本文来自：http://bbs.51cto.com/thread-49356-1-1.html 本文描述了Oracle 的查询优化程序，它是数据库的关键组件，能让Oracle 的用户获得极佳的执行性能。Oracle 的查询优化技术在功能上无与伦比，本文详细讨论了查询优化的所有重要领域。 简介 什么是查询优化程序？ 查询优化对于关系数据库的性能，特别是对于执行复
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2024-07-11 07:12:36
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什么是慢查询日志？慢查询日志是MySQL数据库的一个特殊的日志文件，记录了执行时间超过一定阈值的SQL语句和相关的信息。MySQL数据库中，查询数据是最频繁的操作之一，而某些查询可能花费比较长的时间。慢查询日志就是为了监控这些查询，帮助我们发现和分析可能存在的性能问题。它有什么作用？慢查询日志主要有以下几个作用：1. 发现性能问题慢查询日志记录了执行时间较长的SQL语句，我们可以通过分析慢查询日志
原创
2023-05-19 19:23:37
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既然你有用到过mysql，那么对于慢查询应该也是很了解的吧，那么什么是慢查询呢?开启慢查询日志的方式又是怎样的?一、什么是慢查询?下面来给大家介绍一下慢查询的概念。分析mysql语句查询性能的方法，除了使用EXPLAIN输出执行计划之外，还能够让mysql记录下查询超过指定时间的语句，这里，我们把超过指定时间的SQL语句查询叫做慢查询。慢查询的概念还是很好理解的。给大家介绍完了什么是慢查询，下面再
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2023-12-21 11:10:11
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MySQL中的慢查询与分析工具什么是慢查询慢查询配置慢查询解读慢查询分析工具mysqldumpslowpt_query_digest语法分析总体分析个体分析 什么是慢查询慢查询，顾名思义，执行很慢的查询。有多慢？超过 long_query_time 参数设定的时间阈值（默认10s），就被认为是慢的，是需要优化的。慢查询被记录在慢查询日志里。然而，慢查询日志默认是不开启的，也就是说一般人没玩过这功
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2024-02-15 16:19:59
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sqlmap详细命令： –is-dba 当前用户权限（是否为root权限） –dbs 所有数据库 –current-db 网站当前数据库 –users 所有数据库用户 –current-user 当前数据库用户 –random-agent 构造随机user-agent –passwords 数据库密码 –proxy http://local:8080 –t
慢查询对于跟踪有问题的查询很有用，可以分析出当前程序里那些Sql语句比较耗费资源。1. 开启mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置，
+---------------------+---------------------------------+
| Variable_name | Value
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2024-04-18 18:53:30
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许多存储系统（例如MySQL）提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阈值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间、耗时、命令的详细信息）记录下来，Redis也提供了类似的功能。 Redis 命令的执行过程慢查询日志的参数slowlog-log-slower-than：指定执行时间超过多少微秒(1秒等于100000
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2023-06-20 15:30:00
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。
原创
2023-01-12 06:48:34
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慢日志查询概述MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过 long_query_time 值的SQL，则会被记录到慢查询日志中，ong_query_time 的默认值为 10，意思是运行10S以上的语句。就会被认作是慢查询，默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，如果不是调优需要的话，
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2023-08-30 09:32:33
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在以前的博客中陆续记录了有关查询效率方面的文章。今天在整理一下，写上自己的一些心得记录如下：常见查询慢的原因常见的话会有如下几种：1、没有索引或没有用到索引。PS：索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表 的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜
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2023-06-14 13:10:55
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# MySQL慢查询是什么
作为一名经验丰富的开发者，我很荣幸能够教导你如何实现"mysql慢查询是什么"这个问题。在开始之前，我会先向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程概述
以下是实现"mysql慢查询是什么"的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 开启慢查询日志 |
| 步骤二 | 设置慢查询阈值 |
| 步骤三 | 分析
原创
2023-07-22 07:22:05
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# Hive查询为什么慢
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于存储、管理和分析大规模数据集。尽管Hive具有高度可扩展性和灵活性，但有时会出现查询速度缓慢的情况。本文将探讨Hive查询为什么慢，并提供一些优化查询性能的技巧。
## 1. 数据倾斜
在Hive中，数据倾斜是指数据在分区或桶中的分布不均匀，导致查询性能下降。例如，如果一个分区的数据量远远大于其他分区
原创
2023-09-03 08:27:53
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一、前言 在数据库中，慢查询日志通常是用来进行优化数据库，MySQL中存在慢查询，Mongodb中也是如此。 在Mongo中的慢查询属于Mongo Database Profiler，而且其信息详细。接下来介绍下Mongo慢查询二、开启 Profiling 功能 开启并控制Profiling 的方式有两种， 第一种，是直接在启动参数里直接进行设置，启动MongoDB时加上–profile=级别 即
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2023-08-19 22:43:07
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第二章：Java并行基础2.1 进程和线程进程：系统进行资源分配和调度的基本单位；线程：程序执行的最小单位。进程是线程的容器。2.2 线程的基本操作2.2.1 新建线程Thread t1 = new Thread(); //创建线程对象
t1.start();//启动线程start()会新建一个线程，并让这个线程执行run()方法，所以如果我们需要新的线程执行什么，就需要重写run()方法。例：T
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2024-10-29 13:59:43
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1 问题分析:es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是 5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问
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2023-08-30 11:03:50
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减脂的时候，特别要注意的可能就是碳水化合物的吸收。碳水化合物按照吸收的程度，可以分为快碳、慢碳、劣质碳水。应该根据个人的需求，搭配选择。P.S. 以下信息请结合个人情况，仅供参考。快碳：指吸收快、升血糖快的碳水化合物食物，让人饿得快，减脂期间建议控量少吃，不单独吃，但可以和纤维蛋白质搭配吃。慢碳：含有一定的膳食纤维或抗性淀粉，升血糖较慢，吃相同的热量下，相比快碳食物不容易合成脂肪，且饱腹感更强，减
原创
2023-06-16 01:11:45
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前几天发现一个页面加载缓慢,大概得有个二三十秒的样子,一开始并没有当回事以为第一次打开加载缓慢,后来反复打开,每次都加载十分缓慢,于是我开始排查问题页面上显示大概也就两万多条数据,而且还进行了分页,按理说不应该这么慢,于是我把执行的sql拿出来,单独执行了一下,这一试发现了问题严重性,单单这一个sql的执行时间就得有二十多秒, 这个sql是进行了inner join关联查询的,查看两张表一张有50
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2023-09-02 12:20:52
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为什么查询速度会慢1.慢是指一个查询的响应时间长。一个查询的过程：客户端发送一条查询给服务器服务器端先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立可返回存储在缓存中的结果。否则进入下一个阶段服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。将结果返回给客户端2.数据访问是否向数据库请求了不需要的数据是否扫描额外的记录3.查询的方
一、Hive基本概念1、什么是hive1.1、hive简介Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。1.2、hive本质将HQL转化成MapReduce程序hive处理的数据存储在HDFS
hive分析数据底层的实现是MapReduce
执行程序运行在Yarn上2、h
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2023-07-13 16:28:41
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# 优化Java查询慢问题的步骤
## 整体流程
下面是优化Java查询慢问题的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析查询慢的原因 |
| 2 | 优化数据库查询语句 |
| 3 | 使用索引提高查询效率 |
| 4 | 缓存查询结果 |
## 具体步骤
### 1. 分析查询慢的原因
在分析查询慢的原因时，我们需要先查看数据库的执行计划，确定
原创
2024-05-24 07:32:40
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