把这个加入到logback.xml 中就可以打印mysql的日志了 <logger name="jdbc.sqltiming" level="debug"/> <logger name="com.ibatis" level="debug" /> <logger name="com.ibatis.common.jdbc.SimpleDataSource" level="

在我2014年总结的"SQL Tuning 基础概述"中,其实已经介绍了一些查看SQL执行计划的方法,但是不够系统和全面,所以本次SQL优化专题,就首先要系统的介绍一下查看SQL执行计划的方法. 本文示例SQL为: --set lines 1000 pages 1000 select a.empno, a.ename, b.dname, a.job, a.sal from emp a, dept b where a.deptno = b.deptno and empno = 7788;

ELK+SpringBoot+Logback 离线安装及配置 版本 v1.0 编写时间 2018/6/11 编写人 xxx     目录 一. ELK介绍2 二. 安装环境2 三. Elasticsearch安装2 3.1 解压 2 3.2 配置 2 3.3 创建账户 3 3.4 启动 3 3.5 异常处理 3 四. SpringBoot配置3 4.1 添加依赖pom.xml 3 4.2 配置logback.xml 4 五. Logstash安装4 5.1 解压 4 5.2 配置 4 5.3 启

一 普通sql执行的具体过程1 连接器  管理连接,权限验证2 分析器  词法分析,语法分析   比如 数据表和数据列是否存在, 别名是否有歧义,是否符合标准sql语法等3 优化器检测   执行计划生成,索引选择4 执行器   1 判断是否拥有操作权限->这里包含更为复杂的权限验证,比如触发器,存储过程等   2 执行sql,返回结果集到客户端5 存储引擎层  存储引擎层提供和server端进行交互的读写接口,存储真正的数据注意   1 本文不考虑查询缓存的情况,因为现在线上数据库都建议关闭查询

需求:一个SQL执行特别慢,无法返回结果,需要进行优化,最终返回结果即可. 一.SQL分析 二.尝试执行,观测执行计划 三.修改SQL 四.问题总结 一.SQL分析 )SQL文本,执行时间,执行用户 用户brjljk sql执行时间,2935分钟 sql_text select c.hphm, c.ccdjrq, c.clpp1, c.clxh, c.zt, c.syr, c.wfsj, c.wfxw, c.dsr, c.xxly, c.syq, c.wfsj1, d.wfnr, e.dlmc,

作者介绍 梁敬彬,福富研究院副理事长.公司唯一四星级内训师,国内一线知名数据库专家,在数据库优化和培训领域有着丰富的经验.多次应邀担任国内外数据库大会的演讲嘉宾,在业界有着广泛的影响力.著有多本畅销书籍,代表作有<收获,不止SQL优化>等. 前两章给大家介绍了发现问题后的整体解决思路,接下来进入SQL优化的局部性思路,这一章我们将学习SQL优化的重要知识:执行计划. 执行计划是什么?如何读懂执行计划?读懂执行计划对我们又有什么用?面对这些疑问,我们从执行计划分析概述.读懂执行计划的关键.从案例

目录 1.引言 2. 输出 logback 状态数据 3. logback 异步输出日志 3.1 异步输出配置 3.2 异步输出原理 4. springboot 多环境下 logback 配置 5. MDC 分布式应用追踪请求 5.1 添加拦截器 5.1.1 拦截器实现 5.1.2 注册拦截器到web配置中 5.2 设置 MDC 日志输出 6. 总结 参考资料 往期文章 一句话概括:logback 在实现了基本的日志输出到文件功能后,在企业实践中,还会有其它的进阶需求,本文对logback的进阶

目录 1.引言 2.logback简介 3. springboot默认日志框架-logback 3.1 springboot示例工程搭建 3.2 日志输出与基本配置 3.2.1 日志默认输出 3.2.2 基本配置 3.3 自定义logback配置 3.3.1 logback配置文件加载顺序 3.3.2 logback配置文件示例 4. logback配置文件详述 4.1 配置文件结构 4.2 根元素configuration 4.2.1 属性配置 4.2.2 定义上下文名称和变量 4.3 日志输

阅读本文大概需要 2.8 分钟. MySQL 对我说 “Too young, too naive!" ▌大概过程 在测试环境 Docker 容器中,在跨进程调用服务的时候,A 应用通过 Dubbo 调用 B 应用的 RPC 接口,发现 B 应用接口超时错误,接着通过 debug 和日志,发现具体耗时的地方在于一句简单 SQL 执行,但是耗时超过 1000ms. 通过查看数据库的进程列表,发现是有死锁锁表了,很多进程状态 status 处于 'sending data',最后为锁住的表添加索引,并

作者:VipAugus https://juejin.im/post/5ce906a3e51d455a2f2201dc MySQL对我说"Too young, too naive!" 大概过程 在测试环境Docker容器中,在跨进程调用服务的时候,A应用通过Dubbo调用B应用的RPC接口,发现B应用接口超时错误,接着通过debug和日志,发现具体耗时的地方在于一句简单SQL执行,但是耗时超过1000ms. 通过查看数据库的进程列表,发现是有死锁锁表了,很多进程状态status处于's

前言 一个SQL从词法解析.语法解析.逻辑执行计划.物理执行计划最终转换为可以执行的RDD,中间经历了很多的步骤和流程.其中词法分析和语法分析均有ANTLR4完成,可以进一步学习ANTLR4的相关知识做进一步了解. 本篇文章主要对一个简单的SQL生成的逻辑执行计划物理执行计划的做一个简单地说明. 示例代码 case class Person(name: String, age: Long) private def runBasicDataFrameExample2(spark: SparkSes

在上一篇文章<MySQL常见加锁场景分析>中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要. 比如下面这样的 SQL: mysql> delete from t1 where id = 1 or val = 1 其中 id 和 val 都是索引,那么执行时使用到了哪些索引,加了哪些锁呢?为此,我们需要使用 explain 来获取 MySQL 执行这条 SQL 的执行计划. 什么是执行计划呢?简单来

该系列文档是本人在学习 Mybatis 的源码过程中总结下来的,可能对读者不太友好,请结合我的源码注释(Mybatis源码分析 GitHub 地址.Mybatis-Spring 源码分析 GitHub 地址.Spring-Boot-Starter 源码分析 GitHub 地址)进行阅读 MyBatis 版本:3.5.2 MyBatis-Spring 版本:2.0.3 MyBatis-Spring-Boot-Starter 版本:2.1.4 SqlSession会话与SQL执行入口 在前面一系列的

转自http://itindex.net/detail/45962-oracle-sql-%E8%AE%A1%E5%88%92 一.首先创建表 SQL> show user USER is "RHYS" SQL> create table A(col1 number(4,0),col2 number(4,0), col4 char(30)); create table B(col1 number(4,0),col3 number(4,0), name_b char(30))

以下语句可以进行SQL 语句执行时间分析,两个Go之间就是SQL查询语句 use Work--数据库名 go set statistics profile on set statistics io on set statistics time on go -----(SQL执行语句) go set statistics profile off set statistics io off set statistics time off go 运行一次后就可以在查询结果的信息标签下看到统计信息 SQ

一.提高sql执行效率---in与exist . where column in (select * from table where ...) . ...where exists (select 'C' from table where ...) 使用in查询时,会首先执行子查询,并将结果存放在一张临时表中再执行主查询:使用exists查询时,会首先执行主查询,再执行子查询,直到遇到第一个符合条件的结果为止.很明显exist查询方式要比in的效率高很多. group by:避免使用having

SQL执行语句 右键点击数据库连接文件“hr”—“添加SQL执行语句”,如下图: 弹出窗体,如下图: 将显示名称改为“部门名称”,返回至类型设置为“string”,在编写sql语句,如下图: 点击确定后,如下图:

Atitit sql执行计划 1.1. 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的 Oracle中的执行计划显示在执行一条SQL语句时必须执行的详细步骤,通常以表格形式呈现,但其实是树形结构.查看Oracle中的执行计划一般有以下几种方法(包括但不限于). 不要把SQL语句写得太复杂 我经常看到,从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长.一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的.我拿着这2

执行 上一篇讲述了如何通过scala提供的内置DSL支持,实现一个可以解析sql的解析器,这篇讲如何拿到了解析结果-AST以后,如何在数据上进行操作,得到我们想要的结果.之前说到,为什么选择scala作为这个引擎的实现,之一是scala提供了方便的DSL实现支持,其二是因为作为一门函数式编程语言,scala提供了丰富对于集合操作的函数.此外,函数在scala中是一个独立的类型,所以能够把现有的函数进行组合,得到更为强大的函数(和上一篇提到的用解析组合子组合已有的解析器得到更强大的解析器一样).

前言 在实时计算中,通常是从队列中收集原始数据,这种原始数据在内存中通常是一个java bean,把数据收集过来以后,通常会把数据落地到数据库,供后面的ETL使用.举个一个简单的例子,对一个游戏来说,为了统计某个游戏,某个服务器的登陆注册 等事件,原始数据对应的java bean可能会是这样: public class Event { private String userName; private String game; private String server; private Stri

个人觉得profilter 跟 logger 功能差不多,logger的功能在于写入,profilter功能在于sql后及时显示分析.都是对sql执行的的分析:一个是写入log文件,一个是直接在页面展示. 下面看例子, public/index.php: $di->set('profiler', function(){ return new \Phalcon\Db\Profiler(); }, true); $di['db'] = function() use($di){ //profile $