首先开启慢查询日志,由参数slow_query_log决定是否开启,在MySQL命令行下输入下面的命令:
一般有3个思考方向 1.根据慢日志定位慢查询sql 2.使用explain等工具分析sql执行计划 3.修改sql或者尽量让sql走索引
1、临时开启慢查询日志(如果需要长时间开启,则需要更改mysql配置文件,第6点有介绍)
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
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
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。
对于SQL和索引的优化问题,我们会使用explain去分析SQL语句。但是真正的企业级项目有成千上万条SQL,我们不可能从头开始一条一条explain去分析。我们从什么地方可以获取那些运行时间长,耗性能的SQL??
我们在设计一个系统的时候,有时候通常为了基础业务,写出的查询sql语句并不高效,从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好,我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能,可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能,并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中,只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中,我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了,从而就可以对这些语句进行调优优化,使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。
用python连接数据库 pymysql pip install pymysql #如果让你装vs环境, 执行以下命令升级pip即可 python -m pip install --upgrade pip 连接数据库 数据库设置 MYSQL_CONF = { "host": "127.0.0.1", "user": "root", "password": "qwe369", "db": "test" } 连接 # 连接数据库 mysql_con = pymysql.conn
作者简介: 刘伟 云和恩墨开源解决方案事业部首席架构师 多年一线互联网企业DBA经历,对MySQL、NoSQL,PostgreSQL等各类开源数据库均有涉猎,负责开发管理过数千实例规模数据库项目,并带
Sphinx是一个开源搜索引擎,允许全文搜索。众所周知,它能非常有效地对大数据进行搜索。要编制索引的数据通常来自非常不同的来源:SQL数据库,纯文本文件,HTML文件,邮箱等。
最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引,当插入重复数据时,抛出错误,程序终止,但这会给后续处理带来麻烦,因此需要对插入语句做特殊处理,尽量避开或忽略异常,下面我简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
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。
从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节,会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。
数据库是 Java 程序员面试必问的知识点之一,它和 Java 的核心面试点共同组成了一个完整的技术面试。而数据库一般泛指的就是 MySQL,因为 MySQL 几乎占据了数据库的半壁江山,即使有些公司没有使用 MySQL 数据库,如果你对 MySQL 足够精通的话,也是会被他们录取的。因为数据库的核心与原理基本是相通的,所以有了 MySQL 的基础之后,再去熟悉其他数据库也是非常快的,那么接下来的几个课时就让我们好好的学习一下 MySQL。
mysql在创建数据库的时候,字符集设置的不是utf8而是utf9mb4,在导入sql脚本的时候,发现提示如下错误:
MySQL性能优化是一个老生常谈的问题,无论是在实际工作中还是面试中,都不可避免遇到相应的场景,下面博主就总结一些能够帮助大家解决这个问题的小技巧。
通常,我们在回答 MySQL 数据库优化的相关问题时,一般会从三个层面来说明,分别是:
三歪最近发现我一直在写MySQL的文章,然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了,问我怎么办。
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。
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
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
相信很多做性能测试的朋友都知道,性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等,我们还需要了解Mysql性能,那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢?
我们都知道,业务开发涉及到数据库的SQL操作时,一定要 review 是否命中索引。否则,会走 全表扫描,如果表数据量很大时,会慢的要死。
对于系统中慢查询的分析,有助于我们更高效的定位问题,分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
MySQL是我们非常常用的关系型数据库,非常重要,所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
开启了MySQL慢查询日志之后,MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来,这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
大家好,我是老田,之前写过 JVM、并发编程连环炮。然后有很多小伙伴私下找我就我继续把MySQL的连环炮整理出来,但是由于本人比较懒,又加上最近有点忙,所以拖到了今天才发出来。
如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询。所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
hash: 缺点:1. hash存储需要将数据文件添加到内存,比较耗费内存 2. 等值查询hash很快,但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多,hash不太适合
slow_launch_time:表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
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
不得不说 sphinx 很消耗内存占用,目前种子网站跑的机器是2G内存的,今天重新试了一下1G内存的vps,正常配置下依旧跑不动 查看 searchd.log 依旧被kill掉了。
1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver
SQL语句优化 对查询进行优化,要尽量避免全表扫描。在 where 或 order by 的列上加索引。 尽量避免在 where 子语句中有 where num is null,这样不用索引,要全表扫描,可用 0 代替 null 避免在 where 中用<>or!=,因为要全表扫描 尽量避免在 where 中用 or,因为若一个字段有索引,一个没有,则要全表扫描 like”%abc%”,全表扫描 避免在 where 子语句中对字段进行函数操作,因为要全表扫描 使用复合索引时,必须用到该索引的第一个字段,否则
对于生产业务系统来说,慢查询也是一种故障和风险,一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大,因此,要解决和避免这类故障,关注慢查询本身是关键。
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。
char 和 varchar 最⼤的不同就是⼀个是固定⻓度,⼀个是可变⻓度。由于是可变⻓度,因此存储的是实际字符串再加上⼀个记录字符串⻓度的字节。如果分配给 char 或 varchar 列的值超过列的最⼤⻓度,则对值进⾏裁剪。
可以看到比起之前 limit 1000000时的0.218s 效率也同样提高了很多
说起MySQL优化的话,想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词:避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢?在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗?我觉得还有待考察。所以,本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理,希望大家看完以后,能更清楚直接的了解这些优化方案,并应用到我们的工作岗位中。
SQL性能下降原因: 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求,七八张表关联一块) 4. 服务器调优及各个参数设置不合理(缓存,线程数等) ...
今天在测试一个线上功能的时候,发现了slowlog的一个特点,之前从来没遇到。这里分享一下。
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