系统初期使用的是分布式微服务,但是所有业务模型都在同一个数据库实例上,数据库的压力会非常大,这时需要找出系统执行频率比较高的SQL,进行优化。这里重点描述定位问题的方法,使用的数据也都是测试环境数据。
可以利用order by 子句完成随机抽取某些行的功能,他的原理就是order by rand()能够数据随机排序。
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
前言 性能测试过程中,数据库相关指标的监控是不可忽视的,在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。 在笔者的日常性能测试过程中,重点关注了这些参数,但不代表仅仅只有这些参数对性能有影响。 还需要大家在实践过程中,结合实际情况来调整相关参数,分析相关指标。达成深入优化的效果。 配置 配置以下配置选项开启记录慢查询和没有使用索引的查询功能 编辑 my.cnf或者my.ini文件。 注: 只对linux下进行说明。windows请自行去搜索。 将下述几行前的注释符号去掉,以开启相关功能 l
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。
从4到1,成本是逐渐增大的,因此数据库的优化上,SQL语句优化是很重要的一个方面。
mysql调优思路: 1.数据库设计与规划--以后再修该很麻烦,估计数据量,使用什么存储引擎 2.数据的应用--怎样取数据,sql语句的优化 3.mysql服务优化--内存的使用,磁盘的使用 4.操作系统的优化--内核、tcp连接数量 5.升级硬件设备 以下文章来源地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-tune-lamp-3.html 有 3 种方法可以加快 MySQL 服务器的运行速度,效率从低到高依次为: 1. 替换有问题的硬
上面的参数是对所有存储引擎的表进行累计,下面参数是针对InnoDB存储引擎的,累加算法略有不同
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
通过上述参数可以了解当前DB应用是插入更新为主还是查询为主,以及各类的SQL执行比例。
在移动互联网的业务场景中,数据量很大,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时对这个数据集合做统计。
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SQL优化 通过show status命令了解各种sql的执行效率 查看本session的sql执行效率 show status like 'Com_%'; 查看全局的统计结果 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%' 查看服务器的状态 show global status; 结果 Com_select:执行select操作的次数,依次查询之累加1 Com_insert:执行insert操作的次数,对于批量插入的insert操作,只累加依次 Com_update:执行update操作
1.下载 git clone https://gitee.com/mo-shan/analysis_binlog cd analysis_binlog
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别,会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1),而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步,所以SELECT COUNT(1)效率更高“,甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码,绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1),觉得有必要搞清楚这个问题。
MyISAM 存储引擎只支持表锁,这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
数据库技术爱好者,爱可生 DBA 团队成员,负责 MySQL 日常问题处理以及数据库运维平台的问题排查,擅长 MySQL 主从复制及优化,喜欢钻研技术问题,还有不得不提的 warship。
innodb_thread_concurrency参数的目的是控制InnoDB并发线程的上限,一旦并发线程数达到此值,InnoDB在收到新请求后,就会进入等待状态,直到有线程退出。
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
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题,数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
config.ini文件中的[mysqld]和[api]部分定义了用于访问集群数据的 MySQL 服务器(SQL 节点)和其他应用程序(API 节点)的行为。所示的参数都不是必需的。如果未提供计算机或主机名,则任何主机都可以使用此 SQL 或 API 节点。
项目场景是给做用户年报,项目属于活动类型,需要维持1个月左右,需要统计用户操作的一些数据,主要是统计方面的,当时注册用户大概280w左右,书单、评论、打赏还可以,之前的数据做过分表,只有阅读记录log大概将近1亿条,是个大难点。
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
文件名称格式:1.1.1.1_slow_2019-06-09_01_06_33.txt
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题,其原因是数据量小,大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求,所以不需要进行 SQL 优化,但是随着应用程序的不断变大,数据量的激增,数据库自身的性能跟不上了,此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化,这也是我们这篇文章所讨论的。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
一、库操作 创建库:create database 数据库的名字; 删除库:drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库:show databases; 查看当前使用的数据库:select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下:use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表:create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
1.设置:站点设置;帐号同步;上传设置;SEO设置;消息通知;支付方式;权限设置;配送地区;
MySQL中的聚合函数用于对数据进行计算和统计,常见的聚合函数包括下面列举出来的聚合函数:
签到功能相信大家都很熟悉了,功能就是用户每天可以签到一次,连续签到固定天数可以获得奖励。这里我把功能简单化:
通过 SHOW STATUS 可以提供服务器状态信息,也可以使用 mysqladmin extende d-status 命令获得。 SHOW STATUS 可以根据需要显示 session 级别的统计结果和 global级别的统计结果。
一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
升级硬件通常是我们的第一考虑,主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上,您通常可以让CPU或磁盘速度加倍,也可以让内存增大 4 到 8 倍。
为了方便报表应用使用数据,需将ADS各项指标统计结果导出到MySQL,方便熟悉 SQL 人员使用。
MySQL的自增id都定义了初始值,然后不断加步长。虽然自然数没有上限,但定义了表示这个数的字节长度,计算机存储就有上限。比如,无符号整型(unsigned int)是4个字节,上限就是2^32 - 1。那自增id用完,会怎么样?
Sql每天都在查,但是sql优化的边界你了解吗?、在一般的认识里数据库就是一个黑箱,我把sql扔进去,它把结果返回来,至于sql优化貌似很遥远的地方,直到系统好慢的时候才会怀疑sql出了毛病。
在上一篇《配置表 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库的配置表,但实际上我们大部分人大多数时候并不需要去修改配置表,直接使用sys 系统库下的视图来获取所需的数据即可,sys 系统库下一共有100多视图,这些视图都能够给我们提供一些什么样的信息呢?本期的内容先给大家介绍按照host进行分类统计相关的视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像。
IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句。在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
在 第25 和 第27 篇文章中,和你介绍了主备切换流程。通过这些内容的讲解,你应该已经很清楚了:在一主一备的双 M 架构里,主备切换只需要把客户端流量切到备库;而在一主多从架构里,主备切换除了要把客户端流量切到备库外,还需要把从库接到新主库上。
一 背景 某个业务线商品开放用户申请免费试用,当某个商品特别吸引人时,比如iPhone6 。肯定有一大波人为了少卖一个肾而疯狂去抢申请资格。更有甚者利用机器人申请注册,于是简单的申请操作变成了秒杀行为。大量请求同时更新数据库中的同一个商品的申请次数,update 操作给表加上行锁,导致后面的请求全部排队等待前面一个update完成,释放行锁后才能处理下一个请求。大量后来请求等待,占用了数据库的连接。一旦数据库连接数被占满,就会导致后来的全部请求因拿不到连接而超时,业务请求出现无法及时处理的情况,数据库系统的RT会异常飙高,业务层由于等待出现超时,app 层的连接耗尽,一系列的雪崩效应! 二 解决方案 从上面的背景分析,解决热点数据并发更新需要注意核心问题: 减少直接对db层数据热点的并发更新,或者提供MySQL 更新同一行的吞吐量。本文从业务和数据库的设计层面来规划.同时也希望大家提更好的解决思路。 1 前端层面 前端是整个流量的入口, 正常业务访问时系统表现平稳,但是当有人恶意请求时,需要加上流控措施,比如常见的 a 需要用户回答问题,填写验证码,移动图像等等,防止或者减少有机器人来恶意请求。 b 页面上采用防止机器人的判断 两秒以内的成功请求一律拒绝。 c 通过设置nginx ,对同一个ip源的请求次数做限制,防止机器人来申请。 优点 有效减少或者防止有人利用机器人恶意请求 缺点 存在一定的误杀率,错杀了正常的请求。 2 应用层 应用程序接收前端前端请求,进行一系列的数据库操作,在我们规避了恶意请求之后如果还是有大量的数据库写访问请求,我们需要 a 对业务做降级 限制接口的调用次数,降低对数据库的请求压力。选择异步更新请求次数,弱化该商品申请次数的展现。类似于阅读次数,申请次数 ,与金额,库存无关的功能点。 b 通过异步更新来避免直接写数据库 。 应用使用分布式缓存(比如Tair/Redis)来存储某项商品的申请次数或者某人的申请次数,以商品id/user_id 或者将where 条件作为key,申请试用人数为value/符合某项具体条件的 count结果为value, 有用户申请成功则更新申请试用人数。不需要查询和实时写数据库,每隔一定时间/次数将结果写入数据库。 优点:该方法依赖于缓存,读写速度快,不需要实时更新数据库,减轻数据库并发写的压力; 缺点:缓存不是100%稳定,很容易丢,即使采用持久化的缓存,在高并发下有时也可能会出现异常,穿透缓存到db ,导致前端业务展现问题。 3 数据库层 a 将热点数据拆分,分在不同的库不同的表中,分散热点数据,减轻数据库并发更新热点带来的RT升高和应用连接等待时能保证业务能够正常访问其他商品表,损失局部可用性。 优点:实时读写数据库,前端展示数据的准确性。 缺点:业务逻辑稍显复杂。 b 限流补丁 针对某些特定的sql语句 从MySQL 层面加以限制,当系统thread_running达到一定值或者某个sql执行时间超过一定阈值则拒绝该sql的执行。(阿里内部已经实现限流版本)
awr报告从来没看过这么仔细,才知道awr报告的繁琐,不过越读越有乐趣,不懂的东西太多了,一遍查一遍学习,咬着牙也要学习一遍,接下来是关于实例活动统计和IO统计。
在 2007 年,有个意大利西西里岛的小哥 Salvatore Sanfilippo(antirez) 和朋友创建了一个访客信息网站:LLOOGG.com。这个网站为其他网站提供各种信息的统计(包括访客 Ip、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等信息)。
Innodb_buffer_pool_read_requests,可以用来计算innodb命中率。但是这个值具体代表什么呢?
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