(主要从tps,qps,网络流量,连接数),
可以利用order by 子句完成随机抽取某些行的功能,他的原理就是order by rand()能够数据随机排序。
这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
从数据库角度看:每个SQL执行都需要消耗一定I/O资源,SQL执行的快慢,决定资源被占用时间的长短。假设总资源是100,有一条慢SQL占用了30的资源共计1分钟。那么在这1分钟时间内,其他SQL能够分配的资源总量就是70,如此循环,当资源分配完的时候,所有新的SQL执行将会排队等待。 从应用的角度看:SQL执行时间长意味着等待,在OLTP应用当中,用户的体验较差
实战部分挑选一些比较常见的情况,事先强调个人使用的是mysql 8.0.26,所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶,新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
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!
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。
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法,具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
实战部分回挑选一些比较常见的情况,事先强调个人使用的是「mysql 8.0.26」,所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶,新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
-- db1.t有200GB mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file 查询数据 Inn
MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上,甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢,CPU打满等情况。阿里云RDS专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下,供大家参考。
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
使用 no_unnest hint可以让执行计划产生filter,即不展开,但一般情况下使用unnest hint无法消除filter。
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。
在我的上一篇文章中,我们知道了通过索引或者其他的方式获取数据可能不是语句执行最耗时的操作。比如,MySQL 的GROUP BY可能会占据语句执行时间的90%.
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
首先开启慢查询日志,由参数slow_query_log决定是否开启,在MySQL命令行下输入下面的命令:
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