1. 现象 使用Cacti监控,有关于临时表的一个图形 可以看到正在使用的临时表Active Temp Tables的数量非常大,并且在非工作时间,也维持在400个左右。感觉非常奇怪,所以追查下! 2. 探索 首先,先验证下Cacti数据是否准确,已知Cacti数据是从SQLServer的sys.
1. 现象
使用Cacti监控,有关于临时表的一个图形
可以看到正在使用的临时表Active Temp Tables的数量非常大,并且在非工作时间,也维持在400个左右。感觉非常奇怪,所以追查下!
2. 探索
首先,先验证下Cacti数据是否准确,已知Cacti数据是从SQLServer的sys.dm_os_performance_counters 计数器DMV中取数的。所以查询下数据:
select * from sys.dm_os_performance_counters where counter_name ='Active Temp Tables'
查询结果和图中展示数据没有差别
然后,查询下目前的临时表究竟有哪些。使用如下SQL:
<span>use</span><span> tempdb </span><span>go</span> <span>select</span> <span>*</span> <span>from</span><span> sys.objects </span><span>where</span> name <span>like</span> <span>'</span><span>#%</span><span>'</span> <span>order</span> <span>by</span> create_date <span>asc</span>
查询结果如下:
可以得出如下结论:
1) 临时表的数量与Cacti图中的数量基本一致
2)从临时表的命名来看,基本为表变量对应的临时表。因为若是创建的临时表,命名为#temp_xxxx_随机标识
3)很多临时表,基本是表变量对应的,创建日期为十几天前,且最近并未更改,但SQLServer一直为销毁
3.未解谜题
按照已有的知识,表变量在所在批处理语句结束后,就会释放掉,为什么会有如此的temp tables 未被销毁呢?
20140701补充:
4.问题答案
见这篇博文 《TempDB--临时表的缓存》
解决问题的思路上,我之前也想过要查看临时表的内容,但临时表只在所属的会话内有效,无法查看内容,所以问题卡在这里。
上文给了一个思路是通过查看临时表中包含的列,通过表中列的内容,可以继续下一步的分析,直至问题的解决~
再次谢谢笑东风的回复!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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