启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
统计类报表除了提供界面查询还提供导出的功能,一般量也不是很大,不容易遇到瓶颈。日志明细类的,比如一个全民APP的下载数据,可能一天的量就是百万级别的。在这种场景下,如果客户需要导出这类数据的明细那么就会遇到一些挑战。
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗?MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT,接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
慢查询分析工具【mysqldumpslow】 常用的慢查询日志分析工具 汇总除查询条件外其他完全相同的SQL,并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出 语法: mysqldumpslow -s r -t 10 slow-mysql.log -s order(c,t,l,r,at,al,ar) c:总次数 t:总时间 l:锁的时间 r:总数据行 at,al,ar :t,l,r平均数【列如:at = 总时间/总次数】 -t top指定取前面几条作为执行结果 这个工具必须登录到Mysql服务端,才能使用 慢查询分析
2、在配置MySQL相关参数后,可以通过mysqldumpslow查找出查询较慢的SQL语句。
慢查询日志 slow_query_log 启动停止记录慢查询日志,默认不启动 slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径以及文件,默认情况下保存在MySQL的数据目录中 long_query_time 指定记录慢查询日志SQL执行时间的阈值,默认值为10秒,通常改为0.001秒也就是1毫秒可能比较合适 log_queries_not_using_indexes 是否记录未使用索引的SQL 设置开启慢查询
mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同。如下,这两条语句被视为不同的查询
因为是基于 Spring Boot ,所以 MyBatis-Plus 的依赖如下
Mysql性能优化 Mysql的性能参数可以分为以下几个大类,这里仅整理一些常用的参数配置
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
HTML 我们在页面上放置一个显示当前在线人数的div#total以及一个用于展示访客地区分布的列表#onlinelist,默认我们在列表中放置一张与加载动画图片,后面我们用jQuery控制当鼠标滑向时展示详细列表。
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。
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句,帮我们找到执行慢的SQL,方便我们对这些SQL进行优化。
•一、数据模型•二、TF-IDF算法•三、计算过程 •3.1 指定研报和关键词计算TF-IDF分数 •3.2 优化3.1中的查询 •3.3 将3.2中查询封装为过程 •3.4 在集群中节点执行查询 •3.5 将计算结果写入MySQL •3.6 将计算结果写入图数据库 •3.7 分布式计算系统•四、总结
在工作中,有时候,我们使用到集合list,需要对其模拟分页处理。那么这种情况下怎么来处理呢?
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
MySQL8.0.18刚刚发布,它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE,用来分析和理解查询如何执行。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询,面对这样的慢查询,笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka,然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生,比如mysql数据库发生死锁,或者消费发生并发问题,网络长时间阻塞,这些状况都会导致kafka消费发生阻塞,一旦发生阻塞,用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据,所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况,监控的方案有很多,笔者进行了整理,以便日后回顾。
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
MySQL 8.0 当前已经被众多国内公司使用了。本文介绍几个 8.0 在关系数据库方面的主要新特性。
在 MySQL 中,最常见的去重方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。
你可能已经知道 MySQL 从版本 5.7 开始提供了 NoSQL 存储的功能,在 8.0 中这部分功能也得到了一些改进(MySQL 5.7 vs 8.0,哪个性能更牛?),但鉴于这个在实际当中用得极少,本人也是没用过,所以本文不会介绍这方面的东西,而是关注其关系数据库方面。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢,
基准测试(benchmarking)是性能测试的一种类型,强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
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当我们对数据库进行优化后,只有进行测量系统性能才能知道优化是否有效,这种测量的方式就是基准测试。基准测试的定义如下:
原文 | https://segmentfault.com/a/1190000013803247
原文:https://segmentfault.com/a/1190000013803247
shell-mysql (1)脚本背景: 由于要在Linux上,远程读取mysql的表的数据,然后做一定清洗后,把数据上传至Hadoop集群中,使用Java写吧,感觉太麻烦了,得在Win上开发好,还得打成jar包, 上传到Linux上,如果那里出了问题,还得重复这样,非常不方便,那就用shell写一个吧,也不需要什么jdbc驱动包,只需要在Linux上装个MySQL的 客户端即可,用一行yum命令即可搞定,所以就花了点时间,封装了一个小脚本 (2)功能介绍: 直接在Linux下使用shell脚本远
本文涉及:MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines:代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开 --iterations:代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql :代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
本文实例讲述了php+mysql开发的最简单在线题库。分享给大家供大家参考,具体如下:
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
使用mysql的uuid()函数生成主键,需要修改表中id字段类型为string,长度设置成35位。 执行思路: 先通过uuid()查询到主键,将主键输入 到sql语句中。 执行uuid()语句顺序相对于insert语句之前执行。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
首先创建一张 students 表 SQL脚本如下: create table students( id int primary key auto_increment, age int, name varchar(20), city varchar(20) ) character set utf8; insert into students values(null, 22, 'lisa', '杭州'); insert into students values(null, 1
(点击进入专栏) 【1】idea添加mysql-jar包 【2】使用IDEA连接数据库,执行增删改操作。 【3】IDEA连接数据库,执行查询操作,返回结果集并输出。
以前只是简单听说过Mysql有全文索引,但是一直没有认真去了解过。最近在《MYSQL必知必会》中学习到这个知识点,做下记录。
模型类如果未指明表名,Django默认以小写app应用名_小写模型类名为数据库表名。
以上实例中使用了LEFT JOIN,该语句会读取左边的数据表runoob_tbl的所有选取的字段数据,即便在右侧表tcount_tbl中没有对应的runoob_author字段值。
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