WhyCase 1—> 慢sql大多数的cpu过高都是由慢sql导致的，尤其是涉及到计算函数之类的，例如全表扫描或者说数据量过大， 内存排序 && 磁盘排序 以及 锁竞争等待…那我们看到的又是什么呢？以下截图来自百度~ 此时CPU上升 QPS趋于稳定甚至有下降趋势 这类问题归功于慢sql导致的，可采取kill+id的方法先杀掉我们通过 show processlist 可以
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2023-08-13 22:01:33
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如何解决MySQL IOPS使用率高？什么原因导致MySQL IOPS使用率高？1、实例内存满足不了缓存数据或排序等需要，导致产生大量的物理 IO。2、查询执行效率低，扫描过多数据行。解决方法您可以通过如下任意一种途径或结合使用两种途径来解决 IOPS 使用率高的的问题：生成实例当前诊断报告(推荐方式)。终止问题查询。通过 SQL 窗口优化功能来优化查询。生成实例当前诊断报告(推荐方式)操作步骤：
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2023-09-26 19:25:58
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# 线上MySQL IOPS高的情况解析
在现代Web应用中，MySQL数据库是最受欢迎的关系型数据库管理系统之一。随着用户量和数据量的增加，IO性能成为影响应用性能的重要因素之一。这里我们将探讨“线上MySQL IOPS高”的问题，包括原因分析、优化建议以及相应的代码示例。
## 什么是IOPS？
*IOPS*（每秒输入输出操作数）是衡量存储设备性能的指标，表示设备在单位时间内可以执行多少
RDS MySQL IOPS 使用率高的原因和处理1. 原因2. 解决2.1 诊断报告2.2 实例会话和 SQL 优化RDS MySQL 实例在日常使用中有时会出现实例 IOPS 使用率高的情况，比如：1. 原因实例内存满足不了缓存数据或排序等需要，导致产生大量 物理 IO。查询执行效率低，扫描过多数据行。2. 解决可以通过下面 2 种途径中的任意 1 种来处理 IOPS 使用率高的问题，也可以结
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2024-08-19 21:45:58
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文章目录一、IOPS1）概念介绍2）IOPS计算二、TPS(适用innodb)1）TPS概念(每秒处理的事务数Transactions Per Second)2）TPS计算三、QPS(同时适用与InnoDB和MyISAM 引擎 )1）QPS概念( 每秒处理的查询数)2）QPS计算四、确认磁盘 I/O 存在性能问题1）随机负载2）顺序负载五、计算QPS和TPS说明 一、IOPS1）概念介绍IOPS
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2023-09-26 13:17:39
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硬盘常识： 机械硬盘HDD固态硬盘SSD最小单位1个扇区为512B，或4K（2012年民用普及）1个分页为4K、8K或更高（与密度有关）性能因素转速（rpm）：5400、7200、1w、1.5w层数：SLC（单层快）、MLC（双层慢）、TLC（三层更慢，SSD暂未采用，U盘大量采用）接口SATA 3G、SATA 6G（2012年民用普及）、SAS 6GSATA 3G、SATA 6G、SA
前言压力测试过程中，如果因为资源使用瓶颈等问题引发最直接性能问题是业务交易响应时间偏大，TPS逐渐降低等。而问题定位分析通常情况下，最优先排查的是监控服务器资源利用率，例如先用TOP 或者nmon等查看CPU、内存使用情况，然后在排查IO问题，例如网络IO、磁盘IO的问题。 如果是磁盘IO问题，一般问题是SQL语法问题、MYSQL参数配置问题、服务器自身硬件瓶颈导致IOPS吞吐率问题。本文主要给大
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2023-10-01 09:40:51
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上一节，我们分析了一个单词热度应用响应过慢的案例。当用 top、iostat 分析了系统的 CPU 和磁盘 I/O 使用情况后，我们发现系统出现了磁盘的 I/O 瓶颈，而且正是案例应用导致的。
接着，在使用 strace 却没有任何发现后，我又给你介绍了两个新的工具 filetop 和 opensnoop，分析它们对系统调用 write() 和 open() 的追踪结果。
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2023-11-02 21:50:56
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简介RDS阿里云关系型数据库（Relational Database Service，简称 RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和高性能存储，RDS 支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 和 PPAS（Postgre Plus Advanced Server，一种高度兼容 Oracle 的数据库）引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控
本文介绍如何使用数据传输服务DTS(Data Transmission Service)，将自建MySQL迁移至RDS MySQL实例。DTS支持结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移，同时使用这三种迁移类型可以实现在自建应用不停服的情况下，平滑地完成自建MySQL数据库的迁移上云。前提条件创建RDS MySQL实例。自建MySQL数据库版本为5.1、5.5、5.6、5.7或8.0版本。RDS M
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2023-12-13 20:53:10
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# MySQL 查看 IOPS
## 简介
在数据库管理和性能优化过程中，了解数据库的 IOPS (Input/Output Operations Per Second) 是非常重要的。IOPS 是衡量存储系统性能的一个重要指标，它表示在一秒钟内，读取或写入到存储系统的操作次数。本文将介绍如何使用 MySQL 监控和查看 IOPS，帮助用户了解数据库的性能瓶颈。
## 监控 IOPS
在
原创
2024-01-25 09:20:17
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# 如何实现mysql iops计算
## 简介
欢迎来到本教程！在本篇文章中，我将会向你展示如何实现mysql IOPS（Input/Output Operations Per Second）计算。作为一名经验丰富的开发者，我会一步步地指导你完成这个任务。
## 流程图
```mermaid
journey
title MySQL IOPS计算流程
section 理解需求
原创
2024-05-04 06:28:22
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# MySQL IOPS 查询
在数据库系统中，IOPS（Input/Output Operations Per Second）是一个重要的性能指标，用于衡量数据库每秒钟可以执行的读写操作次数。在MySQL中，我们可以通过一些查询语句来获取数据库的IOPS信息。
本文将介绍如何使用MySQL来查询IOPS，并提供相关的代码示例。
## 查询当前数据库的IOPS
要查询当前数据库的IOPS，
原创
2024-01-11 08:22:53
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1. 概述与软件说明1.1 概述RDS MySQL 使用开源软件 percona-Xtrabackup 对 MySQL 数据库进行备份。需要下载该软件，然后使用该软件进行恢复。1.2 软件说明解压软件RDS的备份文件是一个压缩包，需要先解压出来，才能恢复，这里下载解压工具 rds_backup_extract (sh 文件)，目前
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2024-01-04 11:19:51
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谁消耗CPU用户、系统、IO等待、软硬中断、空闲。 其中系统和软硬中断是比较难改变的，另外用户和IO等待消耗了大部分CPU用户消耗和IO等待用户空间CPU消耗，各种逻辑运算：函数排序类型转换逻辑IO访问以及等待IO请求完成… IO等待其实是等待IO请求的完成，这个时候CPU是空闲的影响吞吐量下降查询响应时间增加慢查询数增加 对MySQL的并发增加，也会产生这些影响吞吐量QPS：Queries Pe
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2024-06-26 15:32:17
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业务应用对数据库的数据请求分写请求（增删改）和读请求（查）。当存在大量读请求时，为避免读请求阻塞写请求，数据库会提供只读实例方案。通过主实例+N只读实例的方式，实现读写分离，满足大量的数据库读取需求，增加应用的吞吐量。
原创
2023-06-29 16:52:06
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这里我选用的是:Ubuntu 首先我们登录Ubuntu后，要切换到root用户，因为在Ubuntu中系统最高权限账户为root账户，而默认登录的账户并非root账户，例如不具备安装程序等权限，不过同Windows一样都提供了提升权限的方式，就是sudo命令，在执行的每条命令前加上“sudo ”，即可以root账户的权限执行。在第一次使用
# MySQL IOPS查看
## 简介
在MySQL数据库中，IOPS（Input/Output Operations Per Second）是衡量数据库系统性能的一个重要指标。IOPS表示每秒钟数据库系统能够执行的读/写操作次数。MySQL的IOPS对于确定数据库的负载能力、性能瓶颈以及优化数据库性能至关重要。
在本文中，我们将介绍如何查看MySQL的IOPS，并通过代码示例说明如何获取
原创
2023-11-16 10:26:45
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单机 MySQL IOPS 问题 深入解析与解决
在一个现实的业务场景中，单机 MySQL 提供了基础的数据存储与查询服务。然而，随着业务规模的扩大，低 IOPS（每秒输入/输出操作）开始严重影响数据库响应时间和用户体验。我们观察到从最初的数百 IOPS 逐步降至数十 IOPS 的过程，如下时间轴所示：
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timeline
title MySQL IOPS 降低过程
第四讲、RDS MySql
RDS是[关系型数据库]务（Relational Database Service）的简称，是一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全[防护措施]和完善的[性能监控]体系，并提供专业的[数据库备份]、恢复及[优化方案]，使您能专注于应用开发和业务发展。
一、选型
1、版本选择
RDS MySQL 5.5 / 5.6 因MySQL 5.5
原创
精选
2024-09-23 18:03:26
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