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
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。
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/
最近使用了 bcc 工具集中的 dbslower ,这个工具可以探测 MySQL 指定阈值下的慢 query ,使用非常方便。
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
基于注解@Scheduled默认为单线程,开启多个任务时,任务的执行时机会受上一个任务执行时间的影响。
MySQL 的二进制日志(binlog)有三种不同的格式,通常被称为 binlog 模式。这三种模式分别是 Statement 模式、Row 模式和Mixed 模式。
P6Spy是一个可以用来在应用程序中拦截和修改数据操作语句的开源框架。 通过P6Spy我们可以对SQL语句进行拦截,相当于一个SQL语句的记录器,这样我们可以用它来作相关的分析,比如性能分析。
p6spy是一个开源项目,通常使用它来跟踪数据库操作,查看程序运行过程中执行的sql语句。
MP提供了两种方式,用于输出每条SQL语句及其执行时间,针对执行较长时间的SQL可以停止运行,有助于发现问题。
很多时候网站打开速度变慢,为了定位是否为数据库导致的,我们需要知道在访问网站的同时,站点执行了哪些SQL,每条SQL耗时多长。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 ---- ---- 近期,有线上5.6版本event用户反映了两个问题: (1) 部分event莫名其妙的延迟执行 (2) 慢日志不记录event中的更新及插入语句 经过一系列的分析及验证,我们确认这两个问题是mysql原生代码的bug,并向官方report。下面就介绍一下相关代码及这两个bug的具体原因及修复方案。 1 mysql event的代码类图 mysql从5.1版本开始引入event机制,这里介绍的代码主要基于5.6/5.7/8.0。5.7/8.
慢查询日志是MySQL数据库的一个特殊的日志文件,记录了执行时间超过一定阈值的SQL语句和相关的信息。
目录 装饰器 1、定义 2、原则 3、装饰器核心思想 4、装饰器简易版本 5、解决有参函数问题 6、解决返回值问题 7、装饰器模板 8、认证装饰器 9、装饰器语法糖 单层语法糖(重难点) 双层语法糖(重难点) 三层语法糖(难点) 10、装饰器修复技术 11、有参装饰器 装饰器 本文讲述了装饰器由简易装饰器到完整装饰器的过程,一个段落解决一个问题! 1、定义 器:指的是工具 装饰:给被装饰对象添加额外的功能 2、原则 开放封闭的原则 开放:对扩展开放 封闭:对修改封闭 3、装饰器核心思想 在不改变
项目开发中经常需要执行一些定时任务,比如在每天凌晨,需要从 implala 数据库拉取产品功能活跃数据,分析处理后存入到 MySQL 数据库中。类似这样的需求还有许多,那么怎么去实现定时任务呢,有以下几种实现方式。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
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1 PartⅠ 引言 线上数据库的运维,往往避不开对语句执行时间的监控,实际业务运行中若出现明显、频繁的慢查询或慢写入,则我们需要格外地注意,及时定位问题出现的原因。 这时候,如果数据库自身能够提供实例上语句执行时间的统计,做到可宏观(能够观察整体执行时间分布情况)、可微观(能够定位执行慢的语句),自然能起到事半功倍的效用。 早在MySQL 8.0以前的版本中,performance_schema表就已经有多个Statement Summary表,用于记录当前或近期的语句执行事件。 mysql> show
基于注解@Scheduled默认为单线程,开启多个任务时,任务的执行时机会受上一个任务执行时间的影响,上一个线程不执行完成,下一个不会执行。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧,但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料,我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询,但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的,其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。 我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
一般在数据模型中设置创建时间、更新时间的时候都会使用DateTimeField的格式,也会设置时间自动设置,示例如下:
使用mktime()制造出时间戳,再使用date()显示为yyyy-mm-dd格式的日期
# 装饰器 """ 1、准守开放封闭原则 对扩展开放,意味着有新的需求或变化时,可以对现有代码进行扩展,以适应新的情况。 对修改封闭,意味着类一旦设计完成,就可以独立完成其工作,而不要对类进行任何修改。 2、python装饰器本质上就是一个函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象(函数的指针)。 装饰器函数的外部函数传入我要装饰的函数名字,返回经过修饰后函数的名字;内层函数(闭包)负责修饰被修饰函数 """ # 通过下面几个
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
本文为笔者 2 年前写一篇说明性文章,发现很多同学都在问这个问题,因此做一次分享。
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器,您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务,例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发,可以使用SQL语句定义和管理任务,并且具有高度灵活性和可配置性。
在他们的技术咨询生涯中,最常碰到的三个性能相关的服务请求是:如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快,以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
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。
MySQL作为全球最流行的数据库,相关从业者不计其数,可以说十个码农里至少有九个使用过MySQL。MySQL的开发人员或者DBA,经常使用EXPLAIN语句来查看SQL的执行计划。EXPLAIN的解读文章多如牛毛,每个开发人员对EXPLAIN结果都有自己的理解。然而,你真的会使用EXPLAIN吗?
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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首先分析报警的时间点,这里我们用alert_time来表示,那么导致报警的SQL很有可能在这个时间点附近,这里用到linux中的sed命令来把日志先截取出来,sed命令的使用方法如下:
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
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:
一个爱笑的江苏苏宁银行 数据库工程师,主要负责数据库日常运维、自动化建设、DMP 平台运维。擅长 MySQL、Python、Oracle,爱好骑行、研究技术。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
在上一篇《按 host 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图,类似地,本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
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