[问题] 有台MySQL服务器不定时的会出现并发线程的告警,从记录信息来看,有大量insert的慢查询,执行几十秒,等待flushing log,状态query end [初步分析] 从等待资源来看,大部分时间消耗在了innodb_log_file阶段,怀疑可能是磁盘问题导致,经过排查没有发现服务器本身存在硬件问题 后面开启线程上升时pstack的自动采集,定位MySQL线程等待的位置. [分析过程] 部署了pstack的自动抓取后,出现过6次thread concurrency >=50的告警

在一张2000万的表上增加了一个字段并字段一个默认值,执行这条语句(alter table tablename add new_col default ‘col’)一个小时没有执行完,问我有没有其他解决方法 我查了一下资料发现 Oracle11g中,在添加一个包含DEFAULT值的NOT NULL字段,Oracle不会去更新现有的数据,Oracle需要做的不过是将默认值以及对应的表信息.列信息一起存储在一个新增数据字典表ecol$中.这张表利用BLOB字段存储ALTER TABLE添加的DEFA

问题重现 select id from big_table where name = 'sdlkfjalksdjfla' limit 100; 首先看执行计划: hive> explain select * from big_table where name = 'sdlkfjalksdjfla' limit 100; OK STAGE DEPENDENCIES: Stage-0 is a root stage STAGE PLANS: Stage: Stage-0     Fetch Oper

今天遇到这个问题了.简单的增加语句,默认SQLPLUS执行,却会超时. 要增加客户端的TIMEOUT时间才可以解决.(感觉超过两三分钟,默认超时30秒) 另外, 也可以用两步操作(1,增加字段,2,修改默认值),或是加以NOT NULL参数. 参考URL: http://blog.csdn.net/mikean/article/details/24872955 http://blog.csdn.net/weiwangsisoftstone/article/details/7674916 类似语句

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

当oracle单表数据量上亿时,对表进行alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y';时,效率及安全性是必须考虑的因素. 本帖以2亿的数据表aa举例: alter table aa add column_1 varchar2(2) defalut 'Y'; Table altered Executed in 3600 seconds 直接用了一个小时,而且在这过程中是加上了表级锁,也就是连查询都是会被等待的,这是相当危险的操作. 为什么会

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

原文:mysql三种带事务批量插入 c#之mysql三种带事务批量插入 前言 对于像我这样的业务程序员开发一些表单内容是家常便饭的事情,说道表单 我们都避免不了多行内容的提交,多行内容保存,自然要用到数据库,如果循环打扰我数据库,数据库也会觉得很累,从而增加数据库服务器压力.所以小子不才,根据平时经验总结了一下用到的批量插入的方法代码.本文是针对c#语言开发,数据库是mysql数据库.当然我这是单片机的本地电脑运行,跟服务器上有很大区别,到了服务器上可能跑的比这快的多,话不多说看下文. 一 生成

使用场景 在线数据库的维护中,总会涉及到研发修改表结构的情况,修改一些小表影响很小,而修改大表时,往往影响业务的正常运转,如表数据量超过500W,1000W,甚至过亿时 在线修改大表的可能影响 在线修改大表的表结构执行时间往往不可预估,一般时间较长 由于修改表结构是表级锁,因此在修改表结构时,影响表写入操作 如果长时间的修改表结构,中途修改失败,由于修改表结构是一个事务,因此失败后会还原表结构,在这个过程中表都是锁着不可写入 修改大表结构容易导致数据库CPU.IO等性能消耗,使MySQL服务器性

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

1.Oracle表的管理 表名和列名的命名规则: 必须以字母开头: 长度不能超过30个字符: 不能使用oracle的保留字: 只能使用如下字符:A-Z, a-z, 0-9, $, # 等. Oracle支持的数据类型: 字符型 char 定长 最大2000个字符 char(10)----'小韩' 前四个字符放'小韩',后添加6个空格补全.(查询效率高) varchar2(20) 变长 最大4000个字符 vachar2(10)----'小韩' oracle分配四个字符,这样可以节省空间. clo

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http://www.169it.com/article/3219955334.html     sql语句使用基本原则:1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id... sql语句使用基本原则: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在

原文:走向DBA[MSSQL篇] 针对大表 设计高效的存储过程[原理篇] 附最差性能sql语句进化过程客串 测试的结果在此处 本篇详解一下原理 设计背景 由于历史原因,线上库环境数据量及其庞大,很多千万级以上甚至过亿的表.目标是让N张互相关联的表 按照一张源表为基表,数据搬移归档 这里我们举例N为50 每张表数据5000W 最差性能sql进化客串 2表KeyName 字段意义 名称等相同 从bug01 表中取出前500条不在bug02 表中的数据 最差性能: SELECT TOP 500 a.K

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC

1. 系统与安装数据库 [root@zhang ~]# cat /etc/redhat-release # 也可以使用其他版本 CentOS Linux release (Core) [root@zhang ~]# yum install -y mariadb mariadb-server # CentOS7的mysql数据库为mariadb ……………… [root@zhang ~]# systemctl enable mariadb.service # 开机自启动mariadb Create

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM

一.原始方法 在删除大表的时候,经常会由于数据量太大,造成日志文件满了,接着无法删除数据. 以下是删除大表不记录日志的具体步骤: 1.临时设置自动提交关闭 (使用命令db2 list command options查看Auto-Commit参数状态是否为OFF,如果不是则使用db2set DB2OPTIONS=+c永久关闭) update command options using c off 2.设置不记录日志 ALTER TABLE tabname ACTIVATE NOT LOGGED I