当把问题定位到某个或某些SQL后，我们接下来就要针对不同的场景和条件，通过各种工具和方法进行SQL的分析，而针对不同的环境和场景，我们选择的工具可能也有所不同。
作为一名DBA，分析MySQL数据库的慢日志是一项经常会遇到的任务，今天我们来看下mysql官方自带的慢日志分析工具mysqldumpslow。
开源项目不仅促进了技术的发展和普及，还为全球范围内的开发者和用户社区建立了一个共享知识、协作和创新的平台。站在巨人的肩膀上才能看的更远，我们平时也应该多多关注开源项目，不仅学习其丰富的知识，也要找机会为开源事业做出自己的贡献。
Tech 导读 针对大促、日常系统稳定性隐患-慢sql的预防和排查，Mybatis-SQL分析组件从一个新的角度发现慢sql，让慢sql止步于发生之前，区别于主流的基于慢sql日志分析和预警，实时根据Explain分析结果进行分析和预警。
如上图所示，SQL治理的基本阶段主要包括开发（事前）、测试（事中）、生产运维（事后）三阶段。
本文介绍了详细了HBaseSQL，Phoinix和Spark的架构，适用性以及优缺点，并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。
当表没有做分析的时候，Oracle 会使用动态采样来收集统计信息。 获取准确的段对象（表，表分区，索引等）的分析数据，是CBO存在的基石，CBO的机制就是收集尽可能多的对象信息和系统信息，通过对这些信息进行计算，分析，评估，最终得出一个成本最低的执行计划。
一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
编辑手记：祝贺罗海雄老师加入Oracle ACE社区，他是数据库SQL开发和性能优化专家，也是ITPUB论坛的资深版主，我们整理了罗老师一篇AWR裸数据分析的文档，供大家学习参考
p6spy是一个开源项目，通常使用它来跟踪数据库操作，查看程序运行过程中执行的sql语句。
MySQL 报错：Parameter index out of range (1 ＞ number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 文章目录 前言 一、分析 SQL 语句 1、普通 SQL 语句的查询分析 2、普通 SQL 查询语句如何处理 3、使用 like 通配符模糊查询语句分析 二、like 语句使用通配符模糊查询剖析 1、like 语句的应用场景 2、模糊查询剖析 3、正确语句 三、MyBatis like 模糊查询及关键
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期诊断日主要分享内容：如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题？ 1 前言 在使用MySQL的过程中，经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说，往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
传统mybaits需要三步：首先需要在订单表里加个字段，然后在订单的实体类添加这个属性，并且将所有dao层设计该状态的的查询sql都修改一遍，加上这个字段。
MP提供了两种方式，用于输出每条SQL语句及其执行时间，针对执行较长时间的SQL可以停止运行，有助于发现问题。
在应用的的开发过程中，由于初期数据量小，开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现，但是
MySQL 报错：Parameter index out of range (1 ＞ number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 文章目录 MySQL 报错：Parameter index out of range (1 ＞ number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 前言 一、分析 SQL 语句 1.1、普通 SQL 语句的查询分析 1.2、普通
Oracle-Soft Parse/Hard Parse/Soft Soft Parse解读
在Oracle的11g版本中，统计信息为自动收集功能，在部署安装11g Oracle软件过程中，其中有一个步骤便是提示是否启动这个功能(默认是启用这个功能)；且有时候在生产环境中，还会对一些对象做手动统计信息的搜集，如果新搜集的统计信息产生的执行计划在实际生产中不符和生产要求，则需继续使用原有的执行计划。
【编者按】在笔者看来，语言和工具之争从来都没有太大的意义，所谓存在既有道理，如何在场景下做出最合适的选择才至关重要。本文，DeZyre公司专家Manisha Nandy Mazumder对比了Pig、Hive和SQL的区别，并为读者浅谈了一些选择标准。 以下为译文 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的
性能优化是一个永恒的话题，性能优化也是最具有价值，最值得花费精力深入研究的一个课题，因为资源是有限的，时间是有限的。在Oracle数据库中，随着Oracle功能的不断强大和完善，Oralce数据库在性能方面实现自我诊断及优化的功能也越来智能化，这大大的简花了人工优化的脑力和体力的开销，尤其是借助ADDM自动诊断并给出调整建议。本文主要描述ADDM功能及特性。
讲师简介： 罗海雄 云和恩墨性能优化总监 ITPUB论坛数据库管理版版主，2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主，他还是资深的架构师和性能优化专家，对 SQL 优化和理解尤其深入；从开发到性能管理
mybatis-plus是完全基于mybatis开发的一个增强工具，它的设计理念是在mybatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生，它在mybatis的基础上增加了很多实用性的功能，比如增加了乐观锁插件、字段自动填充功能、分页插件、条件构造器、sql注入器等等，这些在开发过程中都是非常实用的功能，mybatis-plus可谓是站在巨人的肩膀上进行了一系列的创新，我个人极力推荐。下面我会详细地从源码的角度分析mybatis-plus（下文简写成mp）是如何实现sql自动注入的原理。
SQL> alter system set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss' scope=spfile;
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。
如果问你，你的数据库性能如何，你会怎么回答呢？ DBA 甲： db file sequential read等待事件经常出现，不知道什么原因。 DBA 乙：平常负载不高，但偶尔周一业务高峰期就撑不住挂掉了。 DBA 丙：有一些SQL语句执行非常慢，但业务不给改，也没有办法。 以上会不会恰好也是你的答案？ 我们都在做运维，但往往被人问起才发现，自己并不懂自己的数据库。数据库的性能分析是一个很广泛的话题，涉及到的内容非常多，对于大多数的DBA来说都是一个复杂的让人头疼的问题，优化更是难上加难。今天，有一个人，他
获取准确的段对象（表、表分区、索引等）的分析数据，是CBO存在的基石。所以数据段的分析对于CBO来讲非常的重要。
作者：Manisha Nandy Mazumder 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的使用，开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据
最近在看公司的一些项目的时候发现有的项目里面的 mybatis 是基于注解开发的。而我个人的习惯是基于 xml 文件开发。
总第245篇 2018年 第37篇 导读 数据库作为核心的基础组件，是需要重点保护的对象。任何一个线上的不慎操作，都有可能给数据库带来严重的故障，从而给业务造成巨大的损失。为了避免这种损失，一般会在管理上下功夫。比如为研发人员制定数据库开发规范；新上线的SQL，需要DBA进行审核；维护操作需要经过领导审批等等。而且如果希望能够有效地管理这些措施，需要有效的数据库培训，还需要DBA细心的进行SQL审核。很多中小型创业公司，可以通过设定规范、进行培训、完善审核流程来管理数据库。 随着美团点评的业务不断发展和
我们都知道，在 DBA 所优化的数据库环境中，绝大多数性能问题其实是由于 SQL 编写不当导致的，一个开发环境中，众多的程序员难免引入一个又一个的或初级或高端的 SQL 隐患，如何去规避这些问题，减少系统上线后的运行故障呢？ 什么是 SQL 审核？ 将 SQL 质量审核和优化这项任务，从 DB 端提取到研发端，通过擅长 SQL 的开发 DBA 和开发团队一起修正系统的 SQL，找出问题、修复问题，提升系统的健壮性和稳定性，从而保证整个系统的运维建设质量，这就是 SQL 审核。 是否面临新上线软件性能问题
MyBatis 默认是支持OGNL 表达式的，尤其是在动态SQL中，通过OGNL 表达式可以灵活的组装 SQL 语句，从而完成更多的功能。在特定的情况下可能会存在RCE的风险。
---- 💅文章概要： 在本节内容中，我们将继续学习ABAP OPEN SQL的知识，今天带来的内容是ABAP SQL性能优化的开篇，在上一节中我们介绍了SAT事务码的运用，为大家打下了坚实的基础，相信各位小伙伴们都已经熟知如何使用SAT事务码进行程序性能分析了吧！那么从本节开始将正式进入SQL性能优化实战部分！拿起键盘跟我练，一路火光带闪电！ ---- ---- 前言 在本节内容中，我们将继续学习ABAP OPEN SQL的知识，今天带来的内容是ABAP SQL性能优化的开篇，在上一节中
本文从一次MyBatis版本升级引发的线上告警开始讲起，然后针对告警定位过程、源码原理进行了深入的分析，并加入了不同版本的类比分析，最后结合实际工作做了一些经验总结，希望能对大家的工程实践有一定的帮助。
sharding-jdbc对SQL解析的源码主要在下图所示parsing模块中，由下图可知SQL解析主要分为两部分：lexer和parser。lexer就是本文需要分析的词法分析：
好消息，DBbrain发布全链路分析版，为金融客户量身定制，满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图，透视全链路各环节，帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题，为金融行业客户保驾护航，提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难：一般金融场景，客户的数据库通常数据体量巨大，数据分析、运算实时性保证等，难度增加。 业务定位难：用户为了溯源交易或业务，通常会有前缀编码的
编辑手记：将知识转化为能力，除了需要经验的积累和时间的磨砺，更重要的是正确的方法和思维模式，学会应用知识才是真正的能力。本文试图通过方法的讨论使大家能够形成一个稳定的解决问题的思路和方法，按照这个思路和方法将我们所学的知识整理武装起来，这样在面对问题时就能够快速地找到一条发现和解决问题之路。 故障树分析法 故障树分析法（Fault Tree Analysis，FTA）是在对系统的可靠性进行分析时最常用的方法之一。FTA方法是指在系统设计或改进过程中，通过对可能造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人
BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取/转换/加载（ETL），可以从原始的比特币区块文件中抽取区块与交易数据并加载入通用SQL数据库，以便于后续的数据分析处理，非常适合区块链数据分析相关的毕业设计或课题研究项目。BlockETL官方下载地址：http://sc.hubwiz.com/codebag/blocketl-java/。
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
性能分析拦截器，用于输出每条 SQL 语句及其执行时间，可以设置最大执行时间，超过时间会抛出异常。
杨奇龙，网名“北在南方”，7年DBA老兵，目前任职于杭州有赞科技DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
我们数据库组今年上半年的计划之一是将所有数据库实例打开GTID特性。在线上进行灰度开启GITD过程中遇到数据库hang。具体表现是执行如下命令时:
这里当前日志（current）是： thread 1 sequence 30 thread 2 sequence 25
SQL注入漏洞作为WEB安全的最常见的漏洞之一，在java中随着预编译与各种ORM框架的使用，注入问题也越来越少。新手代码审计者往往对Java Web应用的多个框架组合而心生畏惧，不知如何下手，希望通过MyBatis 框架使用不当导致的SQL注入问题为例，能够抛砖引玉给新手一些思路。
随着技术的不断的发展，在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度，越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言，支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛，让更多的用户能够使用大数据。
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