某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。 不仅master,进行同步的slave上有相同的现象,业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源,上图所示监控为机器级别,机器IO写入负载是否来源于mysqld进程?如果来源于mysqld进程,是来自于mysqld进程的哪一部分
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
在 MySQL 中的日期和时间系列的最后一部分中,我们将通过编写 SELECT 查询来将迄今为止学到的所有知识付诸实践,以获得对数据的与日期相关的细节。
公司业务使用到Greenplun数据库,根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据,进行数据交换,但是今天发现,mysql的时间戳没有小数点后6位,即精确度到毫秒级的,所以对于这个问题,将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样。当然了最大位数是6位,也可以是1-6之间的整数。可以根据自己的业务进行设计。这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了。
自己做过MySQL按天,按周,按月,按时间段统计,但是不怎么满意,后来找到这位大神的博客,转载一下,谢谢这位博主的分享
近年来随着我国计算机水平的发展,如今的天气网站信息多,想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息,利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统,可供用户利用自身优势,分析天气信息,从而尽快找到心仪的天气。
背景 今天在进行后台数据监控时; 需要对一天24小时的下单量进行时间段的统计; 但是下单时间字段 pay_time 选取的是 timestamp 类型; 此时需要进行时间段的数据分组剥离,在此做一下实现方式,请多指教 … 环境 框架:ThinkPHP5.1.2 系统:nginx/win10 、phpStudy2017 实现方式 1. 首先,考虑到使用的是 group分组技巧; 那么就必须要将 pay_time 中记录的字段数据进行 24时的定位切分; 这里可以用到 substrin
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池,另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西,本文介绍后一种Druid。
ZbxTable 是使用 Go 语言开发的一个开源的 Zabbix 报表系统。基本功能如下: 导出监控指标特定时间段内的详情数据与趋势数据到 xlsx 导出特定时间段内 Zabbix 的告警消息到 xlsx 对特定时间段研内的告警消息进行分析,告警 Top10 等 按照主机组导出巡检报告 对 Zabbix 图形按照数类型进行显示和查看并支持导出到 pdf 主机未恢复告警显示和查询
ProxySQL 本身是一款非常棒的MYSQL 中间件的开源产品, 在公司运行了一段时间后,突然一天报警,所在机器的CPU 出奇的高,之前在测试系统, 预生产, 以及生产系统均没有出现问题. 开始未来紧急解决问题,重新启动了proxysql服务,并查看错误日志.
线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ,版本为 4.2 ,采用4分片集群。
现居珠海,先后担任专职 Oracle 和 MySQL DBA,现在主要负责 MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
由于没有安装pt-digest-query工具(不通外网有依赖装不了)就用mysql自带的mysqldumpslow分析
背景: 在实际操作中会经常将时间数据以 varchar 类型存入数据库,因为业务要求需要查询最近时间内的数据,所以需要根据时间排序
井显生,2019年加入去哪儿,现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
QAN(Query Analytics)慢查询日志分析工具是 PMM 的一部分,PMM 是 percona 公司提供的一个对于 MySQL 和 MongoDB 的监控和管理平台。官方给出的描述是:The QAN is a special dashboard which enables database administrators and application developers to analyze database queries over periods of time and find performance problems. QAN helps you optimize database performance by making sure that queries are executed as expected and within the shortest time possible. In case of problems, you can see which queries may be the cause and get detailed metrics for them。这是一个慢查询日志的展示工具,能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题,给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。那么接下来,给大家介绍下 QAN 和其页面的指标吧。
delimiter关键字的使用:在mysql客户端中分隔符默认是分号(;)。如果一次输入的语句较多,并且语句中间有分号,这时需要新指定一个特殊的分隔符。可以使用“delimiter //”,这样改变了分隔符。其实就是告诉mysql解释器,该段命令是否已经结束了,mysql是否可以执行了。
有台MySQL服务器不定时的会出现并发线程的告警,从记录信息来看,有大量insert的慢查询,执行几十秒,等待flushing log,状态query end
zabbix运行一段时间之后,会留下大量的历史 数据,会发现zabbix的数据库一直在增大。运行3个月后笔者的数据库达到了5.7G,可能造成系统性能下降,查看历史数据时查询速度缓慢。 zabbix里面最大的表就是历史记录的表了,网上很多人都是写全部清空这些表的数据,其实我们可以按时间来删除里面的历史记录。
这是一个实际业务需求中的问题。某一直播业务表中记录了如下格式的用户进出直播间日志数据:
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid:一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结,对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节,请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库,可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的,后来被 Snap 收购,现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
双写一致性:只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致,返回正确的数据。
大等于jdk1.8,大于mysql5.5,idea(eclipse),Android Studio
在MySQL中时间类型的选择有很多,比如:date、time、year、datetime、timestamp...
本周有一个业务开发同学要刷数据将 datetime 类型的字段增加1s,但是部分字段的内容变成了 "0000-00-00 00:00:00" 导致相关业务查询数据不一致。具体开发怎么操作的呢?又触发了什么开关导致数据不一致的呢?
2020 年 2 月 25 日,微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障(36 小时内尚未恢复核心生产数据)。从而想到本人在两周前处理的一个案例:开发人员误删除了生产数据,本人恢复的一个过程。同时给这个故障的处理过程做一个总结,也对学过的知识做一个梳理,希望对运维的同学们有一个警示作用。
工作11年,从事数据库工作7年,主要在金融行业。主要是做oracle,mysql。现在在农行软开中心主要做数据库应用方面的研究。
最近公司有一个all-in-one的项目一直会出现网络异常的问题,目前通过各方面判断是由于线程的问题,引起mysql线程问题又有可能跟定时任务,长连接,另外还有可能跟jvm虚拟机的内存释放有关系,感觉可能性比较多,由于这个项目是前后端一起的,判断起来比较麻烦.下面介绍2款JDK自带的性能分析工具,JConsole和VisualJVM.前者主要用来分析内存,cpu,线程,类等。
官方文档: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/
WordPress 酷炫 CSS3 读者墙这个玩意一般不用我多说,大部分用 WordPress 的博主都了解过了,出自折子戏博客。 不过他这个读者墙的排行是按年度划分的,也就是一年内的留言数排行。为了
在MySQL使用的过程中,所谓的性能问题,在大部分的场景下都是指查询的性能,导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大,解决查询性能的最常见手段是:针对查询的业务场景,设计合理的索引结构。
故事是这样开始的,因为想做一个MONGODB 的测试库同步部分生产库的数据,同时不想从基本数据搞起,因为数据量比较大。 其实是可以通过mongoexport 和 mongoimport 来搞起的,但问题是如果只是想捕获某个时间段的数据呢,或者仅仅想复现一下生产库中某个时间段出现的故障数据。怎么能跟踪这些数据并记录,在测试库上复现。
在实际应用中,经常碰到导入数据的功能,当导入的数据不存在时则进行添加,有修改时则进行更新,
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
大等于jdk1.8,大于mysql5.5,idea(eclipse),微信开发者工具
之前我们知道,加锁可防止脏写:即若两个事务同时尝试写入同一对象,则锁可确保第二个写必须等第一个写完成事务(中止或提交)才能继续。
Nagios是一款开源的免费网络监视工具,能有效监控Windows、Linux和Unix的主机状态,交换机路由器等网络设置,打印机等。在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警第一时间通知网站运维人员,在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知。 Nagios和cacti有什么区别呢?简单的来说cacti主要监控流量,服务器状态页面展示;nagios主要监控服务,邮件及短信报警灯,当然也有简单的流量监控界面,二者综合使用效果更好。(附Nagios工作简单逻辑图) Nagios监控客户端需要借助插件及NRPE软件来实
以下对 DBLE 3.22.01.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
原子性(Atomic) 一致性(Consistency) 隔离性(Isolation) 持久性(Durability)
企业使用数据库,可能面临如下安全风险,该类风险需要完整的事后审计和追溯机制,数据库审计能力就由此诞生。
最近碰到了一个奇怪的权限问题,问题的背景是业务同学反馈在下班后,有一个数据表出现了阻塞,导致后续的业务流程都产生了拥堵,在对这个问题进行分析发现,业务同学所谓的拥堵,阻塞是数据库连接出了问题。当然我们进行了一些深入的沟通,对整个问题的情况有了一个更为清晰的了解。
目前是多点Dmall数据库架构师,更早是聚美数据库团队负责人,擅长高并发下数据库架构,运维保障,数据库平台建设。
今天发一篇与以往不同的内容,这是一篇来自生产实践的记录。我只是做了一下编辑和修订的工作。
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~)
最近这一年多断断续续一直在往 TiDB 中提交一些修改,前两天看了一些 GitHub 提交记录,发现竟然已经累计了 70 来个 PR 了。考虑到最近这一年基本处于疯狂加班的节奏,另外忙里偷闲还基本上刷完了之前列的十几本书的读书清单,我觉得这也算一个不大不小的成就吧,值得 mark 一下。
如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
关于误操作删除数据和数据恢复,一定要有安全意识,MySQL数据的找回,一定要在配置bin-log,否则数据丢失将无法恢复:
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