一段 binlog 如上图,为什么这个 BEGIN 执行了 5 秒,是数据库卡了还是统计错了?
比如说:T(n)=3n+3, 当n非常大的时候常数3和n的系数3对函数结果的影响就很小了
缓慢的MySQL查询是导致应用程序瓶颈的常见原因。尤其在生产环境中,查询缓慢对网站就会产生非常不好的体验。
通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题,也可以是查询问题。
很多人包括我自己都有一个疑问,就是现在的计算机的硬件性能已经很强大了,所以对于性能或者说时间复杂度上还用关心吗,答案是需要的。 比如有这样一个例子,在一台很久的机器和一台处理性能高100倍的新机器,旧机器执行算法A时间复杂度为O(n),新机器执行算法B的时间复杂度为O(n2)。下面表格做下对比,因为性能差100倍,所以旧机器时间*100
软考中级数据结构与算法基础 「算法」就是解决问题的方法或者过程。如果我们把问题看成是函数,那么算法就是将输入转换为输出的过程。「数据结构」是数据的计算机表示和相应的一组操作。「程序」则是算法和数据结构的具体实现。
众所周知,在数学领域算法是用于解决某一类问题的的公式和思想。百度百科是这样说的,算法(algorithm),在数学(算学)和计算机科学之中,为任何良定义的具体计算步骤的一个序列,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法,这里有两个重要的结论。1.算法有简单的,也有复杂的。2.算法有高效的,也有拙劣的。
在实际项目中,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:SAP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在半分钟以上。在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟。鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议。
SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能,对于SQL来说,编写查询语句只是第一步,确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作,才是最重要的。在上一篇文章中,我们分享了评估查询语句的步骤和方法(参考:如何编写更好的SQL查询:终极指南(上))今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解。接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
小学数学课上,你是不是可以用 3+3+3 或者 3*3 来解决三个三相加这个问题,虽然算的结果都是9,但是中间我们用的方法是不一样的。
文章目录 Hive简介 什么是Hive 为什么使用Hive? Hive的特点 Hive的缺点 Hive架构 架构图 基本组成 Hive与Hadoop的关系 Hive简介 什么是Hive Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能(HQL)。 其本质是将SQL转化为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,Hive可以理解为一个将SQL转化为MapReduce的任务的工具。 为什么使用Hive? 有H
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。
Mytop是一个用于监控MySQL性能的开源命令行工具。它受到名为top的Linux系统监视工具的启发,在外观和感觉上类似于它。Mytop连接到MySQL服务器并定期运行show processlist和show global status命令。然后,它以有用的格式汇总信息。使用mytop,我们可以(实时)监控MySQL线程,查询和正常运行时间,以及查看哪个用户正在运行哪些数据库查询,哪些是慢查询等等。所有这些信息都可用于优化MySQL服务器性能。
Started: 俗话说一年之计在于春,一天之计在于晨,当我起床的时候,看见表正指向九点钟,十一点下班,十点上班,这是我现在的工作节奏。来北京马上就一个月了,近二十多天里,每天的天气都非常的妩媚,但是工作原因,只能困在办公室里,真是太遗憾了。 看到MSDN的这篇文章【http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/dd764564.aspx#Y300】好像是今年2月份,快过年的样子。记得HM还特蛋疼的研究了一下lamada的汇编实现。当时看到Visual S
Mytop是用于MySQL数据库的免费开放源代码命令行监视软件。它的外观类似于Linux/Unix中的“ top”命令。 Mytop监视MySQL线程和数据库的整体性能,从而使系统管理员或开发人员可以了解应用程序如何与数据库交互。
结构化查询语言(SQL)是数据科学行业中一项不可或缺的技能,一般来说,学习这个技能是挺容易的。不过,很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异,或者符合正在工作的上下文环境。
我试图在MariaDB(MySQL)上运行一个简单的连接查询,但性能简直糟糕透了。下面将介绍我是如何通过两个简单的Unix命令,将查询时间从380小时降到12小时以下的。
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。
程序员写代码过程中总要用到算法,而不同的算法有不同的效率,时间复杂度是用来评估的算法的效率的一种方式。
日志文件记录了影响MySQL数据库的各种类型活动,MySQL数据库中常见的日志文件有错误日志,二进制日志,慢查询日志和查询日志。下面分别对他们进行介绍。
statement_timeout是Postgres种的一个配置参数,用于指定SQL语句执行的超时时间,当超时时就取消该SQL的执行,并返回错误信息。这个参数通常用于控制运行时间较长的查询,避免影响数据库性能和响应时间。一旦一条SQL查询花费几分钟甚至更长时间才能执行完时,若没有限制,这种查询可能占用数据库资源,导致其他请求阻塞。
索引的作用类似于字典前面的拼音,笔画。拼音的顺序是固定的,在不知道一个字怎么写时,可以快速根据拼音来找到对应的字。看到一个字不知道怎么读时,通过前面的笔画,也可以快速找到对应的字。通过拼音或笔画找到一个字,与在一整本字典中找到一个字,这两种方式的速度差距是非常明显的。
我们都知道要成为架构师,数据库优化是必须要了解一些的,今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限,不敢高谈阔论,于是整理了如下资料供大家参考。
场景1. 给小灰一条长10寸的面包,小灰每3天吃掉1寸,那么吃掉整个面包需要几天?
究竟什么是时间复杂度呢?让我们来想象一个场景:某一天,小灰和大黄同时加入了一个公司......
今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。
继大改版之后,经过一个月的努力,Squids DBMotion再添一项利器——增加了对MySQL to ClickHouse的支持。除此之外,还新增了一些特性以及其它功能的变更。
因为mysql有一个默认的connect_timeout时间,一旦超过,会自动关闭连接。
——为了今天要写的内容,运行了将近7个小时的程序,在数据库中存储了1千万条数据。——
2018 年 11 月 30 日,TiDB 发布 2.1 GA 版。相比 2.0 版本,该版本对系统稳定性、性能、兼容性、易用性做了大量改进。
MySQL的慢查询日志,用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过 long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
今天,文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子,给大家温故一下复杂度分析的概念,然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。
概念 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,具体指运行时间超过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10S以上的语句。 Mysql数据库默认情况下并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少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
在数字化系统扮演重要角色的今天,数据库稳定性成为企业关注的核心问题。对于重要计算机系统而言,突发的性能下降可能对业务造成不可估量的损失。为了稳定数据库性能,用户可以从管理流程入手规范变更的测试,或者利用产品手段减少预期外的变化。然而,这仍旧无法完全规避突发的SQL性能问题,其中的原因包括但不仅限于:
由于开启过慢查询日志bin-log, 我们就必须为我们的function指定一个参数。 主从复制,主机会将写操作记录在bin-log日志中。从机读取bin-log日志,执行语句来同步数据。如果使 用函数来操作数据,会导致从机和主键操作时间不一致。所以,默认情况下,mysql不开启创建函数设 置。
对于SQL和索引的优化问题,我们会使用explain去分析SQL语句。但是真正的企业级项目有成千上万条SQL,我们不可能从头开始一条一条explain去分析。我们从什么地方可以获取那些运行时间长,耗性能的SQL??
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能,在本文中,我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
算法是什么? 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步: 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述,就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法,但目前我们属于初级阶段,先掌握一些简单有趣的算法,为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典(这里是真实的字典,不是Python的dict类型)中查找以O为拼音首字母的汉字,我会从字典的中间附近开始翻阅,因为我知道字母O在26个字母的中间附近,
默认情况下会给一个缺省的文件host_name-slow.log,当我们指定路径之后就会覆盖这个默认的缺省文件路径
iOS应用是非常注重用户体验的,不光是要求界面设计合理美观,也要求各种UI的反应灵敏,我相信大家对那种一拖就卡卡卡的 TableView 应用没什么好印象。
◆ 概述 监控mysql性能的工具有很多,好的工具是诊断myql性能瓶颈和排除服务器的利器。日常工作我们常常用到工具如zabbix(借助脚本或插件),Prometheus(本人工作中常用)、MONyog等。但在一些特殊情况下,这它们并不总是完美满足mysql开发人员或管理员的常见需求,或者在某些情况一下可能无法正常工作。令人兴奋的是mysql社区创建了各种开源工具来填补这些空白。今天分享4个命令行工具来监控Linux中mysql数据库正常运行时间、负载和性能。 ◆ 1 、Mytop Mytop是开源和免费
MySQL8.0之Sending data和Sending to client的区别
盲注就是在sql注入过程中,sql语句执行的选择后,选择的数据不能回显到前端页面。此时,我们需要利用一些方法进行判断或者尝试,这个过程称之为盲注。
MySQL数据库官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-logs.html 一、MySQL日志分类:日志文件记录了影响数据库的各种类型活动,MySQL数据库常见的日志文件分类。 错误日志(Error log) 慢查询日志(Slow query log) 二进制日志 查询日志 二、错误日志详解:MySQL错误日志是记录MySQL 运行过程中较为严重的警告和错误信息,以及MySQL每次启动和关闭的详细信息。 【查看MySQL数据库错误日志存放的位置
当前,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会对性能造成一定的影响,慢查询日志支持将日志记录到文件中
算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理,就要遵循食谱上的步骤;同理,要想用计算机解决特定的问题,就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样,比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”,等等。
对于数据库管理员(DBA)来说,保持数据库运行在最佳状态需要具备敏捷,专注,快速反应的能力以及一颗冷静的头脑。数据库几乎是所有应用程序成功运行的核心,由于DBA负责组织数据,因此寻找可靠的工具帮助简化数据库管理流程并简化日常维护任务是必要的。 以下这些优秀工具可以改善MySQL环境中的CLI和Web管理,SQL查询,模式迁移以及复制和恢复。(顺附Github地址,Star数量和提交数量供广大DBA参考) 1、Mycli Mycli项目提供MySQL命令行自动完成和语法高亮显示,它是最流行的MySQL管理工具
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性,成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化,全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave,客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求,并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上,该引擎专为可扩展性和性能而设计,并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务(Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query)更快,而且成本只是其一小部分。
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