我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》,这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
MongoDB的慢SQL日志是记录到业务库的system.profile表里,当线上DB运行缓慢时,开发通常联系DBA去排查问题,那么可以将这种机械化的工作,做成一个平台化、可视化的工具出来,让开发在网页里点点鼠标即可查看数据库运行状况,这将大大提高工作效率,降低对DBA的依赖。
在系统设计和架构中,数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划,以及如何使用执行计划来优化查询效率。
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
MySQL作为全球最流行的数据库,相关从业者不计其数,可以说十个码农里至少有九个使用过MySQL。MySQL的开发人员或者DBA,经常使用EXPLAIN语句来查看SQL的执行计划。EXPLAIN的解读文章多如牛毛,每个开发人员对EXPLAIN结果都有自己的理解。然而,你真的会使用EXPLAIN吗?
在应用的的开发过程中,由于初期数据量小,开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现,但是
上篇文章中实现的端口扫描方案,在机器上跑时发下计划任务没有执行结果,也未收到监控告警。但是通过直接命令行模式是的确可以的,遂排查下问题到底出在了哪里。
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
客户端提交一条sql语句,先在查询缓存中查询,如果缓存没有命中,将会进行查表操作。查表的流程总结过为如下:
查看event是否开启: show variables like ‘%sche%’;
早上看到hadoop的计算结果没有进入到mysql数据库,查看关于hadoop计划任务的输出日志发现有报错信息。果断拿来手动执行相关的python脚本,并没有错误,然后丢到计划任务里面就报错,折腾了我一上午终于搞好了。 报错信息 报错执行/data/datax/bin/tool_hive2mysql_build_json.py脚本的时候ImportError。 [root@uhadoop-mrdv2j-task1 data]# tailf /var/log/bigdata/run-hive-qz_yy_uv
MySQL 事件(Event)事件是根据时间表运行的任务,类似于 Unix crontab 和 Windows 定时任务。
在很多时候为了自动化管理系统,我们都会用到计划任务,比如关机,管理,备份之类的操作,我们都可以使用计划任务来完成,这样可以是管理员的工作量大大降低,而且可靠度更好。 Linux 系统支持一些能够自动执行任务的服务,我们称为计划任务。
at 命令的作用是在一个指定的时间执行1个指定任务,只执行1次,且需开启 atd 进程。
不管是工作中,还是面试中,基本上都需要搞定一些SQL优化技巧,比如说使用explain查看SQL的执行计划,然后,针对执行计划对SQL进行优化。
在MySQL中,执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构,它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时,MySQL会自动对其进行优化,并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
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过年回来的第二周了,终于有时间继续总结知识了。这次来看一下SQL调优的知识,这类问题基本上面试的时候都会被问到,无论你的岗位是后端,运维,测试等等。 像本文标题中的两个问题,就是我在实际面试过程中遇到的,所以这次就主要围绕着这两个问题来总结一下。
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:
首先,MySQL必须要运行一个服务,监听默认的3306端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候,必须要弄清楚的有两件事。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
本章节会介绍在优化器产生的查询执行计划和预期不符时,如何通过 TiDB 提供的调优手段来调整及稳定查询计划。本篇文章为查询执行计划的调整及优化原理解析,主要会介绍如何通过使用 HINT 来调整查询的执行计划,以及如何利用 TiDB SPM 来绑定查询语句的查询执行计划;最后将介绍一些规划中的功能。
如上一个SQL语句,发送到MySQL服务器之后,会做什么,如何识别上边语句并返回结果?下面我们来详细说明这个过程。
左边的client可以看成是客户端,客户端有很多,像我们经常你使用的CMD黑窗口,像我们经常用于学习的WorkBench,像企业经常使用的Navicat工具,它们都是一个客户端。右边的这一大堆都可以看成是Server(MySQL的服务端),我们将Server在细分为sql层和存储引擎层。
来源:juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
当我们希望MySQL能够以更高的性能进行查询时,弄清楚MySQL中是如何优化和执行查询的就显得很有必要,这里,先搬出来一张图镇楼:
函数索引顾名思义就是加给字段加了函数的索引,这里的函数也可以是表达式。所以也叫表达式索引。
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
我们一般都不会去操作数据库本身,「而是通过SQL语句调用MySQL,由MySQL处理并返回执行结果」。那么SQL语句是如何执行sql语句的呢?
在上一篇文章《用Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 执行》中,我们讲解了 Explain 命令的详细使用。但是它只能展示 SQL 语句的执行计划,无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择,比如说明明有索引,但是为什么查询时未使用索引等。为此,MySQL 提供了 Optimizer Trace 功能,让我们能更加详细的了解 SQL 语句执行的所有分析,优化和选择过程。
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使用过Oracle、SQLServer数据库的降序索引的同学,可能在使用MySQL8.0之前版本时有个疑惑,明明我已经创建了将需要索引,但是为何执行时走不了索引或者效果不理想?
开发人员基本都知道,我们的数据存在数据库中(目前最多的是MySQL和Oracle,由于作者更擅长MySQL,所以这里默认数据库为MySQL),服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢?这里向大家介绍下我的个人的理解,欢迎大家评论区批评指正。
需要注意的是,查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划,以提高查询性能。同时,可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划,以帮助调优查询性能。
用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
随着曾经的一期MYSQL来自“旧金山的信息”中,MYSQL 8 大举更改数据库的优化器的事情已经是在目前版本上大举实现的事情了。而上期说的一些ORACLE 认为曾经在MYSQL上不应该实现的“好”功能,也都被取消了。同时祭出了新的MYSQL的查询分析, Explain analyze ,我们来看看 MYSQL 8 在这方面更改了多少。
一条SQL被一个懵懂的少年,一阵蹂躏,扔向了MySQL服务器的尽头,少年苦苦等待,却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤,费尽苦心想从度娘那边寻求帮助,面对执行计划EXPLAIN,却等来的是无尽的折磨与抓狂。
MySQL里的explain命令内容还是很丰富的,值得好好的挖掘出不少东西来。 本身来说explain就是生成执行计划的内容,如果细看,这个内容和Oracle explain plan for的结果相比还是有差距的。 首先是一个比较实际的用法,查询语句我们可以查看执行计划,如果是DML语句呢,他是直接变更了还是只是生成执行计划而已,明白这一点很重要。 explain 生成DML的执行计划 为了进一步的验证,我们选择3个版本,5.5,5.6,5.7来测试。 首先是初始化数据,这个在不同版本是
https://docs.ansible.com/ansible/latest/modules/cron_module.html#cron-module
前面我已经带着大家学习了本文的第1-4个部分,今天就带大家学习这剩下的5-8个部分。
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