导读:在日常的MySQL的SQL语句优化工作中,总会遇到了各种各样的问题。今天就是遇到了一个比较诡异的问题,在这里记录下来方便自己的记忆。
来源:juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
(1)hash 索引仅仅能满足=,<=>,IN,IS NULL或者IS NOT NULL查询,不能使用范围查询。
本篇博客将深入讨论在MySQL数据库中选择合适的时间类型:datetime、bigint和timestamp。通过比较它们的特性和适用场景,您将更好地理解何时应该选择哪种时间类型,以满足不同的数据存储需求。
一、bash支持一维数组(不支持多维数组),没有限定数组的大小。在shell中,用括号来表示数组,数组元素用空格符号分割开。类似于C语言,数组元素的下标由0开始编号。获取数组中的元素要利用下标,下标可以是整数或算术表达式,其值应大于或等于0
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
前几篇文章我们讲了什么是 MySQL 索引,explain分析SQL语句是否用到索引,以及索引的优化等一系列的文章,今天我们来讲讲Show profiles。看看SQL耗时到底出现在哪个环节。
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题,当加入筛选条件后会出现查询超时的问题,查询全部订单的时候没有问题,SQL如下(数据已脱敏,使用的是MySql):
大家好,我是田维常,可以叫我老田,也可以叫我田哥。2017年的时候,我刚去上海,朋友内推我去美团面试,之前我也写过一个一篇文章,也是在美团面试中遇到的:
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
当然,查看当前的磁盘和内存使用情况df -h,free -m,是否使用numa和swap,或是否频繁交互信息等。当然,还有其他的监控项目,这里就不一一赘述了。 除此之外,还需要关注日志类信息,例如:
《高性能MySQL》 里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的(ps.需要考虑 ICP)。MySQL优化器将in这种方式转化成 n*m 种组合进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效。
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
在实际的软件系统开发过程中,随着使用的用户群体越来越多,表数据也会随着时间的推移,单表的数据量会越来越大。
MySQL索引优化之分页探索 表结构 CREATE TABLE `demo` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar
我司的各种监控做的比较到位,当天突然收到了数据库服务器负载较高的告警通知,于是我和同事们就赶紧登录了Zabbix监控,如下图所示,截图的时候是正常状态,当时事故期间忘记留图了,可以想象当时的数据曲线反正是该高的很低,该低的很高就是了。
首先看 CPU 内存、硬盘 io 的消耗程度,其中重点是硬盘使用率,要做好准备,避免厂家期间业务写入增长,磁盘占满。
首先看 CPU内存、硬盘io的消耗程度,其中重点是硬盘使用率,要为长假做好准备,避免单位在过年期间业务写入增长,磁盘占满。
原文链接:http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
阿里编码规范要求:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好
此前的文章中,我们介绍了 mysql 最常用的存储引擎 — innodb 的性能优化。 主要围绕参数、索引设置等方面进行。 Mysql Innodb 性能优化
操作系统版本:CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
对数据库中的记录依据某个字段进行排序是一种常见需求,虽然简单的Order by可以胜任,但如果想要输出具体的排名却难以直接实现。如果再考虑重复排名或者分类排名,那么情况就更为复杂。
上期文档中我们让mysql开启慢查询日志,收集查询时间比较长的sql,进而通过explain指令查询sql的执行过程,explain能够查看sql是那种数据查询方式以及索引情况。但是有时候使用explain还是无法定位到问题sql,所以在mysql5.037版本之后新增了show profiles和show profile语句的支持,通过hava_profileing指令可以查看当前sql是否支持profiles。
在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据, 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
通用唯一识别码 组成部分:当前日期和时间+时钟序列+全局唯一网卡mac地址获取 执行任务数:10000 所有线程共耗时:91.292 s 并发执行完耗时:1.221 s 单任务平均耗时:9.1292 ms 单线程最小耗时:0.0 ms 单线程最大耗时:470.0 ms 优点: 代码实现简单、不占用宽带、数据迁移不影响。 缺点: 无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。
在数据量比较大时,如果进行limit分页查询,在查询时,越往后,分页查询效率越低。
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持,比如MySQL的自增键,Oracle的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞,但需引入额外的运维规则,使解决方案缺乏完整性和可扩展性。io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL,如下:
大数据一直被定义为3V(数量大,速度快,多样性) ,为了支撑数据分析服务的正常运行,BI工具的报表快速处理能力也需要与时俱进。
最近出去旅游了,嗨皮了嗨皮,明天上班,开始做作业,今日将1.8亿数据存储的方式进行总结,欢迎大家拍砖!
今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能,主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志,我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题,然后在进行优化,敬请期待MySQL慢查询日志篇
在 MySQL 的实际使用中,常常会遇到一条 SQL 执行非常慢的情况,此前我们总结了一系列博客来排查相关的问题:
MySQL调优是我们面试中经常会被问到的事情,就算我们没有做过调优方面的工作,我们也要不得不学习以下知识,以便能回复面试官
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
整个MySQL Server由以下组成 : Connection Pool :连接池组件 Management Services & Utilities :管理服务和工具组件 SQL Interface :SQL接口组件 Parser :查询分析器组件 Optimizer :优化器组件 Caches & Buffers :缓冲池组件 Pluggable Storage Engines :存储引擎 File System :文件系统 1)连接层 最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2)服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化,部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如过程、函数等。在该层,服务器会解析查询并创建相应的内部解析树,并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序,是否利用索引等,最后生成相应的执行操作。如果是select语句,服务器还会查询内部的缓存,如果缓存空间足够大,这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3)引擎层 存储引擎层,存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能,这样我们可以根据自己的需要,来选取合适的存储引擎。 4)存储层 数据存储层,主要是将数据存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。
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