此文转自:https://blog.csdn.net/hanjungua8144/article/details/84317829 一.SQL查询语句优化基本思路和原则 优化更需要优化的Query.定位优化对象的性能瓶颈.明确优化目标.从Explain入手.多使用Profile.永远用小结果集驱动大的结果集.尽可能在索引中完成排序.只取自己需要的Columns.仅仅使用最有效的过滤条件.尽可能避免复杂的Join和子查询 二.从explain入手 用explain进行分析执行计划,并解释各个值 i

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

前言 只有光头才能变强 刷面试题的时候,不知道你们有没有见过MySQL这两个命令:explain和profile(反正我就见过了).. 之前虽然知道这两个命令大概什么意思,但一直没有去做笔记.今天发现自己的TODO LIST有这么两个命令,于是打算来学习一番,记录一下~ 使用的MySQL的版本为5.6.38 一.explain命令 1.1体验explain命令 首先我们来体验一下explain命令是怎么使用的,以及输出的结果是什么: explain select * from table_use

最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用了不同的数据结构来记录数据.因此它们所适用的场景也不尽相同. 其中最为特别的便是图形数据库了.可以说,它和其它的

1尽可能使用更小的类型 2尽可能的定义字段为not null,除非这个字段需要设置成null 3如果没有可变长度的字段varchar,尽可使用char 4所有字段应该有默认值 5所有的数据应该在保存之前进行处理,保证数据的完整性 6索引优化,索引包含普通索引,唯一索引,主键索引,组合索引.详情可以参考:http://database.51cto.com/art/200910/156685.htm 7尽可能使用长链接 8分页操作时候尽量和排序操作一起使用limit order by 9.查询时,能

转载自原文地址:http://www.cnblogs.com/loveis715/p/5277051.html 最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用

阅读目录 代码 数据库 缓存 异步 NoSQL JVM调优 多线程与分布式 度量系统(监控.报警.服务依赖管理) 案例一:商家与控制区关系的刷新job 案例二:POI缓存设计与实现 案例三:业务运营后台相关页面的性能优化 add by zhj: 我个人感觉性能优化分析影响性能的因素有哪些,然后按影响力的大小进行排序,然后进行排序. 然后进一步分析每个因素为何会影响性能,把这些因素再找出来,再按影响力大小进行排序.基本上,经过 这两层的分析,基本就够用了.对这些因素思考解决办法. 1. 数据库层

10个月前,我开始用neo4j做cmdb. 初体验下去neo4j很美好. 但是一年中发现一些问题, 仅仅是个人的体验.经供参考 查询语言 如果接触过Neo4j,都会为Cypher的简单和易用感觉到惊叹, 向其他数据库一样,Neo4j也提供了Explain和Profile工具.这样让你容易理解查询是如何运作的.如果你看过neo4j的查询计划优化的图,你会发现一大堆牵扯的线. 最开始简单的查询,一切都很美好.当业务需求越来杂,你用到的查询越来越复杂,你就发现,天啊. 为什么我改了这么一小段代码的顺序

概要 之前看过<高性能mysql>对mysql数据库有了系统化的理解,虽然没能达到精通,但有了概念,遇到问题时会有逻辑条理的分析; 问题 问题:公司xxx页面调用某个接口时,loading数秒,之后返回结果集不完整: 分析思路 查看服务A端日志,日志并没有发现error;但发现该API接口还调用了另外一个服务B的API接口,并且返回内容和预期返回结果不匹配(返回结果不完整),将问题定位到服务B端; 查看服务B端日志发现,偶发性的报如下error,但不报error时返回结果集依然存在不完整; o

目录 一.破解密码以及无密码登录 1.1 破解密码 1.2 无密码登录 1.3 定义不同的客户端 1.4 家目录下 二.视图 三.函数 3.1 系统函数 3.2 自定义函数 3.3 自定义函数中定义局部变量语法: 四.存储过程procedure 4.1 存储过程:存储过程保存在mysql.proc表中 4.2 存储过程优势 4.3 流程控制 五.触发器 5.1 创建触发器 5.2 查看触发器 五.服务器配置(变量) 5.1 服务器配置 5.2 服务器端设置 5.3 SQL_MODE 六.查询缓存

1.查看httpd进程数(即prefork模式下Apache能够处理的并发请求数): ps -ef | grep httpd | wc -l 返回结果示例: 1388 表示Apache能够处理1388个并发请求,这个值Apache可根据负载情况自动调整 2.查看Apache的并发请求数及其TCP连接状态: netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' 返回结果示例: LAST_ACK 5 SYN_RECV

一种是innodb,一种是myisam,两者的主要区别是①myisam不支持事务处理,而innoDB支持事务处理 ②myisam 不支持外键,innoDB支持外键 ③myisam支持全文检索,而innoDB在MySQL5.6版本之后才支持全文检索 ④数据的存储形式不一样,mysiam表存放在三个文件:结构.索引.数据,innoDB存储把结构存储为一个文件,索引和数据存储为一个文件 ⑤myisam在查询和增加数据性能更优于innoDB,innoDB在批量删除方面性能较高. ⑥myisam支持表锁,

==========================理解 mem_limit 参数==========================set mem_limit=-1b #取消内存限制set mem_limit=1gb #设置单机内存上限为1GB, 注意是单机set mem_limit=1mb #设置单机内存上限为1MB, 注意是单机如果设置了 mem_limit, impala 将跳过Query内存评估环节, 直接检查Pool中剩余内存是否够用, 如果够用的话, 将直接执行. 如果不够用的话,

背景:最近我在找工作,前期就像打了鸡血的一样,隔一段时间没有面试,就又松懈了下来,看到别人写的面经,感觉就像打脸一般,以后要多多总结前人的经验,时刻保持压力状态才是. 作者:nuaazhaofeng2017-03-19 收录到我的专题 标签 面试 这块 一般 一些 自己   最近打算换城市了,受不了北京的雾霾了,所以准备逃离啦.所以一直在面试中,整理了下最近遇到的一些面试题,供大家参考.其中会包含一些面试的小经验,如果您是面霸,希望能给予指导.自己不是大牛,如果您是大牛,也可以忽略之.我面试的岗

索引相关命令 - 查看表结构 desc 表名 - 查看生成表的SQL show create table 表名 - 查看索引 show index from 表名 - 查看sql执行时间 set profiling = 1; SQL... show profiles;   命中索引的语法 - like '%xx' select * from tb1 where name like '%cn';   - 使用函数       select * from tb1 where reverse(name

Graph Fundamentals 基础 Basic concepts to get you going. A graph database can store any kind of data using a few simple concepts: Nodes - graph data records 节点 Relationships - connect nodes 关系 Properties - named data values 属性   A Graph Database Neo4j

MySQL优化概述 MySQL数据库常见的两个瓶颈是:CPU和I/O的瓶颈. CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候. 磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上. 我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态.除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能. MySQL优化方案 Mysql的优化,大体可以分为三部分:索

在我们调优MySQL的SQL时候,通常使用三种工具进行查看sql执行的效率,explain.profile.optimizer_trace.前两个经常被人使用,由于第三个难度较大,大家使用的较少,下面简单说下如何使用.   opitimizer_trace的使用: # 开启跟踪,默认是关闭的 SET optimizer_trace="enabled=on";       #执行你的sql语句 select .... #查看trace信息 SELECT * FROM INFORMATIO

图数据库Neo4j简介 转自: 图形数据库Neo4J简介 - loveis715 - 博客园https://www.cnblogs.com/loveis715/p/5277051.html 最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column F

一.MySQL的架构 连接器 连接池,安全认证.线程池.连接限制.检查内存.缓存 SQL接口 DML.DDL SQL解析器,对SQL语句的权限检查.解析为二进制程序 优化器,优化访问路径 缓存cache,buffer 存储引擎 innodb 文件系统 日志 二.查询缓存(Query Cache) SQL语句 查询缓存 解析器 解析树 预处理 查找最好的查询路径 查询优化SQL语句 执行计划 API调用存储引擎 调用数据,返回结果 缓存SELECT操作或预处理查询的结果集和SQL语句,当有新的SE