某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
同样的mysql，同样的查询，为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后，在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s，以为万事大吉了， 谁知道，同样的操作，在客户的服务器上优化后，还是比本机慢了10几倍 当然了，客户服务器上添加完索引后，相对之前已经快了不少，sql查询已经优化到了极点
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill，实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂，内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭)，会带来额外的内存消耗和性能损失，在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C（基于MySQL5.7）总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
最近服务器到期等因素，进行了迁移。租了其它的外国厂商，但是由于资费问题，购买了1.5G 内存的服务器（现）。因为原本用惯了4G内存的服务器（原），现在压缩成这样，似乎不太能支持我的使用，囧！
程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。
工程师反馈数据库服务器内存使用率高，并且之前曾触发告警，登录服务器使用top -u mysql查看进程使用内存信息：
[mysqld]下配置explicit_defaults_for_timestamp=true，这是相对于5.6需要添加的一个配置，具体参考https://www.jianshu.com/p/d7d364745173
server层：（所有跨存储引擎的操作均在这一层完成，包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成）
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
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
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
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流、PolarDB PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 之间的数据同步，并对用户永久免费。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
我们在使用mariadb的时候发现有时候不能启动起来，在使用过程中mariadb占用的内存很大。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下：
使表占用尽量少的磁盘空间。减少磁盘I/O次数及读取数据量是提升性能的基础原则。表越小，数据读写处理时则需要更少的内存，同时，小表的索引占用也相对小，索引处理也更加快速。
MySQL作为互联网行业使用最多的关系型数据库之一，与其免费、开源的特性是密不可分的。然而，很多小伙伴工作了很多年，只知道使用MySQL进行CRUD操作，这也导致很多小伙伴工作多年后，想跳槽进入大厂，却在面试的时候屡屡碰壁。
在一个阳光明媚的下午，电脑右下角传来一片片邮件提醒，同时伴随着微信钉钉的震动，打开一看，应用各种出错，天兔告警，数据库服务器内存爆红，Mysql数据库实例挂掉了。
7.禁止在表中建立预留字段预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定
这是 Innodb 引擎最重要的缓存，也是提升查询性能的重要手段。一般是global共享内存中占用最大的部分。在进行 SQL 读和写的操作时，首先并不是对物理数据文件操作，而是先对 buffer_pool 进行操作，然后再通过 checkpoint 等机制写回数据文件。占用的内存启动后就不会自动释放，默认通过LRU的算法镜像缓存淘汰，每次的新数据页，都会插入buffer pool的中间，防止前面的热数据被冲掉，长时间没动静的冷数据，会被淘汰出buffer pool，但是是被其它新数据占用了，所以一般这里不会释放的，除非重启（5.7 开始支持动态调整，默认以128M的chunk单位分配内存块）。innodb_buffer_pool主要包含数据页、索引页、undo 页、insert buffer、自适应哈希索引、锁信息以及数据字典等信息。
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一，可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中，MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
今天查看两个月前上线的小项目，发现运行非常慢，而且增删改查失效了（吓我一大跳），急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录，其性能可想而知。而在分库分表的情况下（假设分为2个库），为了保证数据的正确性，SQL会改写为：
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb） Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对于mongodb和mysql你应该都很清楚了吧，那么他们两个之间的区别你知道吗?很多人对于mongodb和mysql的区别都不是很清楚，下面一起来了解一下吧
优化设计不良或索引不佳的架构能把性能提升几个数量级。如果需要高性能，就必须运行特定的查询设计架构和索引，还要评估不同类型查询的性能要求，因为更改某个查询或架构的一部分会对其他部分造成影响。例如，为了加快数据读取而添加的索引会减慢更新的速度。 选择优化的数据类型 遵循以下原则有助于更好的选择合适的数据类型 更小通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们使用更少的磁盘空间，内存和cpu缓存，而且需要的cpu周期更少 简单就好 越简单的数据类型，需要的cpu周期就越少。例如，比较整数的代价小于比较字符，因为字符集
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）•数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器
在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
连接到数据库，负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，命令通常是mysql -h$ip -P$port -u$user -p.
由于现在 ORM 框架的成熟运用，很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱，ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
星球一位小伙伴面试了 网易，遇到了一个 性能类的面试题：CPU飙升900%，该怎么处理？
今天和大家聊一聊MySQL的基础架构。我们经常说，看一个事千万不要直接陷入细节里。应该先鸟瞰全貌。这样能够帮助你从高维度理解问题。当一条SQL语句执行的时候，我们看到的是最后的执行结果。却不知道这条语句在MySQL内部是如何执行的。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库，那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候，一次插入多少数据才合适呢？假如需要插入的数据有百万条，那么一次批量插入多少条的时候，效率会高一些呢？这里博主和大家一起探讨下这个问题，应用环境为批量插入数据到临时表。
这周公司开发工作比较悠闲，工作几乎压在设计上游，于是整理了下公司开发的文档，包括项目架构、服务器运维、规范、api对接、基本依赖信息等。如下是包含其中的MySQL开发规范，根据社区很多的博文参考以及结合自身小团队开发情况总结。
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