本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
下载地址：https://github.com/akopytov/sysbench
InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后，再次启动时，MySQL会扫描日志文件，看哪些记录不在表空间中，对其进行 redo 操作，从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小，会增加checkpoint，导致刷新磁盘的次数增加，影响数据库性能 如果太大，会让数据恢复过程变慢，便增加了数据库不可用的时间 所以，设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适，没有明确的定义，但有一
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，阈值指的是运行时间超过 long_query_time 值的 SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为 10，意思是运行 10秒 以上的语句。默认情况下，MySQL 数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。 慢查询需要知道的 “点” 企业级开发中，慢查询日志是会打开的。但是这同样会带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表 默认的阈值（long_query_time）是 10，这个显然不可用，通常，对于用户级应用而言，我们将它设置为 0.2 慢查询相关的变量 查看变量的 SQL 语句
一位朋友找我做模拟面试，我看他简历上写了，有着实际项目的性能调优经验。这个不错，可以算是他的简历亮点之一。
这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点（分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等），也调研了业内一些mysql中间件的实现，这里把对问题域的思考，以及常见中间件整理沉淀一下
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
该文章主要从多个方面介绍了TokuDB的写入性能和存储压缩比，包括使用TokuDB存储引擎的MySQL数据库、压测工具、不同压缩算法、不同配置文件以及不同线程数等多个方面。通过对比测试，得出了在大多数情况下，TokuDB的写入性能和存储压缩比都优于InnoDB。同时，也指出了TokuDB在成熟度方面还有待提高，需要持续关注其后续进展。
QPS（Query per second） 每秒查询量 TPS（Transaction per second）每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标，需要经常查看，和Mysql基准测试的结果
通过搭建jmeter+grafana+influxdb 的性能测试平台，解决了通过可视化面板实时观察压测过程中的各项性能指标数据。一般大家搭建这样的平台，都会选用官方提供的现有版面模板直接导入使用，它满足了大部分的基础需求。但是在团队真正的使用起来后，随着使用频率和使用人数的增加会发现些问题。
之前一直使用mysql作为存储数据库，虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储，hive作为简单查询工具，maxcompute作为大数据查询服务等等，但没有感觉多少差别。事实上，我们往往听说SQL-92标准之类的云云！
上几篇博客我们大致讲了一下mysql的底层结构，什么B+tree，什么Hash需要回行啊，再就是讲了mysql优化的explain，这次我们来说说mysql的锁。
直到目前的最新版本为止，MySQL缺省依然使用异步复制策略。简单说所谓异步复制，指的是主库写二进制日志、从库的I/O线程读主库的二进制日志写本地中继日志、从库的SQL线程重放中继日志，这三步操作都是异步进行的。如此选择的主要理由是出于性能考虑，与同步复制相比，异步复制显然更快，同时能承载更高的吞吐量。但异步复制的缺点同样明显，不能保证主从数据实时一致，也无法控制从库的延迟时间，因此它不适于要求主从数据实时同步的场景。例如，为了分解读写压力，同一程序写主库读从库，但要求读到的数据与读主库的相同，异步复制不满足这种强数据一致性需求。异步复制的另一个问题是可能会有数据丢失，例如主库宕机时，已经提交的事务可能还没有传到从库上，如果此时强行主从切换，可能导致新主库上的数据不完整。
# 客户端设置 [client] port = 3306 # 默认情况下，socket文件应为/usr/local/mysql/mysql.socket,所以可以ln -s xx /tmp/mysql.sock socket = /tmp/mysql.sock # 服务端设置 [mysqld] ########################################################################################################
在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上，我们称之为锁表，或叫行锁升表锁.
该语法可以理解为：将主查询的数据，放到子查询中做条件验证，根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。关于这个项目的详细介绍请看：https://github.com/akopytov/sysbench 。 它主要包括以下几种方式的测试：
Hi，大家好。随着行业的快速发展，软件系统越来越复杂，功能越来越多，测试人员除了需要保证基本的功能测试质量，性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试，很多人就直接连想到Loadrunner，认为LR就等于性能测试。LR只是性能测试的一个工具，但性能测试不仅仅是LR，本文就给大家逐步开展Web端性能测试。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下，本文利用 Sysbench 性能测试工具，调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力，并最终提高应用系统 QPS。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116809.html原文链接：https://javaforall.cn
长期以来，在 MySQL 的开发规范里一般都会这么写：禁止大事务！话题转到 TiDB ，依然应该是：禁止大事务！
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果，用KV形式保存再服务器内存中，如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了，那么使用这个表中的所有缓存将不再有效，查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变，包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询，显然，者对于频繁更新的表，查询缓存不合适，对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表，查询缓存会节省很大的性能。
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
QPS： QueriesPerSecond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。
这个问题我相信大家对它并不陌生，但是有很多人对它产生的原因以及处理吃的不是特别透，很多情况都是交给DBA去定位和处理问题，接下来我们就针对这个问题来展开讨论。
对于访问数据库来说，建立连接的代价是比较昂贵的，因为我们频繁的创建关闭连接，是比较耗费资源的，我们有必要建立数据库连接池，以提高访问的性能。
重点关注 ： Innodb_row_lock_time_avg 、Innodb_row_lock_waits 、Innodb_row_lock_time
day26.MySQL【Python教程】 MySQL数据库简介 mysql数据库，是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 查看官方网站http://www.mysql.com/ 查看数据库排名http://db-engines.com/en/ranking 主要知识点包括： 数据库与表的操作 数据的增加、修改、删除 数据的查询（重点） 与python交互 ---- 一、创建库与表 1.1简介 主要知识点包括：能够与mysql建立连接，创建数据库、表，分别从图形界面与脚本界面两个方面讲解 相关的知识点包括：
----------------------------以上，MySQL半同步复制搭建完毕-------------------------
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
从业务角度考虑，分为直连、单路由、主从、分库分表四个基本应用场景，对 ShardingSphere-Proxy 和 MySQL 进行性能对比。ShardingSphere官方文档中说明支持Sysbench和BenchmarkSQL 5.0，但是BenchmarkSQL 5.0本身不支持MySQL数据库（需要自行修改源码重新编译），因此别无选择只能使用Sysbench进行性能基准测试。
分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址：http://github.com/akopytov/sysbench
一、MySQL自带的压力测试工具——Mysqlslap mysqlslap是mysql自带的基准测试工具,该工具查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据,系统运维和DBA人员应该掌握一些常见的压力测试工具,才能准确的掌握线上数据库支撑的用户流量上限及其抗压性等问题。 1、更改其默认的最大连接数 在对MySQL进行压力测试之前，需要更改其默认的最大连接数，如下：
自定义变量都是会话级变量，为了和系统级变量区分，会话级变量使用一个@，而不是两个@
MySQL事务特性之一就是要保证原子性，一组SQL要么全部成功、要么全部失败。当事务进行过程中，如果出现失败或者异常情况要进行回滚，回到之前最初的样子，要这样实现就要需要把之前的数据记录下来。
最近看到一个网友在问（请问一下，每天3~4W次的读写，用什么样子的配置比较好，麻烦推荐一个配置，谢谢 MySQL5.7的.）看着应该是一个比较简单的场景，不过笔者通过这问题在想云MySQL不同的配置他的性能究竟如何？如果推荐了这个用户配置后，他的业务又涨了该如何再选择其他的配置？ 所以这里我们可以来测试一下云MySQL的性能，从测试数据上看是否可以更好的解答此用户的问题。
当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
获取数据库连接的时间居然超过了30秒，正常情况下一个请求的处理时间是200ms，所以觉得特别奇怪。 按说即使数据库连接数小于请求并发数，因为数据库连接是共享的，请求也可以很快地获取到数据库连接并完成请求。但是实际却超过了30秒。
非常不错的总结，强烈建议保存下来，需要的时候看一看。 基本操作 数据库操作 表的操作 数据操作 字符集编码 数据类型(列类型) 列属性(列约束) 建表规范 SELECT UNION 子查询 连接查询(join) TRUNCATE 备份与还原 视图 事务(transaction) 锁表 触发器 SQL编程 存储过程 用户和权限管理 表维护 杂项 基本操作 /* Windows服务 */ -- 启动MySQL net start mysql -- 创建Windows服务 sc create
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
本文介绍了软件测试的基本流程和常用的测试工具。软件测试的基本流程包括需求分析、设计、编程、测试、部署和维护。常用的测试工具有QTP、Selenium、JMeter、LoadRunner等。
本文来源：https://shockerli.net/post/1000-line-mysql-note/
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