使用存储过程非常慢,但是直接执行SQL很快. 了解基本情况后,初步判断是参数嗅探问题 在对应的SQL语句后面使用 OPTION(OPTIMIZE FOR UNKNOWN) 参考了 http://www.cnblogs.com/kerrycode/p/9650629.html

这个问题困扰我好长时间了,使用SQLSERVER 事务探查器找到执行超时的SQL语句,参数查询都是通过执行exe sp_executesql 的存储过程调用,因为它能够分析并缓存查询计划,从而优化查询效率,但是现在反而很慢.本地调试没有问题,开始上线也没有问题,但是运行一个月左右有时候会出现超时现象: Timeout expired.  The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server is

查询速度慢的原因很多,常见如下几种 SQL慢查询分析 转自:https://www.cnblogs.com/firstdream/p/5899383.html 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有 创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7. 锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)sp_lock,sp_who,活

想要实现慢查询查询分析,需要在被监控端安装percona-toolkit工具.   1.被监控端安装软件包 yum -y install perl-IO-Socket-SSL yum -y install perl-DBI yum -y install perl-DBD-MySQL yum -y install perl-Time-HiRes   2.被监控端解压percona-toolkit工具包 [root@node1 src]# pwd /usr/local/src [root@node1

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

分三步: 记录慢查询的语句到日志文件 1.首先在SSMS,工具菜单下打开Profiler. 2.输入你用户名密码登陆. 3.常规,勾选保存到文件,选择一个文件路径,设置文件大小,这样可以分文件存储日志了 注意:在服务器本地,文件路径可以随便选择:跟踪远程服务器时这个路径设置需要使用\\ServerName\.......(应该是设置远程服务器能访问的本地一个共享路径,比较麻烦) 4.事件选择选择,选择以下两列即可, Stored Procedures RPC:CompletedTSQL     

原文:Red Gate系列之七 SQL Search 1.1.6.1 Edition SQL查询分析工具使用教程 Red Gate系列之七 SQL Search 1.1.6.1 Edition SQL查询分析工具使用教程 Red Gate系列文章: Red Gate系列之一 SQL Compare 10.2.0.1337 Edition 数据库比较工具 完全破解+使用教程 Red Gate系列之二 SQL Source Control 3.0.13.4214 Edition 数据库版本控制器 完

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

Mysql优化_慢查询开启说明及Mysql慢查询分析工具mysqldumpslow用法讲解   Mysql慢查询开启 Mysql的查询讯日志是Mysql提供的一种日志记录,它用来记录在Mysql中响应时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值得SQL,则会被记录到慢查询日志中.long_query_time的默认为10,意识是运行10秒以上的语句.由它来看那些SQL语句超出了我们的最大忍耐值,比如一条SQL执行超过了5秒,我们就算慢查询,我们就可以结合Explain进

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

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上篇博客简要的介绍了下psql命令行客户端的前台代码.这一次,我们来看看后台的代码吧. 十分不好意思的是,上篇博客我们只说明了前台登陆的代码,没有介绍前台登陆过程中,后台是如何工作的.即:后台接到前台的连接请求后发生了什么?调用了哪些函数?启动了哪些进程? 那么,我们就先讲讲后台的工作流程吧. 1.postgresql后台工作流程 这里首先我们要知道postgresql是典型的"Server/Client"的模式.即服务器后台有一个主进程(postmaster),该进程根据客户端的连接

MySQL索引介绍 聚集索引(Clustered Index)----叶子节点存放整行记录辅助索引(Secondary Index)----叶子节点存放row identifier-------InnoDB:primary key-------书签查找(bookmark lookup)-------查找代价大B+树的高度----3~4层   http://www.oicto.com/mysql-explain-show/ 目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令

目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache m

说明: 操作系统:CentOS 5.X 64位 MySQL版本:mysql-5.5.35 MySQL配置文件:/etc/my.cnf MySQL 数据库存放目录:/data/mysql 实现目的:开启MySQL慢查询日志功能,安装使用MySQL慢查询分析mysqlsla 具体操作: 一.开启MySQL慢查询功能 mysql -u root -p #进入MySQL控制台 show variables like '%slow%'; #查看MySQL慢查询是否开启 set global slow_qu

来源:http://blog.rds.aliyun.com/2014/05/23/%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%94%A8%E6%88%B7sql%E6%85%A2%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%8C%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E5%8F%8A%E4%BC%98%E5%8C%96/ 问题描述 一个用户反映先线一个SQL语句执行时间慢得无法接受.SQL语句看上去很简单(本文描述中修改了表名和字段名):SELECT cou

慢查询分析日最初是用来捕获比较“慢”的查询,在mysql5.1 + 版本中,慢查询的功能被加强,可以通过设置long_query_time为0来捕获所有的查询,而且查询的响应时间已经可以做到微妙级别. ---在MySQL的当前版本中,慢查询日志是开销最低,精确度最高的测量查询时间的工具.如果还在担心开启慢查询会带来额外的I/O开销,那大可以放心,我们在I/O密集型场景做过测试,慢查询带来的开销可以忽略不计(实际上CPU密集型场景的影响还稍大一些) 更需要担心的是日志可能会消耗掉很大的磁盘空间,因

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

mysql 存储过程:提供查询语句并返回查询执行影响的行数DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `p_get_select_row_number`$$ CREATE ), OUT p_count ) ) BEGIN -- 声明 ; ); -- 赋值 SET @stmt = CONCAT(p_select_sql); -- prepare PREPARE s1 FROM @stmt; -- 执行 EXECUTE s1; -- 获取查询影响的行数 SET @cn

首先我们应该弄清什么是hibernate缓存:hibernate缓存是指为了降低应用程序对物理数据源的访问频次,从而提高应用程序的运行性能的一种策略.我们要将这个跟计算机内存或者cpu的缓存区分开. 一.hibernate查询的几种方式 既然是基于查询分析hibernate一级缓存,我们就来分析分析hibernate查询方式 1.通过session对象的get()方法 我们通过查看hibernate的api文档找到了session接口,并重点看了get()方法,我们主要使用一下两种get()方法