cassandra目前提倡的建表与查询方式为CQL方式,传统的cassandra-cli相关的api由于性能问题将逐步淘汰,而cassandra-cli也将在2.2版本之后被淘汰. 在CQL中,可以利用类似SQL的方式建立数据表,例如: CREATE TABLE monitor ( id bigint, value text, num int, timestamp timestamp, PRIMARY KEY (id, timestamp )); 其中id与timestamp共同构成了prima

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

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

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)

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

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

mtools 是由MongoDB 官方工程师实现的一套工具集,可以很快速的日志查询分析.统计功能,此外还支持本地集群部署管理 https://www.cnblogs.com/littleatp/p/9114471.html mtools-你可能没用过的mongodb神器 前言 接触 mongodb 已经有一段时间了,从一开始的不了解,到现在已慢慢适应这个nosql领域的佼佼者,还是经历了不少波折. 在进行数据库选型的时候,许多人总是喜欢拿 mongodb和mysql.oracle做比较,并总结出

基于OSS的数据查询分析和可视化BI报表 数据存储在OSS后,有多种查询分析的方法,包括阿里云MaxCompute.DataLakeAnalytics产品等Severless查询分析服务,也可以自建Spark.Presto.Imapla应用来分析OSS上的数据. 本文,介绍基于OSS+DataLakeAnalytics+QuickBI,实现对数据的存储.Serverless化的Ad-hoc查询.可视化BI的实验. 实验步骤( OSS+DataLakeAnalytics+QuickBI) 本次实验

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

整合 ClickHouse数据库,实现数据高性能查询分析 1.ClickHouse简介 1.1 数据分析能力 2.SpringBoot整个ClickHouse 2.1 核心依赖 2.2 配属数据源 2.3 Druid连接池配置 2.4 参数配置类 3.操作案例演示 3.1 Mapper接口 3.2 Mapper.xml文件 3.3 控制层接口 1.ClickHouse简介 Yandex开源的数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,适合流式或批次入库的时序数据.ClickHouse不应该被

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

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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

MongoDB 查询分析可以确保我们建立的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具.MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 1. explain(): 提供查询信息,使用索引及查询统计,有利于我们对索引的优化. 使用示例: db.users.find({gender:"M"},{user_name:1,_id:0}).explain() 2. hint(): 强迫MongoDB使用一个指定的索引(为了提高查询性能) 使用示例: db.users.f

MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具. MongoDB 查询分析常用函数有:explain() 和 hint(). 使用 explain() explain 操作提供了查询信息,使用索引及查询统计等.有利于我们对索引的优化. 接下来我们在 users 集合中创建 gender 和 user_name 的索引: >db.users.ensureIndex({gender:1,user_name:1}) </p> <p>现在在查询语

前言 Lepus的慢查询分析平台是独立于监控系统的模块,该功能需要使用percona-toolkit工具来采集和记录慢查询日志,并且需要部署一个我们提供的shell脚本来进行数据采集.该脚本会自动开启您数据库的慢查询日志,并对慢查询日志进行按小时的切割,并收集慢查询日志的数据到监控机数据库.随后您通过Lepus系统就可以分析慢查询了. 安装 安装 percona-toolkit yum -y install perl perl-devel libaio libaio-devel perl-Tim

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