Redis给人的印象是简单.很快,但是不代表它不需要关注它的性能指标,此文简单地介绍了一部分Redis性能指标.翻译过程中加入了自己延伸的一些疑问信息,仍然还有一些东西没有完全弄明白.原文中Metric to watch *** 和 Metric to alert on ***这里翻译为需要观察的指标和需要告警的指标,不知道合不合适. 原文出处:https://www.datadoghq.com/blog/how-to-monitor-redis-performance-metrics/ 以下为

什么是慢查询 和mysql的慢SQL日志分析一样,redis也有类似的功能,来帮助定位一些慢查询操作. Redis slowlog是Redis用来记录查询执行时间的日志系统. 查询执行时间指的是不包括像客户端响应(talking).发送回复等IO操作,而单单是执行一个查询命令所耗费的时间. 另外,slow log保存在内存里面,读写速度非常快,因此你可以放心地使用它,不必担心因为开启slow log而损害Redis的速度. 慢查询参数 首先来关注下慢日志分析对应的两个参数: 1.slowlog-

今天在做一个时间查询的时候遇到一个问题,就是获取的时间是 数据库的存储是这样的2016-10-29 12:11:40    2016-10-31 15:00:05 ... $log=M('table'); $start_time='2016-10-30'; $end_time='2016-10-31'; $start=$start_time .' 00:00:00'; $end=$end_time .' 23:59:59'; $list = $log->where("time betwee

MySql数据库如何根据时间查询前一天的数据?本文整理了几个解决方法,有需要的朋友参考下.   本节内容:用MySql怎么根据时间查询前一天的数据. 例1: 代码示例: select * from tt where f1=DATE_ADD(now(),INTERVAL -1 day) 例2: 代码示例: select * from tt where f1 between DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 1 DAY) and current_date(); 例3,mysq

聚合查询 在应用中我们经常会用到一些统计数据,例如当前所有(或者满足某些条件)的用户数.所有用户的最大积分.用户的平均成绩等等,ThinkPHP为这些统计操作提供了一系列的内置方法,包括: 用法示例: 获取用户数: Db::table('think_user')->count(); // 助手函数 db('user')->count(); 或者根据字段统计: Db::table('think_user')->count('id'); // 助手函数 db('user')->coun

ES中时间查询报错:Caused by: ElasticsearchParseException[failed to parse date field [Sun Dec 31 16:00:00 UTC 2017] with format [yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis]]; spring boot集成ES进行时间范围查询,报错如下: * Failed to execute phase [query], all shards faile

1. to_date() 函数 1.1 格式 to_date("要转换的字符串","转换的格式")   //两个参数的格式必须匹配,否则会报错.即按照第二个参数的格式解释第一个参数. 1.2 例子 select to_date('2005-12-25,13:25:59','yyyy-mm-dd,hh24:mi:ss') from dual -- 返回结果:2005-12-25 13:25:59 //hh24表示:时间是24小时制的 sysdate:系统时间 sele

前情提要: 在c# mvc EF模式下 普通的列表展示页面,采用form提交的,后台视同request对象接收,如果涉及到时间搜索的情况,经常会搞错,现在明确一下怎么做. 一:Request /// <summary> /// 发票信息 /// </summary> public class InvoiceInforRequest : Request { /// <summary> /// 创建开票时间 /// </summary> public DateT

判断语句:if 条件 then   if  条件  then ************;   elsif  条件  then  ************;   elsif 条件  then ************;   end if;  end if; 主要注意elsif 写法,少一个e 时间查询:to_char(t.uptime,'yyyy-mm-dd')='2015-10-27',用to_char函数转成字符型 和分页查询有关的存储过程: create or replace procedu

1.xpath --1.文档 select @data --2.任意级别是否存在price节点 select @data.exist('//price') --3.获取所有book节点 select @data.query('//book') --4.获取所有包含lang属性的节点 select @data.query('//*[@lang]') --5.获取第一个book节点 select @data.query('//book[1]') --6.获取前两个book节点 select @dat

psql的时间类型,通过时间查询 psql有date/timestamp类型,date只显示年月日1999-01-08,而timestamp显示年月日时分秒 1999-01-08 09:54:03.249 在我们写sql语句,根据时间进行查询的时候 有下面一张表demo, Column Type Collation Nullable Default id integer   not null nextval('build_log_id_seq'::regclass) content charac

在项目中,intouch制作历史报警查询已属于标配功能,如何做出按时间以及关键字来进行综合查询,提高历史报警查询效率仍然是一个值得研究的问题,接下来参考网上文章自己总结下如何制作. 1.DTPicker格式制作 首先,时间选择器的安装不再一一演示,(安装32位office系统,从向导中安装date and time picker即可).然后,选择自定义格式,这里格式十分重要,直接关系到时间查询的准确性(12小时制,24小时制的区别). 格式如下:yyyy-M-d H:mm:ss 控件时间,设置为

注意:本篇文章译自speeding up existing app with a redis cache,如需要转载请注明出处. 发现问题 在应用解决方法之前,我们需要对我们面对的问题有一个清晰的认识.App所遇到的问题是,当执行一个查询时,它会跑到Diffbot’s API 然后查询数据集.子集被返回并展示出来.根据Diffbot服务器的繁忙程度,可能需要花5秒左右的时间去完成这一过程.如果扩展计算机的能力这种情形无疑会改进,如果一个查询执行一次就被记住并且重复使用24小时,通常可以把这个过程

慢查询的两个参数配置 慢查询只记录命令执行时间,并不包括命令排队和网络传输时间.因此客户端执行命令的时间会大于命令实际执行时间.因为命令执行排队机制,慢查询会导致其他命令级联阻塞,因此当客户端出现请求超时,需要检查该时间点是否有对应的慢查询,从而分析出是否为慢查询导致的命令级联阻塞 Redis提供了slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len配置来解决这两个问题 slowlog-log-slower-than:慢查询预定阀值,单位是微秒,默认值是10000,如果

Redis内存淘汰 定义: 指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除,从而产生读miss的情况 机制存在原因: Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储 首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景?是持久存储还是缓存? 内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存,用一定的缓存miss来换取内存的使用效率. 作为Redis用户,我如何使用Redis提供的这个特性呢?看看下面配置 配置文件 我们可以通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功

1. RTT Redis 是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务.这意味着通常情况下 Redis 客户端执行一条命令分为如下四个过程: 发送命令 命令排队 命令执行 返回结果 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应.服务端处理命令,并将结果返回给客户端.客户端和服务端通过网络进行连接.这个连接可以很快,也可能很慢.无论网络如何延迟,数据包总是能从客户端到达服务端,服务端返回数据给客户端. 这个时间被称为 RTT (Round

maven使用: <!--redis jar包--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.data

双汇发展多个分厂的能源管控大数据系统主要采用两种技术栈:InfluxDB/Redis和Kafka/Redis/HBase/Flink,对于中小型研发团队来讲,无论是系统搭建,还是实施运维都非常棘手.经过对InfluxDB/Redis和TDengine大数据平台的功能和性能对比测试,最终将TDengine作为实施方案. 1. 项目背景 基于双汇发展对能源管控的需求,利用云平台技术以及电气自动化处理手段,对双汇发展的一级.二级.三级能源仪表进行整体改造,实现仪表组网,进一步通过边缘网关进行能源在线监

个人平时记录的,有点乱 1.修改时间字段,如果时间字段的类型是date或者是datetime类型的 update 表名 set 时间字段 = DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s') where id = 110 2.查询时间格式为date或者datetime类型的数据,用时间做条件的 select * from 表名 where date_format(时间字段,'%Y-%m-%d') = '2016-12-10' 3.替换某个字段中的指定字符或数据 upd

1.gt:大于某个时间now = datetime.datetime.now()#前一天start = now – datetime.timedelta(hours=23, minutes=59, seconds=59)a=yourobject.objects .filter(youdatetimcolumn__gt=start) 2.gte:大于等于某个时间:a=yourobject.objects .filter(youdatetimcolumn__gte=start) 3.lt:小于a=y

这里做了几个测试 select * from simingpai where TIMESTAMP(createTime) >= '2015-9-6'; select * from simingpai where TIMESTAMP(createTime) >= '2015-9-6 00:00:00'; select * from simingpai where TIMESTAMP(createTime) >= '2015-9-6 18:15:00'; select * from simi