当我们要迁移到新的环境之前,我们都想测试下我们新的环境是否能负荷生产的负载。同时,对于一些特殊的应用场景,我们还需要考虑模拟更大的并发量来测试是否能顶住未来的压力。举个简单的例子,我搞个电子商务的网站,我现在每秒能支持1000个人同时在线做查
当我们要迁移到新的环境之前,我们都想测试下我们新的环境是否能负荷生产的负载。同时,对于一些特殊的应用场景,我们还需要考虑模拟更大的并发量来测试是否能顶住未来的压力。举个简单的例子,我搞个电子商务的网站,我现在每秒能支持1000个人同时在线做查询,购买等等操作。那么未来我们的网站影响力得到了扩大,可能有更多的人进行访问,比如1万人、10万人,这个压力下我的数据库服务器能顶住吗?在这里不得不吐槽一下我们的某(tie)车(dao)票(bu)的网站,真是烂的要死,一到过年的时候,就卡个不行。他们真应该多做做这种加压测试。上一篇我们主要介绍了Database Replay基本使用,我们捕获了现有的压力,然后拿到新的环境上去播放,基本上是1比1的。这一篇我们要进行一个加压的播放,这主要取决于我们的参数SCALE_UP_MULTIPLIER。这个参数可以帮助我们把只读的操作按照比例进行扩大。对于DML、DDL,或者是修改数据库的PL/SQL代码以及SELECT FOR UPDATE都将被忽略掉。这个也比较容易理解,毕竟修改操作是独占不能共享的。
上一篇我们捕获的一个环境的数据如下,这里可以看到USER_CALLS为56次,那么我们加速10倍播放,一定会达到5600次。我们来实验一下。
SQL> select name, directory, status, start_time, end_time, USER_CALLS,TRANSACTIONS from dba_workload_captures; NAME DIRECTORY STATUS START_TIM END_TIME USER_CALLS TRANSACTIONS -------------------- --------------- --------------- --------- --------- ---------- ------------ test_capture_1 DATA_PUMP_DIR COMPLETED 20-APR-14 20-APR-14 56 10
1.预处理数据
SQL> exec dbms_workload_replay.process_capture('DATA_PUMP_DIR'); PL/SQL procedure successfully completed
2.执行重放
SQL> exec dbms_workload_replay.initialize_replay (replay_name => 'test_replay_1', replay_dir => 'DATA_PUMP_DIR'); PL/SQL procedure successfully completed. SQL> select id,name,PARALLEL,CAPTURE_ID,STATUS,USER_CALLS from DBA_WORKLOAD_REPLAYS; ID NAME PAR CAPTURE_ID STATUS USER_CALLS ---------- ------------------------------ --- ---------- ---------------------------------------- ---------- 61 test_replay_1 NO 65 INITIALIZED SQL> exec DBMS_WORKLOAD_REPLAY.prepare_replay (synchronization => TRUE,SCALE_UP_MULTIPLIER=>100); PL/SQL procedure successfully completed.
新开一个终端,在终端上的datadump目录下运行:
[oracle@11g dpdump]$ wrc system/oracle mode=replay replaydir=/oracle/app/oracle/admin/ora11/dpdump Workload Replay Client: Release 11.2.0.4.0 - Production on Mon Apr 21 20:57:38 2014 Copyright (c) 1982, 2011, Oracle and/or its affiliates.? All rights reserved. Wait for the replay to start (20:57:38)
切换回刚才的SQLPLUS窗口,开始执行Replay操作。
SQL> exec DBMS_WORKLOAD_REPLAY.START_REPLAY(); PL/SQL procedure successfully completed.
再看终端窗口的显示。
Disconnected from Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options [oracle@11g dpdump]$ wrc system/oracle mode=replay replaydir=/oracle/app/oracle/admin/ora11/dpdump Workload Replay Client: Release 11.2.0.4.0 - Production on Mon Apr 21 20:57:38 2014 Copyright (c) 1982, 2011, Oracle and/or its affiliates.? All rights reserved. Wait for the replay to start (20:57:38) Replay started (20:57:44) Replay finished (20:58:58)
完成后切换回SQLPLUS下执行查询。可以看到USER_CALLS是之前的10倍。
SQL> select id,name,PARALLEL,CAPTURE_ID,STATUS,USER_CALLS from DBA_WORKLOAD_REPLAYS; ID NAME PAR CAPTURE_ID STATUS USER_CALLS ---------- ------------------------------ --- ---------- ---------------------------------------- ---------- 61 test_replay_1 NO 65 COMPLETED 5600
再看看我们的事务,没有变化,发现还是10次。
SQL> connect test/test Connected. SQL> select count(1) from tt;?? COUNT(1) ---------- ??????? 10
通过这个参数,我们可以模拟更高的查询并发,预测生成环境未来的负载能力。同时,我们还可以生成更多的报告来进行对比。如果发现某些语句查询在1000个人下面正常,在1万、10万下就变得缓慢,那就需要去整改。比如逻辑读高的,一点点会话看不出什么问题的。一大堆会话就容易出现latch:cache buffer chains的等待。这能指导我们进行SQL调整。
原文地址:Database Replay加压播放参数之SCALE_UP_MULTIPLIER, 感谢原作者分享。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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