同事在做项目的时候遇到一个事务死锁的问题,在做一个修改的时候提示:Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
系统从圣诞节那天晚上开始,每天晚上固定十点多到十一点多这个时段,大概瘫痪1h左右,过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是,网页和App都打不开,请求超时。系统架构:
某个复杂查询虽然前端YearningSQL的窗口关闭了,但实际SQL已经下发到数据库层去执行了,这种任然会对MySQL造成过大的压力。
今天下午在线上遇到了一个业务反馈mysqldump频繁失败,大概的错误日志如下:
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
今天MySQL存储节点突然收到cpu持续100%的报警,持续时间长达数个小时。在控制台中通过show processlist查看当前进程,发现很多一模一样的SQL一直在运行,执行时间都超过数个小时。
如果还不行。 那么应该是数据库在执行数据操作失败 or 事务未提交 之后,将需要执行的sql语句锁死了。
mysql查看被锁住的表 查询是否锁表 show OPEN TABLES where In_use > 0; 查看所有进程 MySQL: show processlist; mariabd: show full processlist; 查询到相对应的进程===然后 kill id 杀掉指定mysql连接的进程号 kill $pid 查看正在锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS; 查看等待锁的事务 SELECT * FROM INFORMAT
阅读目录 概述: 一、事务 二、锁 三、阻塞 三、隔离级别 四.死锁 以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 【T-SQL基础】01.单表查询-几道sql查询题 【T-SQL基础】02.联接查询 【T-SQL基础】03.子查询 【T-SQL基础】04.表表达式-上篇 【T-SQL基础】04.表表达式-下篇 【T-SQL基础】05.集合运算 【T-SQL基础】06.透视、逆透视、分组集 【T-S
开启慢查询日志 mysql> set global slow_query_log=1;
线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功。
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
上述这个错误,接触 MySQL 的同学或多或少应该都遇到过,专业一点来说,这个报错我们称之为锁等待超时。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
由于众所周知的原因,在国内使用 maven,会等待很长的时间来下载相应的 jar 包。
在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。更多关于MySQL查询相关参照:http://www.cnblogs.com/clsn/p/8038964.html#_label6 系列文章。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,他用来记录在MySQL中响应的时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time(默认是10秒)值的SQL,会被记录到慢查询日志中。
《50 ways to say goodbye》中文名《前任的50种死法》是我之前报的英语班里外教老师放给我们听的歌。老外说很困惑为什么我们还在听《Take me home,Country Road》这种老掉牙的歌。
很多人都在使用mysql数据库,但是很少有人能够说出来整个sql语句的执行过程是怎样的,如果不了解执行过程的话,就很难进行sql语句的优化处理,也很难设计出来优良的数据库表结构。这篇文章主要是讲解一下sql语句的执行过程。
生产环境遇到几个YearningSQL平台触发的慢查询(该sql产生的笛卡尔积太大,出不来结果,研发在前端界面再次触发查询),最终把数据库的CPU拖高的情况。
对于一个做后台不久的我,起初做项目只是实现了功能,所谓的增删改查,和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题,一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的?我被虐了,很开心,感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
1、查看索引是否设置妥当,即所用的查询条件是否有添加索引,当然索引不是越多越好,只需给常用的查询条件加上即可,一般采用B+树的索引方式(具体原因可自行百度,不再赘述)
在create table的时候可以指定引擎类型(engine=InnoDB|MyISAM|Memory),不同存储引擎的表数据存储方式也不一致。
本篇我们将利用haproxy实现MySQL双主复制的读写负载均衡与MySQL的高可用,同时用Heartbeat保证两台负载均衡器的高可用性。
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在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
1. 简介 对于一个MySQL实例,一般来说随着并发连接数的增长,实例的总性能会提升。但当并发数超过一定数量时,实例总性能会随着连接数继续上涨而降低。性能降低的原因主要在于两点: MySQL对于每一个连接请求会创建一个线程,随着线程数的上升,会导致频繁的context switch,并导致CPU cache命中率降低; 大量的线程会导致共享资源争用加剧,锁获取会成为性能瓶颈; 为了解决这个问题,MySQL官方在5.5.16企业版中发布了线程池插件,改变了连接处理模型,由以前的一个连接对应一个线程变为由一个
然而,10点多的时候,运营小哥哥突然告诉我后台打不开了,我怀着一颗“有什么大不了的,估计又是(S)(B)不会连wifi”的心情,自信的打开了网址,果然,真打不开了。
1.慢查询日志概念(也叫慢日志):在 MySQL 中执行时间超过指定时间的 SQL 语句
InterSystems SQL自动使用查询优化器创建在大多数情况下提供最佳查询性能的查询计划。该优化器在许多方面提高了查询性能,包括确定要使用哪些索引、确定多个AND条件的求值顺序、在执行多个联接时确定表的顺序,以及许多其他优化操作。可以在查询的FROM子句中向此优化器提供“提示”。本章介绍可用于评估查询计划和修改InterSystems SQL将如何优化特定查询的工具。
Python是一种非常流行的编程语言,因为它易于学习、使用,并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面,Python可以很容易地与各种数据库进行交互,其中包括MySQL数据库。
什么是NoSQL? 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说,是需要把数据存储到库、表、行、字段里,查询的时候根据条件一行一行地去匹配,当量非常大的时候就很耗费时间和资源,尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单(典型的数据类型为k-v)(key-value),不存在繁杂的关系链,比如mysql查询的时候,需要找到对应的库、表(通常是多个表)以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里,查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
Mysql占用CPU过高的时候,该从哪些方面下手进行优化? 占用CPU过高,可以做如下考虑: 1)一般来讲,排除高并发的因素,还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL,show processlist语句,查找负荷最重的SQL语句,优化该SQL,比如适当建立某字段的索引; 2)打开慢查询日志,将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析,导致CPU过高,多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致,然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
在流式计算中,维表是一个很常见的概念,一般用于sql的join中,对流式数据进行数据补全,比如我们的source stream是来自日志的订单数据,但是日志中我们只是记录了订单商品的id,并没有其他的信息,但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候,却需要商品名称、价格等等其他的信息,这种问题我们可以在进行流处理的时候通过查询维表的方式对数据进行数据补全。
https://www.cnblogs.com/clsn/p/8214048.html
在 MySQL 运维过程中,锁等待和死锁问题是令各位 DBA 及开发同学非常头痛的事。出现此类问题会造成业务回滚、卡顿等故障,特别是业务繁忙的系统,出现死锁问题后影响会更严重。本篇文章我们一起来学习下什么是锁等待及死锁,出现此类问题又应该如何分析处理呢?
MySQL调优对于很多程序员而言,都是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
在进行MySQL的优化之前,必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则,让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 今天我们特别邀请了资深的Linux运维老司机惨绿少年Linux来给大家体验MySQL的优化实战,助你高薪之路顺畅。 作者:惨绿少年Linux,马哥Linux原创作者社群特约作者,资深Linux运维工程师,作者博客:www.nmtui.
MySQL调优对于很多程序员而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
当你执行一次MySQL查询时,有没有仔细想过,在查询结果返回之前,经过了哪些步骤呢?这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此,在对MySQL的查询进行优化之前,应该了解一下MySQL查询的生命周期。
大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分,不同的存储引擎共用一个 Server 层。
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