希望这期不要掉粉,因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看,也是有营养的,虽然放到了一般不会发文的周六,也没想有多少观众,就当自己对某些东西的回顾和反思。
近日公司服务器频频出现由于内存不足而引起的IIS工作不正常的情况,通过观察,服务器的大部分内存都被SQL SERVER所占用。要想让SQL SERVER释放掉占用的内存,只能通过重新启动MSSQLSERVER服务来实现,SQL SERVER 2000自身并未提供类似的功能。
程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM)。
Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。
App前期的工作主要以业务开发为主,在开发阶段,我们比较关注的是如何能个快速迭代开发,当这个紧锣密鼓的阶段结束之后,大多数App会走向稳定运营的阶段了,那么在业务开发需求没有那么紧急的情况下,我们势必会找点其他的乐子了,比如,如何提升App的体验,当然这个就说得有点虚了,体验包括太多太多了,例如,在用户操作上讲究秒响应,在App耗电上要求处在同类App中的一个较少的层次,在安装包大小上别搞得太大,不然用户可能都不想安装,心理承受成本较高,在发送ugc上要求秒发,在内存占用上要求不要吃我手机太多内存,在冷启动的时候,别让我等太久以至于我失去耐心,在流量上要求别耗我太多,用户基本上也有一个心理预期,太多了可能觉得你是不是偷偷干了点啥,会卸载你,其实还有很多很多的指标可以来做用户体验。
前言:众所周知,cpu,内存,磁盘是一个服务非常重要的三个核心资源,本章将介绍SQL Server 内部的内存结构和内存管理。最后给出内存在腾讯云SQL Server云数据库监控指标中的反应,帮助用户了解SQL Server云数据库的特性。
细说SQL Server中的加密 简介 加密是指通过使用密钥或密码对数据进行模糊处理的过程。在SQL Server中,加密并不能替代其他的安全设置,比如防止未被授权的人访问数据库或是数据库实例所在的Windows系统,甚至是数据库所在的机房,而是作为当数据库被破解或是备份被窃取后的最后一道防线。通过加密,使得未被授权的人在没有密钥或密码的情况下所窃取的数据变得毫无意义。这种做法不仅仅是为了你的数据安全,有时甚至是法律所要求的(像国内某知名IT网站泄漏密码这种事在中国可以道歉后不负任何责任了事,在米国
对于分析性大数据存储系统来说,在业界有个很普遍的认识,类似大数据Greenplum,Postgrasql ,Clickhouse等存储系统不支持高并发写入和读取。因此使用这类的大数据存储系统都需特别注意一些使用问题,避免集群服务不可用。
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill,实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂,内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭),会带来额外的内存消耗和性能损失,在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C(基于MySQL5.7)总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
TensorBase 是第一个在真正的 RISC-V 芯片上运行的 SQL 数据库
临时表空间是Oracle数据库的重要组成部分,尤其是对于大型的频繁操作,如创建索引、排序等等都需要在临时表空间完成来减少内存的开销。当然对于查询性能要求较高的操作应尽可能的避免在磁盘上完成这些操作。
作者:张远,腾讯CDB高级工程师;余成真,微盟DBA负责人 首发:「老叶茶馆」微信公众号 背景 微盟是中小企业云端商业及营销解决方案提供商,客户营销活动天天有,7月17日是某客户的超级营销日,老板要求全力护航,不允许任何故障。而营销活动前几天陆续收到几条腾讯云CDB实例OOM的短信报警。因为用云数据库,处理这个报警对于DBA来说太easy,腾讯DBA团队接管了。腾讯DBA大神们拿出各种经验来揣测原因,但收效甚微,MySQL OOM还在继续报警。为了保证线上稳定性以及营销活动的顺利开展,腾讯
* 需开启所有的memory类型的instruments:update setup_instruments set enabled='yes' where name like '%memory/%';
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后,再获取10条记录,其性能可想而知。而在分库分表的情况下(假设分为2个库),为了保证数据的正确性,SQL会改写为:
工程师反馈数据库服务器内存使用率高,并且之前曾触发告警,登录服务器使用top -u mysql查看进程使用内存信息:
首先要明确,php-monitor 包含两部分,数据收集和数据可视化。数据收集需要将 php-monitor 整合进项目中,数据可视化部分则单独部署。这两块的数据部分互通即可。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
原文地址:http://support.microsoft.com/gp/anxin_techtip6/zh-cn
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
链接:https://juejin.cn/post/7221461552343072828
session 视图和 processlist 视图基本一样,只是把后台线程过滤掉。
这一章节展示了一些可以用来帮助找到shared pool中的潜在问题的SQL语句。这些语句的输出最好spool到一个文件中。
在最近的一个报告分析中,再次遭遇到全中文的数据结构设计。从图示中可以看到,所有的表名、索引名等,都是用中文命名的。 我们不考虑面向对象、方法那回事,单纯从技术角度讨论一下,中文命名在可能存在什么坏处呢? 从性能上来看,通常每个中文字占用两个字节,会显著增加存储空间,比如图示中“检验标本记录”会占用12个字节,而如果用拼音缩写“JYYBJL”,空间会减少一半,还可以进一步压缩,英文缩略也是如此。 以中文存储记录表名、索引名、字段名,会显著增加SQL文本长度,占用更多的DC字典缓存,占用更多的Shared Po
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍,今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟,并没有太多的经验和扎实的基础,所以有错误的地方希望大家指出。
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警,最后系统都无法访问;
server层:(所有跨存储引擎的操作均在这一层完成,包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成)
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
MySQL 临时表分为两种:外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表,explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
DB2 中的包是一组信息,其可以控制任何静态SQL语句的编译,部分控制着任何动态SQL语句的编译 以及可以影响在其范围内发出的任何SQL请求的执行。
当我们收到反馈说数据库响应慢或者压测过程中数据库有报错,第一步先收集数据库服务器资源使用情况,这一步是处理所有故障的前提。
代码生成技术广泛应用于现代的数据库系统中。代码生成是将用户输入的表达式、查询、存储过程等现场编译成二进制代码再执行,相比解释执行的方式,运行效率要高很多。尤其是对于计算密集型查询、或频繁重复使用的计算过程,运用代码生成技术能达到数十倍的性能提升。
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?
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 优化原则:减少系统瓶颈,减少资源占用,增加系统的反应速度。
作者:龚唐杰,爱可生 DBA 团队成员,主要负责 MySQL 技术支持,擅长 MySQL、PG、国产数据库。
公司的业务量比较大,在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory,JVM内存溢出)的现象,那该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
这些基本的使用方式和注意事项可以帮助你有效地使用 mysql_query 来执行数据库操作。
尤其是大对象,80%以上的情况就是他。 那么大对象从哪里来的: 【1】数据库(包括 Mysql和 Mongodb等 NOSql数据库),结果集太大; 【2】第三方接口传输的大对象; 【3】消息队列,消息太大;
在日常工作中,时不时会收到内存使用率高的告警,那么我们应该如何处理呢?本文将从Linux和MySQL两个层面,介绍内存管理的相关知识点,希望能给大家带来一些帮助,以便更好地应对内存问题。
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章,里面 99% 会提到:单表数据量大了,需要进行分片(水平拆分 or 垂直拆分)。分片之后,业务上必然面临的场景:跨分片的数据合并。今天我们就一
image.png 背景 打开会话速度慢 在同一个会话有较多的历史消息下,各种查询,更新,删除等操作,速度明显下降。 在会话内有较大量历史消息情况下,进入速度/刷新速度明显降低。 分析阶段 整个优化我们分2个阶段进行: 第一阶段,针对历史记录较小的会话 通过Android自带的trace工具分析,我们发现较大的耗时分布在进入会话的几个关键点: 在打开会话过程中涉及的磁盘读写操作 加载会话UI所执行的inflate操作(inflate指的是创建View对象) 退出会话后,列表控件的数据适配器被重置,触发
通常我们在自己电脑上搭建项目环境时,都免不了要安装Oracle。不管你硬件多强悍,都会发现,Oracle服务一旦启用,内存立马吃紧。笔者内存8G,启动一个VS,启动一个Eclipse,启动一个虚拟机,开一个Tomcat,再开一个PL/SQL,内存基本就耗去了一大半。再启用Oracle服务,内存马上飙升五六百兆,程序便会频繁出现假死。
这个问题在朋友圈引起了很多朋友的兴趣,转发并且提问,希望有一个标准答案输出作为参考。
先设定单个 Executor 核数,根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量,每个节
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
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