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...

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MySQL은 프로그래밍 언어가 아니지만 쿼리 언어 SQL은 프로그래밍 언어의 특성을 가지고 있습니다. 1. SQL은 조건부 판단, 루프 및 가변 작업을 지원합니다. 2. 저장된 절차, 트리거 및 기능을 통해 사용자는 데이터베이스에서 복잡한 논리 작업을 수행 할 수 있습니다.

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.


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