问题描述:某条sql语句在测试环境执行只需要1秒不到,到了生产环境执行需要8秒以上 在phpmyadmin里面执行性能分析,发现sending data占用了差不多90%以上的时间 查询一下“Sending data”状态的含义,原来这个状态的名称很具有误导性,所谓的“Sending data”并不是单纯的发送数据,而是包括“收集 + 发送 数据”.这里的关键是为什么要收集数据,原因在于:mysql使用“索引”完成查询结束后,mysql得到了一堆的行id,如果有的列并不在索引中,mysql需要重

转自http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问 2

这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

出处:http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从exp

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本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发”仅针对中小型应用而言,专业的数据库运维大神请无视.以下实践为个人在实际开发工作中,针对相对“大数据”和相对“高并发”场景的一些应对策略,部分措施并没有经过严格的对比测试和原理分析,如有错漏欢迎各种批评指教.减少查询的影响结果集,避免出现全表扫描.影响结果集是SQL优化的核心.影响结果集不是查询返回的 本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发

转载自 https://juejin.im/book/5bffcbc9f265da614b11b731/section/5c42cf94e51d45524861122d#heading-8 mysql实现这个机制的背后,主要有两种方式 采用 AUTO-INC 锁,也就是在执行插入语句时,就在表级别上加一个AUTO-INC锁.然后,为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值.在该语句执行完成之后,再把AUTO-INC锁释放掉.需要注意的是,在释放锁的时候,不同于一般情况下的

前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的,现在我们说另外一个处理方式,利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=l

-- 问题1 tablename使用主键索引反而比idx_ref_id慢的原因EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (idx_ref_id)EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (PRIMARY) 原因:可以看到走主键索引的时候效率比较差.那么是为什么呢.平时我们检索一列的时候,基本上等值或范围查询

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

你看看我做的实验,这个user表是300多W纪录,普通磁盘下,消耗时间最多的是Copy to tmp table 0.81秒,当然在ssd下,这个可以减少很多很多的,第二高就是sending data在0.009秒,第三才是optimizing解析器优化部分,才0.0003秒,是sending data的1/30不到.所以我从此可以理解成mysql解析器并不消耗过多的cpu资源. 个人一点点浅见,不一定完全对,毕竟我暂时没有碰到类似taobao以及tx那样的高并发环境,有过类似经验的朋友,欢迎交

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求

最近做的一个应用,功能要求非常简单,就是 key/value 形式的存储,简单的 INSERT/SELECT,没有任何复杂查询,唯一的问题是量非常大,如果目前投入使用,初期的单表 insert 频率约 20Hz(次/秒,我喜欢这个单位,让我想起国内交流电是 50Hz),但我估计以后会有 500Hz+ 的峰值.目前的工作成果,额定功率 200Hz(CPU 占用 10 – 20,load avg = 2),最大功率 500Hz(这时 load avg > 20,很明显,只能暂时挺挺,应该在出现这种负

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅

转:https://mp.weixin.qq.com/s/RYIiHAHHStIMftQT6lQSgA 做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数

一.需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库. 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作. 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能

码云代码仓库:https://gitee.com/tanjiajun/MysqlPool 代码仓库:https://github.com/asbectJ/swoole4.git 前言 在写这篇文章之前,看了好几篇实现连接池的文章,都是写的很不好的.摆明忽略了连接池的很多特性,很多都不具有抗高并发和连接复用.所以自己觉得有必须把最近几天,实现一个比较完整的php数据库连接池的点滴记录下来,望能帮助各位,感激者望多点赞和打赏. 一.数据库连接池基本概念 所谓的数据库连接池,一般指的就是程序和数据库保

一朋友最近新上线一个项目,本地测试环境跑得好好的,部署到线上却慢得像蜗牛一样.后来查询了一下发现一个sql执行了16秒,有些长的甚至80秒.本地运行都是毫秒级别的查询.下面记录一下困扰了两天的,其中一条sql的优化. 表结构及现象描述: CREATE TABLE `wp_goods` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_openid` ) NOT NULL DEFAULT '', `description` longtext , `u