最近项目需要统计一段日期范围内，根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数，平均发生次数，因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
原来的主库读写压力都很大，最后做了读写分离，读节点的压力开始激增，而且随着业务的扩展，统计查询的需求越来越多，比如原来是有10个查询，现在可能变成了30个，这样一来统计压力变大，导致系统响应降低，从而导致从库的延迟也开始变大。最大的时候延迟有3个小时，按照这种情况，统计的意义其实已经不大了。
在开始文章之前，我先把我今天一天做的工作大概罗列一下，看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了:
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
背景 Storm是TRC（腾讯实时计算）平台的核心组件。与Hadoop不同，storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api，开发门槛高，调试困难，效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述，能够快速实现各种实时统计需求，降低使用门槛，提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
go版MySQL binlog解析工具，通过解析MySQL binlog ，可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等，也可以生成DML统计信息。类似工具有binlog2sql、MyFlash、my2fback等，本工具基于my2fback、binlog_rollback工具二次开发而来。
MySQL性能慢，多半是SQL引起的（慢查询日志会把执行慢的SQL，一五一十的记录下来，就像你的身体一样诚实..）需要根据慢查询日志的内容来优化SQL。
2，统计行数时，如果不加where，它可以直接取到结果，因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值，比如count(*)
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。
个人资料： 985硕士毕业，一年c++后台开发经验。 不一样的地方在于我一面面了一个半小时，二面40分钟，然后直接hr面，给了口头offer。 一面： 1 聊项目（20分钟） 2 给你两个有序数组，找中位数。 3 c++特性 4 多态怎么实现的，虚函数，虚表。 5 父类指针查找虚表的过程。 6 c++11特性 7 右值引用和move语义 8 kafka生产者和消费者的过程。 9 kafka中partition的工作原理 10 kafka三种消息传递语义，消费者怎么能按顺序消费一个top
前言 继上一次《十个实用MySQL命令》后，今天奉上十个实用MySQL函数。下面都是一些比较常用且简单的函数，在工作中也是非常常用的。 函数 0. 显示当前时间 命令：。 作用: 显示当前时间。 应用场景: 创建时间，修改时间等默认值。 例子： 1. 字符长度 命令：。 作用: 显示指定字符长度。 应用场景: 查看字符长度时。 例子： 2. 日期格式化 命令：。 作用：格式化日期。 应用场景：格式化日期时。 例子： 这里支持的格式有: %y：表示年(两位数)，例如: 17 年。 %Y：表示4位数中的年，
最近在改进一套环境的延迟问题，做了业务层的优化之后，问题得到了基本的解决，但是离我预想中的结果还是有距离，毕竟高峰期的延迟还是有20多秒，有些尴尬。
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上，新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案，仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
晚上正在休息的时候，突然收到一封报警邮件。 报警内容: CPU utilization is too high ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: CPU idle time：59.11 % ------------------------------------ 这个报警信息已经非常明确，CPU使用率很紧张了。这台服务器上运行着Oracle和MySQL
你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。 因此决定统计访问时长区间分别为 "[0-5>", "[5-10>", "[10-15>" 和 "15 or more" （单位：分钟）的会话数量，并以此绘制柱状图。
这类问题引起了我的兴趣和好奇心，经过和业务方沟通了解，这个业务是记录回执数据的，简单来说就好比你发送了一条微博，想看看有多少人已读，有多少人留言等。所以这类场景不存在事务，会有数据的密集型写入，会有明确的统计需求。
卡口的实时拥堵情况，其实就是通过卡口的车辆平均车速和通过的车辆的数量，为了统计实时的平均车速，我设定一个滑动窗口，窗口长度是为5分钟，滑动步长为1分钟。
前段时间的主要工作是开发统计系统， 统计公司产品的安装量和回访量，统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库，即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。下面是对这个项目的一个总结：
你好，我们现在正好遇到一个spark的问题。 在mysql库中有2.5kw网吧轨迹数据， 需要计算同行关系:计算两人在相同网吧十分钟前后上下网三次及以上 (如:a和b在19号十分钟前后出现在了A网吧，又在21号十分钟前后出现在了B网吧， 再在22号十分钟前后出现在了D网吧) 就需要保留他们的身份ID和一起上下网的次数。 2.5kw轨迹中有8k+网吧请问有什么思路吗？ 如果flink有更好的处理方式也可以。 使用用一个mysql的连接器，但是这东西需要配置一个分区列。 直接用的网吧编号。这样会分8000多分区(而且后面的逻辑也没有用到这个分区列)， 是不是有问题？今天测试了一下。 两个网吧，3w多数据，两个小时没跑完。。 (我们是先用连接器抽出数据，按照网吧分组计算单次然后聚合筛选3次及以上的) 网吧数据从几条到几万条不等。
启动配置 spring: profiles: pro 启动端口，默认8080 server: port: 80 数据库连接 spring: datasource: type: co
UMAMI使用nodejs编写，是一个用于替代Google Analytics等第三方统计平台，更专注于用户隐私保护的自建统计项目。
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。
日常业务开发中，我们经常需要跟SQl的日期打交道，比如查询最近30天的订单，查询某一个月的订单量，统计某天每小时的下单量等等，于是整理了以下MySql时间处理函数。
缓存回收：LRU，定时(expireAfterAccess，expireAfterWrite)，软弱引用，显示删除(Cache接口方法invalidate，invalidateAll)
自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享
influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
受PromQL的启发，Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法，它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样，LogQL也是使用标签和运算符进行过滤，它主要分为两个部分：
Select count(*) | count(列名) from table_name [WHERE where_definition]
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
如何衡量Zabbix的性能情况？一台基础配置的Zabbix到底能监控多少主机，能使用监控多少监控项？性能瓶颈出在哪里？如何优化配置？
MySQL 慢日志（slow log）是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句，为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例，分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能，并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
count(*)不是统计某个字段中数据的个数，而是统计总记录的条数 count(字段名)表示统计的是当前字段中不为null的数据的总数量
随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。
1. 摘要： TDW很好的解决了海量数据离线处理问题，但是在如下场景下：实时报表，实时监控，实时推荐，实时分析，TDW无法满足需求。而storm是应对这些场景的利器，但是storm开发的门槛较高，对于大多数使用TDW的同学来说，若是能有一套支持storm的SQL，想必那是极好的。故此本宫，不，本团队开发了EasyCount以飧大众。 EasyCount使用SQL描述业务的实时计算的需求，并将SQL转化为基于storm的topology。相对于传统SQL，实时SQL面临诸多挑战，EasyCount通过不同的方
本文介绍了MySQL慢日志的作用、设置方法、查看方法以及相关的分析工具。慢日志是MySQL性能调优和诊断的重要工具，用于记录在MySQL中响应时间超过阈值的SQL语句。通过设置slow_query_log和long_query_time参数可以开启慢日志。使用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具可以对慢日志进行分析。
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
CLS 目前已支持用户部署 LogListener 采集 Windows 的事件日志。
dstat 是一个可以取代vmstat，iostat，netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能，增加了监控项，也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
这已经是这个系列的第五期了，从PS到SYS，基本上这两个可以获取整体的MYSQL8的性能信息（目前学到的需要整体在8.022版本才有之前介绍的所有的功能，8.018可以有90%的功能）。所以选择MYSQL 从高可用的角度以及监控的角度来看，版本至少应该在8.022以上。
自MySQL5.1.6起，增加了一个非常有特色的功能 - 事件调度器（Event Scheduler），可以用做定时执行某些特定任务（例如：删除记录、数据统计报告、数据备份等等），来取代原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作。 值得一提的是MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务，而操作系统的计划任务（如：Linux的cron）只能精确到每分钟执行一次。对于一些对数据实时性要求比较高的应用（例如：股票、赔率、比分等）就非常适合。
爱可生华东交付部DBA，主要负责MySQL日常问题处理及DMP产品支持。爱好跳舞，追剧。
我们用 docker-compose 部署一套单机版 prometheus 集群，docker-compose up -d 启动后可以直接看到监控效果。
支持 Transaction、Event、Heartbeat、Metric 四种消息模型
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。
大家在平时运维过程中应该都了解过或者使用过一些 binlog 解析工具，比如今天要介绍的 my2sql 和 binlog2sql 。my2sql 是基于 my2fback 、binlog_rollback 工具二次开发而来的（go语言），binlog2sql 是 python 语言开发的 mysql binlog 解析工具，两者都可以通过解析 binlog 文件，生成原始 SQL ，回滚SQL ，去除主键的 insert sql 等，然后实现数据快速闪回，主从切换后的数据补偿等功能。
本文主要用来记述pg数据库的相关操作和异常排查指南，继上一篇博客之后，异常的频繁更新，导致死亡元组指数级增长之后，空间占用也成倍增长，逻辑问题导致了数据库问题，但细想之下也发现,当pg在面对海量数据的更新删除之后，频繁的autovacuum会导致数据库大量的I/O，完了又会影响其他进程，就参数配置来看，还是有蛮多优化的空间的，毕竟空间和时间是两个相生相克的关系。就目前的默认的配置来看，手动标记60w数据执行vacuum标记清理花了6分钟，直接清空死亡元组也差不多这个时间，当空间膨胀到300g的时候数据量达到140w，vacuum已经有点吃不消了执行了半个小时也没有看到执行结束，至少在频繁更新的情况下，可见vacuum还是有他的局限性，就像官网提示的:Plain VACUUM may not be satisfactory when a table contains large numbers of dead row versions as a result of massive update or delete activity. 而且默认配置的的自动间隔是1分钟，我觉得这里面有很大的优化空间，尤其是海量数据频繁更新和删除的时候，当autovacuum的执行时间超过1分钟之后，就需要注意系统的死亡元组数量了，类似于当我打扫垃圾的速度低于产生垃圾的速度此时垃圾只会越来越多，当然这是在大数据量特定频繁更新和删除场景的情况下，结合相关的配置产生的一种思考。 需要注意的配置主要有autovacuum_max_workers可以根据cpu核心数配置，autovacuum_work_mem工作内存和vacuum_scale_factor规模因子，
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之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死，于是搁置了好久，昨晚终于尝试了一下，完美搞定，本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
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