学习rabbitmq,原理之后第一个要掌握的就是rabbitmqctl这个命令的用法了,rabbitmq的管理功能最全的就是rabbitmqctl命令了,当然还有HTTP API和UI两种管理手段. rabbitmqctl的使用方法: rabbitmqctl [-n <node>] [-q] <command> [<command options>] -n node 默认node名称是"rabbit@server",如果你的主机明是'server.e

Visual Studio Entity Framework (EF) 生成SQL 代码 性能查询     SQL 中,有SQL Server Profiler可以用来查询性能以及查看外部调用的SQL代码. 但是,EF 连接MYSQL 之后,部分代码没法查询EF生成的SQL 代码,如下代码: db.BaseDept.Remove(basedept)的时候, db.BaseDept打断点,查询到的是select 语句, Remove之后,就变成执行结果了,具体生成的DELETE 的SQL 代码无法

1)使用以下查询语句:   select * from sysprocesses where dbid in (select dbid from sysdatabases where name='MyDatabase')   由上面的语句可以看出系统表获取一些连接和活动信息,主要介绍下面的两个系统表:   (1)sprocesses   sysprocesses 表中保存关于运行在 Microsoft? SQL Server? 上的进程的信息.这些进程可以是客户端进程或系统进程.sysproce

转至:https://blog.csdn.net/bosschen/article/details/84829912 --查看表锁 select * from sys.v_$sqlarea where disk_reads>100 --监控事例的等待select event,       sum(decode(wait_Time, 0, 0, 1)) "Prev",       sum(decode(wait_Time, 0, 1, 0)) "Curr",  

--检查数据库的等待事件 from v$session_waitwhere event not like 'SQL%' and event not like 'rdbms%' --找出系统中耗时的操作select b.username username,a.disk_reads reads,       a.executions exec,a.disk_reads/decode(a.executions,0,1,a.executions)           rds_exec_ratio,   

类别 监控指令 描述 备注 内存 瓶颈 free 查看内存使用   cpu 瓶颈 top  -Hp 查看cpu使用最高的进程     vmstat 3(间隔时间) 100(监控次数) 查看swap in/out定位性能瓶颈 推荐使用   ps -Lp 进程号 cu 查看某个进程的cpu消耗排序     cat /proc/cpuinfo |grep 'processor'|wc -l 查看cpu核数     top 查看cpu总体消耗, 包括分项消耗 如user,system,idle, nic

select * from (select sql_text,sql_id,cpu_time from v$sql order by cpu_time desc) where rownum<=10 order by       rownum asc ; select * from (select sql_text,sql_id,cpu_time from v$sqlarea order by cpu_time desc) where rownum<=10 order by rownum asc

如下: #!/bin/sh mysqladmin -P3306 -uroot -p ext |\ awk -F"|" \ "BEGIN{ count=0; }"\ '{ if($2 ~ /Variable_name/ && ((++count)%20 == 1)){\ print "----------|---------|--- MySQL Command Status --|----- Innodb row operation ----

use master go ), ((case qs.statement_end_offset then datalength(qt.text) else qs.statement_end_offset )) ,database_name=db.name ,qs.execution_count ,qs.total_logical_reads ,logical_reads_per_run,)) ,qs.last_logical_reads ,qs.total_logical_writes ,qs.

#!/bin/bash mysqladmin -P3306 -uroot -p -h127. -r -i ext |\ awk -F"|" \ "BEGIN{ count=0; }"\ '{ if($2 ~ /Variable_name/ && ((++count)%20 == 1)){\ print "----------|---------|--- MySQL Command Status --|----- Innodb row ope

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

在处理指数行情数据时(IDXD),我遇到一个KYLIN性能查询低下的问题,非常奇怪.经过一番研究发现了其中的原因并顺利解决: 症状: select count(*) from sensitop.idxd where ticker = '000300' and tradedate between '2016-01-01' and '2016-07-01'很快,不到一秒 select * from sensitop.idxd where ticker = '000300' and tradedate

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

-- 创建Oracle sequence create sequence SEQ_XXHF minvalue 1 maxvalue 9999999999999999999999999999 start with 1 increment by 1 nocycle --达到最大值后不循环 cache 50 --缓存 提高性能 create sequence SEQ_TSGL minvalue 1 maxvalue 9999999999999999999999999999 start with 1 i

概要回顾 之前看过<高性能mysql>对mysql数据库有了系统化的理解,虽然没能达到精通,但有了概念,遇到问题时会有逻辑条理的分析; 这回继上次sql分析结果的一个继续延伸分析,我拿了; 备注:分析(除sql基本优化过程外)这个过程并定位到具体问题,给出针对性的解决方案,是一个非常漫长的过程,需要一个个的去排除和论证的过程:当对来说十分枯燥和窘境,但成功了就是一非常大的收获和经验: -- ③ 优化前 select p.record_data,p.cooperation_name,p.coop

转发自:https://blog.csdn.net/leshami/article/details/55049891 一.演示环境及数据> db.version() 3.2.11 > db.users.insertMany( [ { _id: 1, name: "sue", age: 19, type: 1, status: "P", favorites: { artist: "Picasso", food: "pizza&

一.MySQL的架构 连接器 连接池,安全认证.线程池.连接限制.检查内存.缓存 SQL接口 DML.DDL SQL解析器,对SQL语句的权限检查.解析为二进制程序 优化器,优化访问路径 缓存cache,buffer 存储引擎 innodb 文件系统 日志 二.查询缓存(Query Cache) SQL语句 查询缓存 解析器 解析树 预处理 查找最好的查询路径 查询优化SQL语句 执行计划 API调用存储引擎 调用数据,返回结果 缓存SELECT操作或预处理查询的结果集和SQL语句,当有新的SE

day05 mysql pymysql   一.pymysql的操作     commit(): 在数据库里增删改的时候,必须要进行提交,否则插入的数据不生效       1.增, 删, 改  #coding=utf-8 #Version:python3.5.0 #Tools:Pycharm 2017.3.2 __date__ = '2019/12/12 13:37' __author__ = 'wt'   import pymysql   username = input('请输入用户名: '

一. 缓存 1. 介绍 缓存通俗来说:就是把数据先保存在某个地方,下次再读取的时候不用再去原位置读取,让访问速度更快. 缓存机制图解 2.Django中提供了6种缓存方式 1. 开发调试 2. 内存 3. 文件 4. 数据库 5. Memcache缓存(python-memcached模块) 6. Memcache缓存(pylibmc模块) 注意:下面对缓存进行配置,其实就是设置了缓存方式,是为了设置缓存的存放位置,如果没有设置缓存方式,那么就默认使用的是本地内存缓存的方式. 3. 配置缓存(在

环境准备 Centos 7.5虚拟机三台: 192.168.102.128 192.168.102.130 192.168.102.131 以上虚拟机统一安装docker环境 三台机器分别配置如下所示的hosts文件,以供rabbitmq容器使用 $ vim /home/rabbitmq/hosts //文件中写入以下内容: 192.168.102.128 rabbit1 rabbit1 192.168.102.130 rabbit2 rabbit2 192.168.102.131 rabbit

环境准备 Centos 7.5虚拟机三台: 192.168.102.128 192.168.102.130 192.168.102.131 以上虚拟机统一安装docker环境 三台机器分别配置如下所示的hosts文件,以供rabbitmq容器使用 $ vim /home/rabbitmq/hosts # 文件中写入以下内容 192.168.102.128 rabbit1 rabbit1 192.168.102.130 rabbit2 rabbit2 192.168.102.131 rabbit3