AWR引发的血案昨天一早到公司,例行巡检数据库服务器,CRS正常,实例正常,ASM正常,各项服务正常,后台进程正常,RMAN备份正常,做了一个AWR报告,矮油,不对,
AWR引发的血案
昨天一早到公司,例行巡检数据库服务器,CRS正常,实例正常,ASM正常,各项服务正常,后台进程正常,RMAN备份正常,做了一个AWR报告,矮油,不对,怎么snap_id只显示到5点就没再有了呢,算了,先不管他,忙东忙西的也没在意。
下午快下班的时候,测试部要测试数据库压力情况,希望抓一个15点到18点的报告,OK,easy,看熊熊来搞定,香港虚拟主机,到了数据库里执行命令
一路走下去,唉,不对,为啥还是只有5点之前的snap_id,这时候冷汗已经下来了。
执行AWR的运行周期看了一下,没问题啊,使用的是默认配置的,每小时抓取一次,保留七天数据,没错啊,那是为啥呢? 诡异了。
为了搞定,手工生成了一下快照试了一下,卡住了,一直半个多小时都没反应(其实这时候熊熊应该找到问题所在了,但是由于着急回家就忽略了)
到家以后,从远程连接到数据,查找了一下最大的snap_id,发现一直处在凌晨5点那个snap_id就没更改过
又做了一次报告,按最长7天收集,发现只有100条snap_id,不算多啊,可是为什么呢?
想运行删除命令删除一些快照,却发现卡住不动了,我靠,XXD,不会让我删都删不了吧。
执行了一下后台进程查看,mmon和mmnl进程都正常使用ing啊,没有问题啊,见鬼了。
这时候忽然想到了,是不是空间不够了,使用命令查看了一下,确实,SYSAUX表空间使用率达到了92%左右,这是一个很尴尬的值,既不到自动扩展的时候,也因为预留的10%政策导致无法再写入数据(AWR报告的快照信息都写在这个表空间里),于是对这个表空间进行了一些简单的收缩工作,可是还是不行,TMD,真奇怪了。
通过上图命令可以查到表空间是否可以自动扩展。
继续执行快照删除命令,还是死在那里,XX,怎么会这样,忽然想起,还有一个该死的表空间忘记了,临时表空间。
查询临时表空间,4个临时表空间都满了(当初设置的太小),我晕死,问题就在这里了,删除了原有的临时表空间,并重建了新的临时表空间,同时为一些空间较小的表空间增加了数据文件,香港服务器,重启数据库后,该死的AWR终于又正常运作了。
正常登录以后,更改了AWR的收集阀值
重新查询,时间间隔已经为2小时一次,收集依然是保留7天,至此,AWR问题全部解决。
这个问题,从9点折腾到11点才解决,最终发现是表空间的问题,并且还重启了外网的数据库,最终我们会发现,往往问题都出现很小的地方,我们很不会留意到的地方,因此一次合理的规划很重要,这次错误感谢刘稳童鞋的技术支持和强强领导的信任与支持。
本文出自 “猫熊的幸福生活” 博客,请务必保留此出处
,香港服务器
InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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