前几天公司clickhouse 有个查询很慢.经理一直追问为什么慢 是cpu 不够 还是IO 占用太高,还是其他的原因.于是有了以下的排查 执行该条,在不考虑优化sql 的情况下 进行性能排查 1.首先便是万能的 top第三行CPU信息统计数据: %Cpu(s): 0.3 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 99.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st ``` Cpu(s): 0.3% us: 用户空间占用CPU百分比 0.2% sy: 内核(系统)空间占用

MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法_产品性能_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/51587.html 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 本文通过一个简化的模型来说明系统资源.语句执行成本以及 QPS(Query Per Second 每秒执

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 ClickHouse 作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型 DBMS 难以企及的查询速度.作为该领域中的后起之秀,ClickHouse 已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮.但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂 query 场景下,ClickHouse 容易存在查询异常问题,影响业务正常推进. 字节跳动作为国内最大规模的 ClickHouse 使用者,在对 C

欢迎和大家交流技术相关问题: 邮箱: jiangxinnju@163.com 博客园地址: http://www.cnblogs.com/jiangxinnju GitHub地址: https://github.com/jiangxincode 知乎地址: https://www.zhihu.com/people/jiangxinnju 此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作: 1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分

一.摘要 有关表分区的一些维护性操作: 注:分区根据具体情况选择. 表分区有以下优点: 1.数据查询:数据被存储到多个文件上,减少了I/O负载,查询速度提高. 2.数据修剪:保存历史数据非常的理想. 3.备份:将大表的数据分成多个文件,方便备份和恢复. 4.并行性:可以同时向表中进行DML操作,并行性性能提高. 二.分区操作 1. 添加分区 以下代码给SALES表添加了一个P3分区 ALTER TABLE SALES ADD PARTITION P3 VALUES LESS THAN(TO_DA

案例 案例:Laravel 在文章列表中附带上前10条评论?,在获取文章列表时同时把每个文章的前10条评论一同查询出来. 这是典型分区查询案例,需要根据 comments 表中的 post_id 字段进行分区,同时根据条件进行排序,把符合条件的前 N 条是数据取出来. 在其他数据库(Oracle, SQL Server,Vertica) 包含了 row_number partition by 这样的函数,能够比较容易的实现. 比如在 SQL Server 中: SELECT * FROM ( S

问:有一张大表,其中按时间字段(TIME_ID)进行表分区(按季度分区),但是如果业务人员做跨季度的大批量数据的查询时,未能走TIME_ID分区索引,导致全表扫描.此种情况该如何处理? 示例解析: 1.我们根据oracle中sh用户自带的SALES表创建一个新的分区表(TIME_ID上建季度分区:插入一个新的字段CREATE_ID,上面不建分区),步骤如下: create table SALES_1998_part ( PROD_ID       NUMBER not null, CUST_ID

DBCC DROPCLEANBUFFERS --清空缓存 SET STATISTICS IO ON --开启IO统计 SET STATISTICS TIME ON -- 开启耗时统计 <code> 这个选项也可以在sqlserver(2008) 中的查询>>查询选项>>高级 中看到 </code>

译者著:其实本文的中心意思非常简单,没有耐心的读者建议直接拉到最后看结论部分,有兴趣的读者可以详细阅读一下. 原文发表于Linkedin Engineering,作者 Zhenyun Zhuang是Linkedin的一名Staff Software Engineer,联合作者Cuong Tran是Linkedin的一名Sr. Staff Engineer. 在我们的生产环境中,我们不断发现一些运行在JVM上的应用程序,偶尔会因为记录JVM的GC日志,而被后台的IO操作(例如OS的页缓存回写)阻塞

问:有一张大表,其中按时间字段(TIME_ID)进行表分区(按季度分区),但是如果业务人员做跨季度的大批量数据的查询时,未能走TIME_ID分区索引,导致全表扫描.此种情况该如何处理? 示例解析: 1.我们根据oracle中sh用户自带的SALES表创建一个新的分区表(TIME_ID上建季度分区:插入一个新的字段CREATE_ID,上面不建分区),步骤如下: create table SALES_1998_part (   PROD_ID       NUMBER not null,   CUS

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

方法1:使用iotop工具这是一个python脚本工具,使用方法如:iotop -o方法2:使用工具dmesg使用dmesg之前,需要先开启内核的IO监控:echo 1 >/proc/sys/vm/block_dump或sysctl vm.block_dump=1然后可以使用如下命令查看IO最重的前10个进程:dmesg |awk -F: '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -rn|head -n 10方法3:使用命令"iostat -x 1"确定哪个设

编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第二高的薪水(Salary) . +----+--------+| Id | Salary |+----+--------+| 1 | 100 || 2 | 200 || 3 | 300 |+----+--------+例如上述 Employee 表,SQL查询应该返回 200 作为第二高的薪水.如果不存在第二高的薪水,那么查询应返回 null. +---------------------+| SecondHighestSalary |+--

逻辑剥离, 保留核心部分 下单 { 核心功能 -- 买家查看订单, 卖家查看收到订单, 修改价格 5个表 附属功能 -- 库存量, 发短信, 给卖家发通知, 订单统计, 销售额统计 } 下单时 一个数据库中事务中进行, 提高事务并发数, { 第一是拆分, 对库拆分 第二是对库中的表拆分 订单表拆分到1024个表中, 买家查表 是根据id来0755 % 1024 中的表 66 卖家查询不是查订单表, 而是通过卖家的表来查询, } http://www.cnblogs.com/yukaizhao/a

显示数据库所有分区表的信息:DBA_PART_TABLES 显示当前用户可访问的所有分区表信息:ALL_PART_TABLES 显示当前用户所有分区表的信息:USER_PART_TABLES 显示表分区信息显示数据库所有分区表的详细分区信息:DBA_TAB_PARTITIONS 显示当前用户可访问的所有分区表的详细分区信息:ALL_TAB_PARTITIONS 显示当前用户所有分区表的详细分区信息:USER_TAB_PARTITIONS 显示子分区信息显示数据库所有组合分区表的子分区信息:DBA

由于早期的storm版本心跳信息严重依赖zookeeper,心跳风暴会导致zookeeper的事务日志频繁的写磁盘,带来的问题首当其冲的是磁盘IO会爆掉. 优化思路 将zookeeper事务的日志放入内存中,降低对磁盘的依赖,受内存空间容量限制,需要控制事务日志大小. 这个方案的风险就是一旦机房断电会导致zookeeper中的部分数据丢失,所以特别重要的数据不建议这样做,SSD会是个不错的选择. 方案步骤 事务日志指向内存文件系统dataLogDir=/dev/shm 关闭自动事务日志的管理#a

一个应用占用CPU很高,除了确实是计算密集型应用之外,通常原因都是出现了死循环. (友情提示:本博文章欢迎转载,但请注明出处:hankchen,http://www.blogjava.net/hankchen) 以我们最近出现的一个实际故障为例,介绍怎么定位和解决这类问题. 根据top命令,发现PID为28555的Java进程占用CPU高达200%,出现故障. 通过ps aux | grep PID命令,可以进一步确定是tomcat进程出现了问题.但是,怎么定位到具体线程或者代码呢? 首先显示线

1. Over介绍 Over为开窗函数.就是把满足条件的数据分成几个区域,每个区域可以通过像现实中的“窗口”来观察统计这些数据. over不能单独使用,要和分析函数:rank(), dense_rank(), row_number(),ntile()等一起使用. 2. 示例 (1)脚本 /* 表结构*/ CREATE TABLE student( no int, ca ), name ), subject ), scorce int ); /* 数据 */ , ); , ); , ); , );

输出: 使用: * <pre> * public class TestStdOut { * public static void main(String[] args) { * int a = 17; * int b = 23; * int sum = a + b; * StdOut.println("Hello, World"); * StdOut.printf("%d + %d = %d\n", a, b, sum); * } * } * </

SELECT *FROM INFORMATION_SCHEMA.partitions WHERE table_name='表名' and table_schema='数据库名'