怎样查出SQLServer的性能瓶颈 --王成辉翻译整理,转贴请注明出自微软BI开拓者[url]www.windbi.com[/url]--原帖地址 如果你曾经做了很长时间的DBA,那么你会了解到SQLServe的性能调优不是一个精密的科学.即使是,对于为最佳的性能找到最佳的配置也是很困难的.这是因为对于调优来说很少东西是绝对的.例如,一个性能调优可能对某一方面有用,可是却会影响其他的性能. 我曾经做过DBA,在最后7年的日子里,我总结了一套SQLServer调优的清单.当第一次进行SQLSer

--查看数据库中表的语句 SELECT s2.dbid , DB_NAME(s2.dbid) AS [数据库名] , --s1.sql_handle , ( SELECT TOP 1 SUBSTRING(s2.text, statement_start_offset / 2 + 1, ( ( CASE WHEN statement_end_offset = -1 THEN ( LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), s2.text)) * 2 ) ELSE statement_en

--查看数据库中表的语句 SELECT s2.dbid , DB_NAME(s2.dbid) AS [数据库名] , --s1.sql_handle , ( , ( ( THEN ( LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), s2.text)) ) ELSE statement_end_offset ) ) AS [语句] , execution_count AS [执行次数] , last_execution_time AS [上次开始执行计划的时间] , total_worker

当SQL Server的性能变差时,最可能发生的是以下两件事: 首先,某些查询产生了系统资源上很大的压力.这些查询影响整个系统的性能,因为服务器无法足够快速地服务其他SQL查询. 另外,开销较大的查询阻塞了其他请求相同数据库资源的查询,进一步降低了这些查询的性能.优化开销较大的查询不仅改进它们本身的性能,而且减少数据库阻塞和SQL Server资源压力从而提高了其他查询的性能. 识别开销较大的查询 SQL Server的目标是在最短时间内将结果集返回给用户.为此,SQL Server查询优化器生

以前总结过一篇文章SQL SERVER中什么情况会导致索引查找变成索引扫描 介绍了几种索引查找(Index Seek)变成索引扫描(Index Scan)的情形.昨天写一篇文章的时候,也遇到了一个让人奇怪的执行计划.一时没有想明白为什么优化器会选择聚集索引扫描.案例详情请见SQL Server OPTION (OPTIMIZE FOR UNKNOWN) 测试总结 .  如下所示,测试环境为SQL Server 2014,数据库为AdventureWorks2014 CREATE PROCEDUR

https://cn.vuejs.org/v2/guide/computed.html#基础例子 计算属性 vs 侦听属性 Vue 提供了一种更通用的方式来观察和响应 Vue 实例上的数据变动:侦听属性.当你有一些数据需要随着其它数据变动而变动时,你很容易滥用 watch——特别是如果你之前使用过 AngularJS.然而,通常更好的做法是使用计算属性而不是命令式的 watch 回调.细想一下这个例子: <div id="demo">{{ fullName }}</d

使用 String 类型内存开销大 1.简单动态字符串 2.RedisObject 3.全局哈希表 使用 Hash 来存储 总结 参考 使用 String 类型内存开销大 如果我们有大量的数据需要来保存,在选型数据类型我们就需要知道 String 的内存开销是很大的 这里我们来分析下使用一个 String 类型需要用到的内存 1.简单动态字符串 Redis 中的 String,使用的是简单动态字符串(Simple Dynamic Strings,SDS). 来看下数据结构 struct sdsh

sql server或者说关系型数据库中不要做一个字段存储大数据量的设计,比如要插入3000w条数据,然后每条数据中有一个文章字段,这个字段每条大概都需要存储几m的数据,那么算下来这个表就得有几百个G,那么此时sql server这个表就很难维护了,比如新建个字段,更新个索引等等,基本上无法操作了. 解决方式 1.把文章字段的数据存成文件. 2.直接换文档型数据库,比如Mongodb等等. 其实原则就是关系型数据库主要存储业务数据为主,大信息类数据需要文档结构或者文档型数据库处理.

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 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

本课主题 Linux 休系结构图 Linux 系统启动的顺序 Linux 查看内存和 CPU 指令 环境变量加载顺序 Linux 内存结构 Linux 休系结构图 Linux 大致分为三个层次,第一层是就是 用户空间层,就是离我们最近的层,它一般有Shell和应用程序,大数据基乎所有的应用软件都在用户空间层,另外就是核心层,它是 Linux 的内核,它负责与硬件进行交互,为系统的用户空间提供服务.为了不让用户空间直接访问内核的地址空间,它做了限制,加了一层 System Call,防止系统当机.

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

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

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Session接口: Session接口 Session 接口对于Hibernate 开发人员来说是一个最重要的接口.然而在Hibernate中,实例化的Session是一个轻量级的类,创建和销毁它都不会占用很多资源.这在实际项目中确实很重要,因为在客户程序中,可能会不断地创建以及销毁Session对象,如果Session 的开销太大,会给系统带来不良影响.但是Session对象是非线程安全的,因此在你的设计中,最好是一个线程只创建一个Session对象. session可以看作介于数据连接与事

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的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP

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: 转自:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 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

1.kafka的message包括哪些信息 一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成. 当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性, 比如是否压缩.压缩格式等等):如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了