很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
其实主要吃内存的一般就是mysql程序，其他的宝塔和Nginx还有php基本不怎么吃内存的。内存占用非常的小。但是我们如果服务器是1G或者512M的内存基本就很吃力的。可能会因为这个内存不足导致mysql自动停止运行。
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill，实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂，内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭)，会带来额外的内存消耗和性能损失，在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C（基于MySQL5.7）总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
最近服务器到期等因素，进行了迁移。租了其它的外国厂商，但是由于资费问题，购买了1.5G 内存的服务器（现）。因为原本用惯了4G内存的服务器（原），现在压缩成这样，似乎不太能支持我的使用，囧！
MySQL在处理复杂查询时，有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时，可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题，分析常见问题，指出易错点，并提供避免和优化的策略。
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
Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。
调节三者之间的关系，实现整个系统（硬件、操作系统、应用）的性能最优化，不断满足现有的业务需求。
引言：Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。因此，Connector 是 Flink 连接外部生态的桥梁，也是影响作业吞吐量的重要因素之一。 Flink CDC Connectors 作为 Flink 生态的当红明星，切切实实的抓住了实时数据同步（ETL）的痛点，因此广受欢迎。自从 2.0 新版发布以来，它通过
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
[mysqld]下配置explicit_defaults_for_timestamp=true，这是相对于5.6需要添加的一个配置，具体参考https://www.jianshu.com/p/d7d364745173
在小内存的服务器上(1G~2G)，宝塔上的默认MySQL配置占用了过多内存，可进行如下一些配置以优化MySQL内存占用：
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而，使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
numa是控制cpu分配内存的控制手段，比如8核cpu 64G内存，每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了，那为什么要关闭numa呢？
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流、PolarDB PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 之间的数据同步，并对用户永久免费。
今天查看两个月前上线的小项目，发现运行非常慢，而且增删改查失效了（吓我一大跳），急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下：
MySQL作为互联网行业使用最多的关系型数据库之一，与其免费、开源的特性是密不可分的。然而，很多小伙伴工作了很多年，只知道使用MySQL进行CRUD操作，这也导致很多小伙伴工作多年后，想跳槽进入大厂，却在面试的时候屡屡碰壁。
使表占用尽量少的磁盘空间。减少磁盘I/O次数及读取数据量是提升性能的基础原则。表越小，数据读写处理时则需要更少的内存，同时，小表的索引占用也相对小，索引处理也更加快速。
希望这期不要掉粉，因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看，也是有营养的，虽然放到了一般不会发文的周六，也没想有多少观众，就当自己对某些东西的回顾和反思。
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。
使用MySQL的存储引擎可以实现对数据的灵活管理，存储引擎是MySQL数据库的核心组件之一，它负责数据的存储和检索。MySQL提供了多种存储引擎，每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景。下面将详细介绍如何使用MySQL的存储引擎来灵活地管理数据。
优化设计不良或索引不佳的架构能把性能提升几个数量级。如果需要高性能，就必须运行特定的查询设计架构和索引，还要评估不同类型查询的性能要求，因为更改某个查询或架构的一部分会对其他部分造成影响。例如，为了加快数据读取而添加的索引会减慢更新的速度。 选择优化的数据类型 遵循以下原则有助于更好的选择合适的数据类型 更小通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们使用更少的磁盘空间，内存和cpu缓存，而且需要的cpu周期更少 简单就好 越简单的数据类型，需要的cpu周期就越少。例如，比较整数的代价小于比较字符，因为字符集
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、
App前期的工作主要以业务开发为主，在开发阶段，我们比较关注的是如何能个快速迭代开发，当这个紧锣密鼓的阶段结束之后，大多数App会走向稳定运营的阶段了，那么在业务开发需求没有那么紧急的情况下，我们势必会找点其他的乐子了，比如，如何提升App的体验，当然这个就说得有点虚了，体验包括太多太多了，例如，在用户操作上讲究秒响应，在App耗电上要求处在同类App中的一个较少的层次，在安装包大小上别搞得太大，不然用户可能都不想安装，心理承受成本较高，在发送ugc上要求秒发，在内存占用上要求不要吃我手机太多内存，在冷启动的时候，别让我等太久以至于我失去耐心，在流量上要求别耗我太多，用户基本上也有一个心理预期，太多了可能觉得你是不是偷偷干了点啥，会卸载你，其实还有很多很多的指标可以来做用户体验。
哈哈开头这个场景是我臆想的一个面试场景，但是大家是不是觉得很真实，每个人的简历上但凡写到了数据库，都会在后面顺便写一句，会数据库调优。
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
上一篇：【swoole4.0】一次qps提升之旅(一) 我们介绍了如何使用tideways_xhprof，这一篇将介绍 当拿到性能分析数据后，如何看，以怎么看
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录，其性能可想而知。而在分库分表的情况下（假设分为2个库），为了保证数据的正确性，SQL会改写为：
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。
server层：（所有跨存储引擎的操作均在这一层完成，包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成）
连接到数据库，负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，命令通常是mysql -h$ip -P$port -u$user -p.
星球一位小伙伴面试了 网易，遇到了一个 性能类的面试题：CPU飙升900%，该怎么处理？
[zhangxy@dowload_server1 ~]$ cat /etc/fstab
7.禁止在表中建立预留字段预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
索引是一种数据结构。官方描述为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因此我们针对索引的使用和优化，本质上也是基于一种特殊的数据结构进行的优化。总结下innodb的索引特点：
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。
平时存储大量数据的时候我们一般会使用数据库对数据进行存储，但是大部分人只是处于“ 用 ”的层次，并没有往深层次的了解它的内部结构。相当于给你一个工具，你只是根据说明书使用这个工具，但是不了解这个工具的原理。那这样就不能更好的发挥工具的潜在价值所以本文就来简单的介绍一下MYSQL数据库的基本架构
mysql 作为一个关系型数据库，在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等，但是大多数互联网公司，比如我司使用得最多的还是 Mysql，重要性不言而喻。
性能优化（Optimize）指的是在保证系统正确性的前提下，能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题，比如慢查询等，如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后，会导致严重的后果，轻则造成服务繁忙，重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样，时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关，以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时，在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点，都是面试官考察的重点内容。
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
腾讯云日前与MariaDB基金会正式签署战略合作协议，2019年，腾讯云将继续以白金会员身份为基金会的发展提供强有力的资源支持，与MariaDB全球用户和开发者一道，共建开放共赢的全球开源生态圈。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
