查看sql语句执行时间/测试sql语句性能 写程序的人,往往需要分析所写的SQL语句是否已经优化过了,服务器的响应时间有多快,这个时候就需要用到SQL的STATISTICS状态值来查看了. 通过设置STATISTICS我们可以查看执行SQL时的系统情况.选项有PROFILE,IO ,TIME.介绍如下: SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译和执行查询所需的时间(以毫秒为单位). SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的每个表的扫描数.逻辑读取数(

1.所有的InnoDB表都设计一个无业务用途的自增列做主键,对于绝大多数场景都是如此,真正纯只读用InnoDB表的并不多,真如此的话还不如用TokuDB来得划算: 2.字段长度满足需求前提下,尽可能选择长度小的.此外,字段属性尽量都加上NOT NULL约束,可一定程度提高性能: 3.尽可能不使用TEXT/BLOB类型,确实需要的话,建议拆分到子表中,不要和主表放在一起,避免SELECT * 的时候读性能太差. 4.读取数据时,只选取所需要的列,不要每次都SELECT *,避免产生严重的随机读问题

Summary Report中的时间说明 Summary是按整个场景的时间来做平均的,最大最小值,也是从整个场景中取出来的. (1)       平均响应时间:事物全部响应时间做平均计算 (2)       90%响应时间:将事物全部响应时间进行排序,然后求90%数据中的最大值,即是说事务所有运行次数中,90%落在这个时间内,10%在这个时间之外, 举例1:假设有10个响应时间,1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s,则90%的响应时间是9s.有10%个响应时间大于它,90

机缘巧合接触了一点关于sql注入的网络安全问题 依托 headers 的 sql 注入 一般来说大家都很清楚用户输入的危险性,通常会对用户表单提交的数据进行过滤(引号转码). 但是如果写过网络爬虫,那么就很清楚其实http的headers 也是由用户自己构造的,因此对一些从headers获取的变量就不能掉以轻心.比如<strongstyle="color:#890729;">userAgent, ip等. 这里有一个sql注入的题目:who are you? -- http

Summary是按整个场景的时间来做平均的,最大最小值,也是从整个场景中取出来的. (1)       平均响应时间:事物全部响应时间做平均计算 (2)       90%响应时间:将事物全部响应时间进行排序,然后求90%数据中的最大值,即是说事务所有运行次数中,90%落在这个时间内,10%在这个时间之外, 举例1:假设有10个响应时间,1s,2s,3s,4s,5s,6s,7s,8s,9s,10s,则90%的响应时间是9s.有10%个响应时间大于它,90%的时间小于或等于它 举例2:假设有10个

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/M2l0ZgSsVc7r69eFdTj/article/details/79652064 本文为Kubernetes监控系列的第二篇文章.系列文件夹例如以下: __biz=MzA5OTAyNzQ2OA==&mid=2649697213&idx=1&sn=a6fbe37c19a9b6a7fa7916a6f3a86771&chksm=889314debfe49dc8f0b684de

我们需要知道的是sysbench并不是一个压力测试工具,是一个基准测试工具.linux自带的版本比较低,我们需要自己安装sysbench. [root@test2 ~]# sysbench --version sysbench 安装sysbench,sysbench的源码托管在GitHub上,下载源码: unzip sysbench-master.zip #解压源码 yum -y install make automake libtool pkgconfig libaio-devel #下载依赖

注意:本文刚开始只介绍了sysbench 0.5之前的版本,在了解了sysbench 0.5之后进行了补充,大部分测试和参数都是一样的,只是sysbench 0.5 在测试数据库方面更加全面丰富. 关注sysbench 0.5 oltp 测试的,可以直接调到最后sysbench 0.5部分. 1. sysbench 介绍 sysbench是一个模块化的.跨平台.多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数 下的数据库负载情况.关于这个项目的详细介绍请看:http://sysbench.s

目录 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.进行OLTP测试 三.测试结果解读: 四.关于测试后的结论: 五.关于测试后的性能优化: 1.善后清理工作: 2.运行优化建议工具 3.修改mysql参数 4.再次启动测试流程 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Int

###########说明1: 1 Swingbench 简述 1.1 概述 这是Oracle UK的一个员工在一个被抛弃的项目的基础上开发的.目前稳定版本2.2,最新版本2.3,基于JDK1.5.该工具是免费的,可以在作者的网站上自由下载,并且拥有详细的使用文档.除了Swingbench,作者还开发了两个相关工具:测试数据生成工具DataGenerator和跟踪文件分析工具Trace Analyzer. Swingbench可 以执行4种不同的标准测试(benchmark),拥有三种前端展示方

原文  https://zhuoroger.github.io/2016/08/20/redis-monitor-and-alarm/? 对于任何应用服务和组件,都需要一套完善可靠谱监控方案. 尤其redis这类敏感的纯内存.高并发和低延时的服务,一套完善的监控告警方案,是精细化运营的前提. 本文分几节,细说Redis的监控和告警: 1.Redis监控告警的价值 2.Redis监控的数据采集 3.Redis告警策略 4.基于Open Falcon的Redis监控告警方案 Redis监控告警的价值

本文总结了一些工作常见的sql优化例子,虽然比较简单,但很实用,希望对大家有所帮助.sql优化一般分为两类,一类是sql本身的优化,如何走到合适的索引,如何减少排序,减少逻辑读:另一类是sql本身没有优化余地,需要结合业务场景进行优化.即在满足业务需求的情况下对sql进行改造,已提高sql执行速度,减少响应时间. 例子1: SELECT ID FROM SENDLOG WHERE TO_DAYS(NOW())-TO_DAYS(GMT_CREATE) > 7; 问题:对索引列GMT_CREATE进

     烂sql不仅直接影响sql的响应时间,更影响db的性能,导致其它正常的sql响应时间变长.如何写好sql,学会看执行计划至关重要.下面我简单讲讲mysql的执行计划,只列出了一些常见的情况,希望对大家有所帮助. 测试表结构: CREATE TABLE `t1` (   `c1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',   `c2` varchar(128) DEFAULT NULL,   `c3` varchar(64) DEFAULT NULL,   `c4` i

日历基本活动表的数据有四千万条,在这些生产库业务中是小的了. 从三个方面提高效率: 1.sql语句 要绑定变量,sql语句书写规范这些,包括的就多了.主要目的就是提高数据库吞吐量及业务SQL响应时间. 2.表设计 是否按范式设计,是否违反范式设计采用容易,减少查询语句的表关联等 3.从db角度是执行计划 保证正确的SQL执行计划 ------------------------------------------下面我们详细分析----------------------------------

转自:http://imysql.com/2015/05/24/mysql-optimization-reference-1.shtml 本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式.这是上篇. 1.硬件层相关优化 1.1.CPU相关 在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配

1．引言 由于PL/SQL不能用来开发面向普通用户的应用程序,必须借助其他语言或开发工具. 在Linux操作系统下应该用什么语言或开发工具来进行Oracle数据库应用的开发呢?本文将介绍2种方案:Pro*C.JDBC.而另一种SQLJ方法, 限于篇幅省略. 2． 环境设置 2.1 软件环境 本文的实验环境是在Red Hat Linux 9.0操作系统下,因为Oracle 9i要求至少512MB内存,所以我们选择Oracle 9iR2作为数据库环境.说明一 点:Oracle 9i的典型安装不包括P

  本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了. 1.硬件层相关优化 1.1.CPU相关 在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配置,目的是发挥CPU最大性能,或者避免经典的NUMA问题: 1.选择Performance Per Watt Optimized(DAPC)模式,发挥CPU最大性能,跑DB这种通常需要高运算量的服务就不

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

Analyze StatementThe ANALYZE statement can be used to gather statistics for a specific table, index or cluster. The statistics can be computed exactly, or estimated based on a specific number of rows, or a percentage of rows: ANALYZE TABLE employees

本节描述了用于检查和操作字符串数值的函数和操作符.在这个环境中的字符串包括所有 character, character varying, text 类型的值.除非另外说明,所有下面列出的函数都可以处理这些类型,不过要小心的是,在使用 character 类型的时候,需要注意自动填充的潜在影响.通常这里描述的函数也能用于非字符串类型,我们只要先把那些数据转化为字符串表现形式就可以了.有些函数还可以处理位串类型. SQL 定义了一些字符串函数,它们有指定的语法(用特定的关键字而不是逗号来分隔参数)

我们知道命令行的方式执行完成jmeter后,会生成jtl文件,里面打开后就是一行行的测试结果, <httpSample t="1" lt="1" ts="1450684950333" s="true" lb="app.testdelay" rc="200" rm="OK" tn="appdelay-3000g3m 1-1" dt="