监控系统监控到我们的程序变慢了,怀疑是sql的原因,要怎么去分析排查呢?一般按照如下几个步骤进行:
在数据库表结构变更发布之前,我们会和开发沟通索引设计是否合理,发现部分开发同学对于索引设计还是有一些知识盲区。本文把常见的案例记录下来,做个分析,抛砖引玉。
网名“北在南方”,目前任职于杭州有赞科技 DBA,主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作,擅长数据库性能调优、故障诊断。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
在上一小节中介绍了 MySQL 数据库的一些最最最基础的入门级也是必须要掌握的10条语句,本节将继续深入学习 MySQL 的增删改查语句。本节讲的增删改查是相对于表 而言的。
在第四节《表的增删改查》中已经介绍了 select 查询记录的几种使用方法:查询所有行的所有列、查询指定行的所有列、查询所有行的指定列和查询指定行的指定列。本文介绍一些数据检索的其他高级使用方法。
墨墨导读:本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析,大家有没有遇到过这种问题?
当慢查在执行的时候,大部分的都是表现在 Sending data 的状态,我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
在说这个模块之前,我们先来想一下在命令行模式下操作mysql数据库的步骤,一般来说分为三步:
在上一篇文章中,我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型,今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
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,阈值指的是运行时间超过 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 10秒 以上的语句。默认情况下,MySQL 数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数。 慢查询需要知道的 “点” 企业级开发中,慢查询日志是会打开的。但是这同样会带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表 默认的阈值(long_query_time)是 10,这个显然不可用,通常,对于用户级应用而言,我们将它设置为 0.2 慢查询相关的变量 查看变量的 SQL 语句
1.查版本号无论做什么都要确认版本号,不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
mysql> update mysql.user set authentication_string =password('root') where User='root';
INODB和MyISAM有区别;(engine=innodb和engine=myisam)
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所以想到了用left join的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回null)来满足需求,不料这个查询非常慢。先来看查询计划:
我们日常做分页需求时,一般会用limit实现,但是当偏移量特别大的时候,查询效率就变得低下。本文将分4个方案,讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题.
数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列(例如,User 表的 '姓名' 列)的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作,本文将主要从以下几个方面展开介绍:
通过前面几篇教程的预热,我们已经连接上数据库,创建好了数据表,填充好了数据,接下来,就是在 Laravel 应用中实现对数据库的增删改查了。
mysql> create table press(id int primary key auto_increment,name varchar(20));
熟悉MySQL的都知道MySQL服务端实现主要分为Server层和存储引擎层。Server层负责接收和管理客户端连接、管理缓存、解析SQL、优化SQL、调用存储引擎执行SQL;存储引擎层主要负责存储、查询数据。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
在上一篇文章中,介绍了 InnoDB 索引的数据结构模型,今天我们再继续介绍一下 MySQL 索引有关的概念。
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
数据库即存放数据的仓库,只不过这个仓库是在计算机存储设备上,而且数据是按一定的格式存放的。 过去人们将数据存放在文件柜里,现在数据量庞大,已经不再适用。 数据库是长期存放在计算机内、有组织、可共享的数据即可。 数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种 用户共享。
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
django--ORM连接已存在的表 问题: django的ORM怎么连接已存在的表,然后进行增删查改操作? 工作中会遇见很多二次开发的时候,表都是已经创建好的,用django的ORM进行二次开发,
分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
执行 select * from T where k between 3 and 5,需要几次树的搜索,扫描多少行?
数据库优化有很多可以讲,按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段:单机数据库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据,超过这个值则需要考虑分库分表。另外,一般大企业面试往往会从单机数据库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践,数据库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正。
同学, 还记得上一回说的回龙观大叔面试的故事嘛? 回龙观大叔狂磕mysql(第一回) 经过上一回合的学习, 这位大叔终于找回了点自信, 这次又投了几家公司, 不过现在还没有公司去联系他. 大叔的电脑桌
在刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
“老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生....”
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
分页功能是很常见的功能,特别是当数据量越来越大的时候,分页查询是必不可少的。实现分页功能有很多种方式,如果使用的ORM框架是mybatis的话,有开源的分页插件可以使用,如:Mybatis-PageHelper。如果不使用分页插件,那么就需要手动分页了,由于不同的数据库实现分页的SQL语句并不一致,如Mysql使用的是limit关键字,而Oracle使用的是rownum,所以本文本文讲解的分页方案只适用于Mysql数据库。
老婆急的直挠头:冬,冬,冬...,它跟天气有什么关系啊,那春天来了不应该是小草绿了吗
想要在mysql workbench中查看IP地址为192.168.7.194的一条数据表的记录,于是使用select * from table_name查出来所有的记录中输入相关的IP地址,发现没有这条记录值,于是我想当然的认为这个值不存在,但是在添加过滤条件之后,也就是select * from table_name where ip_addr = '192.168.7.194',发现居然可以过滤出这条记录,这就奇怪了。在全表搜索的结果中,查询这条记录,发现没有,在条件查询的时候,却可以查出来这条记录?
为什么要开通MySQL这个学习板块呢?因为这是一名数据分析师必要的一项技能。分析数据什么最重要?当然是数据,既然如此!在数据呈现爆发式增长的年代,怎么能够不学学数据库呢?其实这也是很多读者朋友希望看到的,也是他们建议我写的。
首先弄清楚什么是元数据和表数据:元数据就是表的属性数据,表的名字,列信息,分区等标的属性信息,它是存放在RMDBS传统数据库中的(如,mysql)。表数据就是表中成千上万条数据了。
前面学院君给大家介绍了 Go 语言中的内存存储和文件存储,文件存储的好处是可以持久化数据,但是并不是 Web 应用数据存储的终极方案,因为这样存储起来的数据检索和管理起来非常麻烦,为此又诞生了数据库管理系统来处理数据的增删改查。数据库又可以划分为关系型数据库(RDBMS)和非关系型数据库(NoSQL),前者比如 MySQL、Oracle,后者比如 Redis、MongoDB,这里我们以当前最流行的开源关系型数据库 MySQL 为例进行介绍。
ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL
#4.like 'fdfdsf': parttern可以是%或_。 %表示任意多字符,_表示一个字符
缓存 show variables可以查看我们mysql的许多配置,我们查一些需要的参数可以使用类似于模糊匹配的方式如下:
当我们因为误操作修改了数据库中的数据, 同时有没有备份可以恢复时, 我们就可以通过分析二进制日志, 对日志中记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的
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