其实最终还是因为在短期内生成了大量的redo,造成了频繁的日志切换,导致归档占用了大量的空间,最后无法登录,从这个层面来说,我
接着上次分享的关于数据库无法登录的原因
其实最终还是因为在短期内生成了大量的redo,造成了频繁的日志切换,导致归档占用了大量的空间,最后无法登录,从这个层面来说,我们可以做一些工作来尽可能长时间的保留近期的归档,但是我们还可以换一个思路,那就是看看到底是什么操作生成了大量的redo,能不能试着减少redo的生成量。
一般来说,这个问题有点傻,日志肯定是记录尽可能完整的信息,这是做数据恢复的基础,我们还是不要过早下结论,先来分析一下再来做决定。
查看数据库的redo切换频率,在近几天内的redo切换频率极高,对于一个OLTP的系统来说是很非常高的负载,这种频繁的日志切换我也只在数据迁移的一些场景中碰到过。
但是奇怪的是查看数据库的DB time,却发现这个值其实并不高,看起来似乎有些矛盾,从这一点来看数据库内的数据变化频率其实并不是很高。
BEGIN_SNAP END_SNAP SNAPDATE DURATION_MINS DBTIME
---------- ---------- ----------------------- ----------
82560 82561 05 Sep 2015 00:00 30 26
82561 82562 05 Sep 2015 00:30 30 26
82562 82563 05 Sep 2015 01:00 29 29
82563 82564 05 Sep 2015 01:30 30 27
82564 82565 05 Sep 2015 02:00 30 23
82565 82566 05 Sep 2015 02:30 30 23
82566 82567 05 Sep 2015 03:00 30 20
82567 82568 05 Sep 2015 03:30 30 22
82568 82569 05 Sep 2015 04:00 30 20
82569 82570 05 Sep 2015 04:30 30 25
82570 82571 05 Sep 2015 05:00 30 23
82571 82572 05 Sep 2015 05:30 30 27
82572 82573 05 Sep 2015 06:00 30 40
82573 82574 05 Sep 2015 06:30 30 26
82574 82575 05 Sep 2015 07:00 30 28
82575 82576 05 Sep 2015 07:30 30 34
82576 82577 05 Sep 2015 08:00 29 40
82577 82578 05 Sep 2015 08:30 30 37
82578 82579 05 Sep 2015 09:00 30 40
82579 82580 05 Sep 2015 09:30 30 38
82580 82581 05 Sep 2015 10:00 30 41
82581 82582 05 Sep 2015 10:30 30 40
82582 82583 05 Sep 2015 11:00 30 37
82583 82584 05 Sep 2015 11:30 30 39
82584 82585 05 Sep 2015 12:00 30 41
82585 82586 05 Sep 2015 12:30 30 34
82586 82587 05 Sep 2015 13:00 30 53
82587 82588 05 Sep 2015 13:30 30 82
82588 82589 05 Sep 2015 14:00 30 74
82589 82590 05 Sep 2015 14:30 30 45
对于这种情况,我们还是抓取一个awr报告来看看。
在awr报告中,可以看到瓶颈还是主要在DB CPU和IOsh
Top 5 Timed Foreground Events
EventWaitsTime(s)Avg wait (ms)% DB timeWait Class
DB CPU 2,184 68.89
db file parallel read 6,096 413 68 13.02 User I/O
log file sync 65,199 363 6 11.47 Commit
db file sequential read 46,038 172 4 5.43 User I/O
direct path read 415,685 46 0 1.47 User I/O
查看时间模型,可以看到DB CPU和sql相关的影响各占了主要的比例。
看到这,自己还是有些犯嘀咕,柑橘这个问题还是有些奇怪,能够关注的一个重点就是sql语句了,但是top 1的sql语句还是有些奇怪。
Elapsed Time (s)ExecutionsElapsed Time per Exec (s)%Total%CPU%IOSQL IdSQL ModuleSQL Text
931.73 14,409 0.06 29.39 99.77 0.00 JDBC Thin Client update sync_id set ma...
这条语句执行频率极高,语句也很简单,但是CPU消耗却很高,初步怀疑是走了全表扫描。
语句如下:
update sync_id set max_id = :1 where sync_id_type = :2
简单查看执行计划,发现确实是走了全表扫描,如果碰到这个问题,第一感觉是需要走索引,没有索引可以建个索引,但是当我看到sql by Executions这个部分时,自己感觉到问题其实不是那么简单。
可以看到第2个语句其实就是刚刚提到的top 1的sql,对应的指标还是很不寻常的,一次执行处理的行数近5000度行,执行了1万多次,处理的数据行数近8千万。
ExecutionsRows ProcessedRows per ExecElapsed Time (s)%CPU%IOSQL IdSQL ModuleSQL Text
14,684 14,684 1.00 3.39 94.7 .7 JDBC Thin Client update sus_log set failed_c...
14,409 78,329,332 5,436.14 931.73 99.8 0 JDBC Thin Client update sync_id set ma...

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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