pt-kill 是一个优秀的kill MySQL连接的一个工具,是percona toolkit的一部分,在因为空闲连接较多导致超过最大连接数、某个有问题的sql导致mysql负载很高时,都需要将一些连接kill掉,这个工具主要就是这个用途。
从show processlist 中获取满足条件的连接或者从包含show processlist的文件中读取满足条件的连接并打印或者杀掉或者执行其他操作,这个工具在工作中实用性很高,当服务器连接出现异常后第一想到的就是pt-kill,自己写一个脚本也可以,但是功能还是没有pt-kill强大;一般我喜欢将连接本地MySQL的必要信息放在一个文件文件中,当需要连接本地mysql时直接指定配置文件即可;
常用功能介绍
pt-kill --defaults-file xx --match-command Sleep --kill --victims all --interval 10 每隔10s 杀掉处于sleep状态的连接数;
pt-kill defaults-file xx --busy-time 60 --kill --victims all --interval 10 每隔10s 杀掉处初步runnning状态超过60s的连接数;
几个重要参数
--daemonize 放在后台以守护进程的形式运行;
--interval 多久运行一次,单位可以是s,m,h,d等默认是s
--victims 默认是oldest,只杀最古老的查询。这是防止被查杀是不是真的长时间运行的查询,他们只是长期等待。这种种匹配按时间查询,杀死一个时间最高值。
all 杀掉所有满足的线程
杀死所有,但最长的保留不杀
action
--kill 杀掉连接并且退出
--kill-query 只杀掉连接执行的语句,但是线程不会被终止
--print 打印满足条件的语句
QUERY MATCHES
--busy-time 批次查询已运行的时间超过这个时间的线程;
--idle-time 杀掉sleep 了多少时间的连接线程,必须在--match-command sleep时才有效
更多介绍可以参考官方的文档:https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.1/pt-kill.html#cmdoption-pt-kill--interval
参数
–busy-time
运行时间
–idle-time
空闲时间
–victims
所有匹配的连接,对应有最久的连接
–interval
间隔时间,默认30s,有点长,可以根据实际情况来调节
打印出来kill掉的连接
–match-command
匹配当前连接的命令
Query
Sleep
Binlog Dump
Connect
Delayed insert
Execute
Fetch
Init DB
Kill
Prepare
Processlist
Quit
Reset stmt
Table Dump
–match-state
匹配当前连接的状态
Locked
login
copy to tmp table
Copying to tmp table
Copying to tmp table on disk
Creating tmp table
executing
Reading from net
Sending data
Sorting for order
Sorting result
Table lock
Updating
–match-info
使用正则表达式匹配符合的sql
–match-db –match-user –match-host
见名知意
常用用法
杀掉空闲链接
pt-kill –match-command Sleep –idle-time 5 –host –port –interval –print –kill –victims all
杀掉运行时间超过5s的链接
pt-kill –match-command Query –busy-time 5 –host –port –interval –print –kill –victims all
杀掉匹配某个规则的正在运行的sql
pt-kill –match-command Query –busy-time 5 –host –port –interval –print –kill –victims all –match-info
杀掉正在进行filesort的sql
pt-kill –match-command Query –match-state “Sorting result” busy-time 5 –host –port –interval –print –kill –victims all
杀掉正在Copying to tmp table的sql
pt-kill –match-command Query –match-state “Copying to tmp table” busy-time 5 –host –port –interval –print –kill –victims all

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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