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云数据库 RDS for MySQL-概览

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mysql数据库调优

调优意义: 1、尽量减少数据冗余。 2、尽量避免数据维护中出现更新插入和删除异常。 3、节约数据存储空间 4、提高查询效率调优意义: 1、尽量减少数据冗余。 2、尽量避免数据维护中出现更新插入和删除异常。 例如表某个实体随着另一个实体而存在就会产生插入异常。或者如果

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每条SQL唯一global id。 connection_id 该条记录执行会话ID,与show processlistID一致。 connection_status 会话状态,常见为执行语句错误返回码,普通执行成功返回0。 name 记录类型名称,通常情况下dml,ddl操作均为QUERY,

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并且数据库引擎需要为2.1.0及以上版本。 访问日志提供了实例所请求所有详细日志日志存在LTS云日志服务。 配置完成后,日志不会立即上传,需要等待10分钟左右才可以在LTS服务上查询审计日志。 控制审计日志总开关参考参数audit_enabled。 控制审计日志具体参数配置参考审计项。 配置

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MySQL是否支持存储过程和函数? 云数据库 RDS for MySQL支持存储过程和函数。 存储过程和函数是事先经过编译并存储在数据一段SQL语句集合,调用存储过程和函数可以简化应用开发人员很多工作,减少数据数据库和应用服务器之间传输,提高数据处理效率。 存储过程和函数区别 • 函数必须有返回值,而存储过程没有

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优质硬件 华为经过多年研究、创新和开发服务器硬件,稳定、高性能。 · SQL优化 提供慢SQL检测,并给出对应优化建议。 · 高速访问 搭配同一地域弹性云服务器,通过内网通信,缩短应用响应时间,并节省公网流量费用。 · 优质硬件 华为经过多年研究、创新和开发服务器硬件,稳定、高性能。

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lock”问题而阻塞DML或DDL后,由于无法确定各个会话之间关联关系,只能重启实例,增加了解决问题成本,对业务产生了较大影响。 在业务场景较复杂情况下,一旦涉及对数据库元数据互斥操作(如DDL、LOCK TABLE等),会频繁发生操作会话被其他会话阻塞问题,给用户带来很大的困扰。

利用linux查看MySQL日志中的大量数据

RDS for MySQ L实例 CPU升高或100%,引起业务响应慢,新建连接超时等。

场景1 慢查询导致CPU升高

问题原因:大量慢SQL导致实例CPU升高,需要优化相应的慢SQL。

排查思路:

查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

  • 如果慢日志个数很多,且与CPU曲线吻合,可以确定是慢SQL导致CPU升高。
  • 如果慢日志个数不多,但与CPU使用率基本一致,进一步查看行读取速率指标是否与CPU曲线吻合。

    如果吻合,说明是少量慢SQL访问大量行数据导致CPU升高:由于这些慢SQL查询执行效率低,为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均IO高,因此在QPS并不高的情况下(例如网站访问量不大),也会导致实例的CPU使用率偏高。

解决方案:

  1. 根据CPU使用率过高的时间点,查看对应时间段的慢日志信息。
  2. 重点关注扫描行数、返回结果行数超过百万级别的慢查询,以及锁等待时间长的慢查询。
  3. 慢查询用户可自行分析,或使用 数据管理服务 ( DAS )的SQL诊断工具对慢查询语句进行诊断。
  4. 使用数据库代理+只读实例架构,实现读写分离。只读实例专门负责查询,减轻主库压力,提升数据库吞吐能力,详见读写分离简介
  5. 通过分析数据库执行中的会话来定位执行效率低的SQL。
    1. 连接数据库。
    2. 执行show full processlist;
    3. 分析执行时间长、运行状态为Sending data、Copying to tmp table、Copying to tmp table on disk、Sorting result、Using filesort的会话,均可能存在性能问题,通过会话来分析其正在执行的SQL。

场景2 连接和QPS升高导致CPU上升

问题原因:业务请求增高导致实例CPU升高,需要从业务侧分析请求变化的原因。

排查思路:

查看QPS、当前活跃连接数、数据库总连接数、CPU使用率监控指标是否吻合。

QPS的含义是每秒查询数,QPS和当前活跃连接数同时上升,且QPS和CPU使用率曲线变化吻合,可以确定是业务请求增高导致CPU上升,如下图:

该场景下,SQL语句一般比较简单,执行效率也高,数据库侧优化余地小,需要从业务源头优化。

解决方案:

  1. 单纯的QPS高导致CPU使用率过高,往往出现在实例规格较小的情况下。例如:1U、2U、4U,建议升级实例CPU规格。
  2. 优化慢查询,优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显,建议升级实例CPU规格。
  3. 对于数据量大的表,建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。
  4. 使用数据库代理+只读实例架构,实现读写分离。只读实例专门负责查询,减轻主库压力,提升数据库吞吐能力,详见读写分离简介

利用linux查看MySQL日志中的大量数据常见问题

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