对于在线运行的系统,当前数据库性能监控,通常监视以下几点:(1)是否有阻塞(Blocking);(2)是否有等待(Waiting),阻塞就是锁(Lock)等待;(3)是否运行时间过长(Lon
对于在线运行的系统,当前数据库性能监控,通常监视以下几点:
(1) 是否有阻塞 (Blocking);
(2) 是否有等待 (Waiting),阻塞就是锁 (Lock) 等待;
(3) 是否运行时间过长(Long running);
(4) 是否有死锁 (Deadlock);
sys.dm_exec_query_stats之类,等一些统计性的信息,通常不作为实时告警内容,而是在性能优化时,作为参考。
一. 阻塞/等待/长时间运行
1. SQL Server 2005 及以后版本检查
SELECT r.session_id ,r.blocking_session_id ,DB_Name(r.database_id) as database_name ,r.start_time ,r.total_elapsed_time ,r.[status] ,CASE WHEN r.blocking_session_id 0 THEN'Blocking' WHEN r.blocking_session_id= 0 AND r.wait_type is not null THEN 'Waiting' ELSE 'Long-running' END as slowness_type ,r.percent_complete ,r.command ,r.wait_type ,r.wait_time ,r.wait_resource ,r.last_wait_type ,r.cpu_time ,r.reads ,r.writes ,r.logical_reads ,t.[text] as executing_batch ,SUBSTRING(t.[text], r.statement_start_offset/2, (CASE WHENr.statement_end_offset =-1 THENDATALENGTH(t.[text]) --LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX),t.text)) * 2 ELSE r.statement_end_offset END - r.statement_start_offset )/2+ 1) as executing_sql ,bt.[text] as blocking_batch ,SUBSTRING(bt.[text], br.statement_start_offset/2, (CASE WHENbr.statement_end_offset = -1 THENDATALENGTH(bt.[text]) --LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX),bt.text)) * 2 ELSE br.statement_end_offset END - br.statement_start_offset )/2+ 1) as blocking_sql --,p.query_plan FROM sys.dm_exec_requests r CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) as t CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(r.plan_handle) as p LEFT JOIN sys.dm_exec_requests br ON r.blocking_session_id =br.session_id OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text(br.session_id) as bt WHERE r.session_id > 50 and r.session_id @@SPID AND r.total_elapsed_time >30 * 60 * 1000 ORDER BY r.total_elapsed_timeDESC;以上脚本返回运行超过30分钟的语句,需要注意的是:
(1) 如果返回执行计划,会让以上脚本变慢很多,可以不返回,在收到告警后检查语句时,再去查看执行计划;
(2) 显示TEXT,比如: xp_cmdshell这样的语句,start_offset, end_offset都为0,截取的 text是空白,只有看TEXT才知道是什么语句;还有就是有时需要知道这个请求来自哪个batch或者存储过程;
(3) 有时显示TEXT还不够,还以xp_cmdshell为例,需要dbcc inputbuffer才能看到完整的sql语句;另外已运行结束但还没有commit/rollback的事务,在requests中已经没有了,也需要借用dbcc inputbuffer来查看sql 语句;
dbcc inputbuffer(@@SPID)(4) SQL Agent作业,在这里会被一并检查,也可以通过msdb..sysjobactivity另行检查;
select b.name, * from msdb..sysjobactivity a inner join msdb.dbo.sysjobs b on a.job_id = b.job_id where b.name like '%backup%'

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod