在MySQL数据库中，想了解数据库运行情况的重要指标之一是慢SQL。而并非如某些人所说的所有运行慢的SQL都会被记录在慢SQL日志（或日志表）里，抑或是没有慢SQL就代表没有运行慢的SQL。本文将总结一些比较常见的运行比较慢但不会被记录在慢SQL日志里的情况。另外，慢SQL的计算方式在MySQL8.0新版本中有变化，因此，将通过对比MySQL5.7（MySQL5.7.38）与MySQL8.0（MySQL8.0.33）进行总结。
在MySQL的日常维护中，我们总会遇到这样或那样的问题，对于那些经常发生且有处理经验的事故，不论是新手还是老司机都能在故障规定的容错时间内解决。而对于那些不常见、比较棘手的问题，新手上路可能就显得举足无措了，这个时候新手和老司机的差距就体现出来了。从知识储备还是工作经验，可能老司机比新手强一点，但如果一个新司机没有日志排错的意识，不具备日志排错的经验，那怎么能学会弯道超车、漂移的快感。我们知道数据库中有很多重要的日志，如错误日志error log、慢日志slow log、二进制日志binary log、查询日志general log等等其他日志，错误日志error log是我们分析问题参考的依据，它记录数据库的启动/运行/停止的过程，包含了info、warning、error三个级别，分析error log也有助于我们了解数据库的运行机制。
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。
当然，本篇也是关于性能优化的，那性能优化就应该一把梭子吗？还是要符合一些规范和原则呢？
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，具体指运行时间超过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10s以上的语句。
数据库90%的性能问题由于SQL引起，线上SQL的执行快慢，直接影响着系统的稳定性。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，他用来记录在MySQL中响应的时间超过阈值的语句，具体指运行时间超过long_query_time（默认是10秒）值的SQL，会被记录到慢查询日志中。
我们都知道，我们每执行一次 SQL，数据库除了会返回执行结果以外，还会返回 SQL 执行耗时，以 MySQL 数据库为例，当我们开启了慢 SQL 监控开关后，默认配置下，当 SQL 的执行时长大于 10 秒，会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
通常对于MySQL运行慢、异常运行等等现象，需要通过收集当时的诊断报告以便后期重点分析并且给出对应解决方案。对于MySQL来讲，目前收集诊断报告的方法大致有以下几类：
早上8:40左右，地铁上，在跟小伙伴聊天，接到电话“是不是服务出问题了？” 第一个反应，不可能吧。昨天又没有上线，前天刚优化过，并且又没有收到告警。
有时候，由于业务的复杂性，在JVM中拼装一些数据，会造成资源的极大浪费。举个例子，从MySQL中查询出一个List，然后在代码里循环查询数据库，进行一些字段的填充。
本文介绍了MySQL慢日志的作用、设置方法、查看方法以及相关的分析工具。慢日志是MySQL性能调优和诊断的重要工具，用于记录在MySQL中响应时间超过阈值的SQL语句。通过设置slow_query_log和long_query_time参数可以开启慢日志。使用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具可以对慢日志进行分析。
mysql启动的时候会自动生成一个套接字的文件，可以通过本地访问这个文件登录mysql
本文提要 从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
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.
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，并明白高效和低效的原因何在，这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
马上十一、中秋双节，很多客户开始做节日活动，基本都有一个共性需求：活动期间，流量预计翻N备，由此引发了一轮MySQL的容量治理与保障。
对于当前数据库的监控方式有很多，分为数据库自带、商用、开源三大类，每一种都有各自的特色；而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度，监控方式更是多种多样，不管哪种监控方式最核心的就是监控数据，获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
之前开发项目的过程当中数据库存储的数据量都不是很大，在表的设计当中就只有一个主键索引。很少接触到数据库的索引，SQL 优化这些东西。公司目前的项目数据达到了百万级别了，让我优化一下慢 SQL，之前是懂一些 SQL 优化和索引相关的理论知识，没有实际操作过，特此记录优化的过程和思路，事实证明，理论和实操还是有不少区别的。
摘要：本文根据2020年DTCC数据库大会分享内容整理而成。工商银行在2014年就开始推广使用MySQL。时至今日，生产环境的MySQL节点数量已经发展到近万个；应用场景也从外围低等级应用，推广到核心高等级应用。此次与大家分享，为承接核心业务数据存储的重担，工商银行在MySQL应用治理方面的思路和方案。
刚来公司，跟公司测试环境项目的服务器，环境是linux Centos7.2 所有的tomcat都挂载在docker容器下，所以也就学习了一些简单的docker指令（学习之前请了解什么是docker，并会常用的linux指令）。
关于腾讯云数据库提供的服务，他们这样说： 重磅 数据库智能管家DBbrain面向所有用户开放体验啦！ 有朋友问了，我能在哪里进入DBbrain呢？ 现有六大入口见下： 1 一、DBbrain产品页 DBbrain产品介绍页（https://cloud.tencent.com/product/dbbrain），点击【立即体验】即可开启数据库无人值守全新运维时代。 1 二、DBbrain控制台 打开腾讯云官网首页，点击右上角【控制台】，依次点击云产品-数据库-数据库智能管家DBbrain（h
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。
上周五面试了字节的第三面，深感数据库知识的重要，我也意识到在平时的学习中，自己对于数据库的学习较为薄弱。甚至在有过一定实习经验之后，依旧因为开发分工的原因，对数据库方面的知识掌握依旧不多。我也相信，很多人对MySQL的 索引、 日志、 多版本并发控制、 ACID等等都只停留在八股文的阶段。
系统从圣诞节那天晚上开始，每天晚上固定十点多到十一点多这个时段，大概瘫痪1h左右，过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是，网页和App都打不开，请求超时。系统架构：
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 的慢查询一般是开发人员和DBA，获取糟糕的SQL和可能缺少索引的一种方法，这样的方法已经伴随了MYSQL 一致到了MYSQL 5.7，但是否我们可以有其他的方法来获取这样的可用性的信息，进而减少对SLOW LOG的依赖，这是一个可以探讨的问题。（这里不是要替代，而是抱着学习和探索的心态，也抱着顺应发展的一种心态）
一、前言 在互联网时代，业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付，数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求，单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中，最痛苦的无非是目录的不统一，配置文件的混乱以及DB主机的不标准，而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化，将以前不符合的标准的主机和实例
星球一位小伙伴面试了 网易，遇到了一个 性能类的面试题：CPU飙升900%，该怎么处理？
`user_id` int(9) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
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：
线上有个定时任务，这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理，每隔十分钟执行一次，直至成功。
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。
视频演示：https://www.douyin.com/video/7278552026181586216
当前，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会对性能造成一定的影响，慢查询日志支持将日志记录到文件中
第二层架构是MySQL比较有意思的部分，大多数MySQL的核心服务功能都在这一层，包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，存储过程、触发器、视图等。
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今天，我们通过模拟案例以及原理分析，去弄清楚MySQL中DDL的风险，以及如何避免事故发生。
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源，SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行，而其中10条SQL执行时间过长，从而导致每秒只能完成90条SQL，所有新的SQL将进入排队等待，直接影响业务，然后用户就各种投诉来了。
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。
今天上班的时候，要对一个数据库中的所有慢日志记录进行做一个统计，统计出数据库中所有慢日志用时最长的10条，这个需求乍一听比较简单，数据库中的满日志大概有5万多条吧，走个全表扫描也就不到半秒的时间。我第一反应是：
MongoDB的慢SQL日志是记录到业务库的system.profile表里，当线上DB运行缓慢时，开发通常联系DBA去排查问题，那么可以将这种机械化的工作，做成一个平台化、可视化的工具出来，让开发在网页里点点鼠标即可查看数据库运行状况，这将大大提高工作效率，降低对DBA的依赖。
MySQL 的慢查询日志记录的内容是：在 MySQL 中响应时间超过参数 long_query_time（单位秒，默认值 10）设置的值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit（默认值0）的语句。
入题之前先讲讲为什么写这篇文章，这就不得不提起mysql与percona，阿里基于mysql开发了AliSQL，写这篇文章的时候阿里已经将其开源，percona是一家领先的MySQL咨询公司，该公司基于mysql开发了Percona Server，Percona Server是一款独立的数据库产品，为用户提供了换出其MySQL安装并换入Percona Server产品的能力。percona除了开发了多款数据库产品，还开发了数据库监控程序：pmm（Percona Monitoring and Management）服务器，我们都知道mysql自身缺乏实时的监控功能，而此时pmm-server就恰好解决了我们这一难题，好了废话不多说，先看一张pmm server的监控图。
刚入职的时候，同事就提醒过我，涉及三四张表的时候，数据量大，尽量不用连表查询，用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
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