在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
每个女孩都是天使,每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里,温馨的女人节骄傲的向我们走来,祝女神节日快乐!
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。
登入服务器后,我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么。
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。
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。
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效? 通过本篇内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。
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?
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
1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行,了解这些资源对于DBA来说非常重要,因为任何的超载行为都可能成为限制因素,导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置,避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先,性能优化是一个持续的过程,安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统,这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的,因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移,它可能会改变,磁盘访问可能会变得更加频繁。正
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题:聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
上周突然在部署一点很简单的新业务之后,上线没多久突然OOM,大部分接口访问超时,甚至有的直接失败,刚开始以为是查询了什么了大数据导致的,结果看了下CPU,300%。
桔妹导读:Presto在滴滴内部发展三年,已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎。目前服务6K+用户,每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据,处理30万亿~35万亿条记录,为了承接业务及丰富使用场景,滴滴Presto需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在3年多的时间里,做了大量优化和二次开发,积攒了非常丰富的经验。本文分享了滴滴对Presto引擎的改进和优化,同时也提供了大量稳定性建设经验。
关于In与Exists的比较,先说结论,归纳出IN 和Exists的适用场景: 1)IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2)Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3)当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。 4)当子查询结果集较小,而外部表很大的时候,Exists的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇淫技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
Tech 导读 ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统,适用于在线分析处理(OLAP)场景,本文通过介绍ClickHouse,帮助读者今后快速地处理大规模数据,并获得实时的分析结果,为业务提供有力支持。
使用索引时,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
在这篇文章中,我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google
前言 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google 上提高排名,可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章,例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片,就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗? 使用动态数据库驱动的网站,例如WordPress,你的网站可能依然有一个问题亟待解决:数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?卷起袖子就是干!
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?卷起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库。它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活,在高并发场景表现得尤为突出。但目
视图在数据库中是非常普及的功能。但是长期以来,大多数互联网公司的《MySQL开发规范》中都有一条规范:在MySQL中禁止(或建议不要)使用视图。究其原因,主要是由于在MySQL中视图的查询性能不好,同时带来了管理维护上的高成本。 不过随着MySQL 8.0中派生条件下推特性的引入,尤其是最近GA的MySQL 8.0.29版本中对于包含union子句的派生条件下推优化,MySQL中视图查询的性能得到了质的提升。 《MySQL开发规范》已经过时了,DBA该考虑考虑将禁止使用视图的规定重新修订一下了。
为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义。助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子?撸起袖子就是干!
今天转载了一篇文章,对如上标题分析的很到位(很容易理解) 这个观点,阿铭不是绝对地赞同。原因如下: 1 如果网站为php站点,抛除静态的页面、图片之类的请求,单纯说php脚本这种请求,无论是apache还是nginx,性能旗鼓相当。因为,这种动态的请求,瓶颈不在web server本身上,而是在php连接的后端MySQL上,MySQL查询有性能问题,nginx跑再快也是没有任何意义的。就好比一台服务器cpu配置很高,但是磁盘比较差,那这个牛逼的cpu就没有啥意义了。 2 apache在最新版的2.4默认使
在MySQL 5.6及更高版本中,当使用InnoDB存储引擎时,MRR是一种优化查询的技术,它可以在读取多个索引范围时减少磁盘I/O和CPU消耗。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
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、
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中,MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此,优化数据库的性能,特别是SQL查询的执行效率,成为了提升整个应用性能的关键环节。
接了一个小需求,是将一些用户操作记录入到我们的数据库中。观察到入库的接口平均响应时间比较差大概在几秒左右,当时没多想,就觉得是先查询是否存在,再插入这个过程中查询是否存在比较耗时(因为操作记录表比较大),但是后面发现有10%,20%的入库接口响应时间甚至达到了十秒,并且pgsql数据库cpu变高了很多,波段性的高峰存在。老样子,先查询是否存在慢sql,耗时3秒以上的sql查询load出来后发现原来是查询是否存在的这个过程出了问题。我是通过一个联合索引来查询是否存在的,他们分别是(公司id,店铺id,xxid),通过explain该sql语句发现并没有走这个联合索引,而是走了(公司id,店铺id)这个索引。而这个索引扫出来的结果并没有区分度,因为一个公司的某一个店铺可以有很多的操作记录。让我们来思考一下联合索引的定义,它满足最左前缀匹配原则,mysql的查询优化器会自动将你代码中乱序的查询条件组装成联合索引去查询,进而通过联合索引来计算查询成本。但是最左前缀匹配原则是要求越有区分度的字段应该放在左边,我误以为sql的查询优化会自动帮我把联合索引的区分度字段往左边移动。这次事故的原因主要是因为我对最左前缀匹配原则理解的不深刻,下次应该尽可能的将具有区分度的字段放在联合索引的左边。
所谓的性能优化,一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询,我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节,然后思考可以在哪些环节进行优化。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
英文:Delicious Brains,翻译:开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢
在他们的技术咨询生涯中,最常碰到的三个性能相关的服务请求是:如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快,以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
以上的看似复杂的问题,如果转换成DSL,清楚的写出来,梳理清楚问题的来龙去脉,问题就自然解决了一大半。
我们知道,缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在,就拿号称2500w行代码,bug堆积如山的Oracle数据库来说,SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析(语法分析->语义分析->生成执行计划),SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中,有效的将物理IO转化成逻辑IO,提高SQL执行效率。
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。
大多数互联网应用场景都是读多写少,业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢?
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。
当我们遇到一个慢查询语句时,首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理,优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例,比如对Key/Value键值存储来讲,MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品,在互联网上有大量的在线教程,范围从操作到失败案例,从主从复制到其它不同模式的应用,不一而足。基于这个原因,MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲,确实有一定的优势。
事情的背景是这样的:一个朋友今年年初新开了一家公司,自己是公司的老板,不懂啥技术,主要负责公司的战略规划和经营管理,但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人,涵盖技术、产品、运营和推广,从成立之初,一直在做一款社交类的APP。平时,我们一直保持联系,我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
第二层架构是MySQL比较有意思的部分,大多数MySQL的核心服务功能都在这一层,包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,存储过程、触发器、视图等。
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