数据库慢，如何排查？相信这个问题是所有DBA在工作中常遇到的一个问题。以下是总结的一些思路。数据库应用，常见两种类型：CPU密集型和I/O密集型。因此，我们在排查数据库问题时，通常是从这两方面入手的。CPU密集型的数据库，性能问题有以下几种： 1.复杂的查询语句、存储过程、触发器、自定义函数等；2.锁竞争问题；3.并发量大。解决问题的思路：1.
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2023-09-21 08:51:56
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一、背景MongoDB 提供了非常强大的性能分析及监控的命令，诸如 mongostat、mongotop 可以让我们对数据库的运行态性能了如指掌。然而，这次我们在性能环境上就遇到一个非常棘手的问题：某服务接口在 1-5分钟内偶现超时导致业务失败！在接口调用上返回超时属于前端的判断，通常是设置的一个阈值(比如 3s)。由于问题是偶现，且没办法发现有明显的规律，很难直接判断出原因。而平台在做了微服务拆
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2024-07-09 22:52:33
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研究缓冲区溢出的原理，至少针对两种数据库进行差异化研究#缓冲区溢出是指当计算机向缓冲区内填充数据位数时，超过了缓冲区本身的容量，溢出的数据覆盖在合法数据上,理想的情况是程序检查数据长度并不允许输入超过缓冲区长度的字符，但是绝大多数程序都会假设数据长度总是与所分配的储存空间相匹配，这就为缓冲区溢出埋下隐患。操作系统所使用的缓冲区 又被称为"堆栈"。在各个操作进程之间，指令会被临时储存在"堆栈"当中，
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2024-03-10 14:12:40
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@目录绕了一大圈的问题分析思路一开始以为是mySql问题 最后还是未解决问题发现使用Navicat查远程mysql库也很缓慢 最后还是未解决问题判断是不是代码逻辑问题 导致第一次多操作缓慢 最后还是未解决问题发现是建立连接（ Initial connection）时巨慢 21s 成功解决问题绕了一大圈的问题分析思路** 缺陷效果表现 **mysql查询，没有缓存的情况下，就是第一次查，
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2023-06-21 08:56:44
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# MySQL数据库高并发事务性能分析与优化
在现代的互联网应用中，高并发访问已成为常态，尤其是在电商、社交和游戏等领域。然而，随着并发量的增加，MySQL数据库的事务处理性能往往会受到影响，导致卡顿、慢查询等问题。本文将探讨高并发事务在MySQL中的表现，分析其原因，并提供一些优化建议和示例代码。
## 什么是高并发事务？
在数据库中，"事务"是一组操作的集合，这些操作要么全部完成，要么全
标题：解决MySQL数据库查询单表数据卡顿问题的步骤和代码示例
## 引言
在开发过程中，经常会遇到MySQL数据库查询单表数据卡顿的问题。这个问题可能会导致用户等待时间过长，影响系统的性能和用户体验。本文将为刚入行的开发者介绍解决该问题的步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
以下是解决MySQL数据库查询单表数据卡顿问题的整体流程：
```mermaid
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A[开始
原创
2024-01-23 05:07:03
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PostgreSQL PG2019/09/12 Chenxin简介PostgreSQL是一个功能非常强大的、源代码开放的客户/服务器关系型数据库管理系统（RDBMS）。PostgreSQL最初设想于1986年，当时被叫做Berkley Postgres Project。该项目一直到1994年都处于演进和修改中，直到开发人员Andrew Yu和Jolly Chen在Postgres中添加了一个SQL
一个 SQL 执行的很慢，两种情况讨论：1、大多数情况下很正常，偶尔很慢，则有如下原因(1)、数据库在刷新脏页，例如 redo log 写满了需要同步到磁盘。(2)、执行的时候，遇到锁，如表锁、行锁。2、这条 SQL 语句一直执行的很慢，则有如下原因。(1)、没有用上索引：例如该字段没有索引；由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。(2)、数据库选错索引。1.数据库在刷新脏页，例如 redo
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2023-09-04 20:58:45
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一、现 象业务侧反馈连接数据库异常，报错 connection is not avaliavle二、分 析1）在数据库的error日志中没有发现异常，在数据库监控数据中发现当时数据库连接短时间内激增， 但是 活动会话没有明显波动。并且问题时间段产生了一个2GB大小的binlog（max\_binlog\_size 配置为 1GB），说明这个时间段执行了一个大事务。解析binlog日志进行确认：事务
第1关：索引任务描述本关任务：为 student 表按姓名升序建立索引，索引名为 idx_sname。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：索引是什么；索引的分类；索引的创建和删除；查询索引。索引是什么数据库索引是一种提高数据库系统性能的方法。索引能让数据库服务器更快地查找和获取表中指定的行。例如，为了方便读者快速查找书中的术语，很多书籍在最后附加了索引页，术语按字母排序，同时给出页码。这样读者可
ASP＋Access解决方案的主要安全隐患来自Access数据库的安全性，其次在于ASP网页设计过程中的安全漏洞。 1.Access数据库的存储隐患 在ASP＋Access应用系统中，如果获得或者猜到Access数据库的存储路径和数据库名，则该数据库就可以被下载到本地。例 如：对于网上书店的Access数据库，人们一般命名为book.mdb、store.mdb等，而存储
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2024-05-06 15:55:51
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Andoird的SQLiteOpenHelper类中有一个onUpgrade方法。帮助文档中只是说当数据库升级时该方法被触发。经过实践，解决了我一连串的疑问： 1. 帮助文档里说的“数据库升级”是指什么？ 你开发了一个程序，当前是1.0版本。该程序用到了数据库。到1.1版本时，你在数据库的某个表中增加了一个字段。那么软件1.0版本用的数据库在软件1.1版本就要被升级了。 2. 数据库升级应该注意什
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2023-08-03 21:25:34
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最近呢做了一个半离线半在线的app，之前都是用原生的代码写的数据库，但是我想用新的东西，所以我选择了用GreenDao,然后用用起来还挺不错的。这一篇是讲数据库升级的，等有空再详细写一篇GreenDao的使用把。另外有一个号称全世界最高效的移动数据库：ObjectBox不知道大家有没有在用，我等这段时间忙完手上的项目就去学一下那个数据库。 数据库升级的时候，首先你得去修改你
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2024-01-17 07:23:18
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引言 Docker的存储管理涉及容器数据的持久化、卷（Volumes）的使用、存储驱动的选择以及容器数据的备份与恢复等方面。在构建和运行Docker容器时，理解和管理容器的存储是非常重要的，因为它直接关系到数据的安全性、可移植性和容器的性能。1. Docker容器存储概述 Docker容器默认使用Union
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2024-09-25 12:26:24
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1.前文 上次用SQLite3实现了数据管理，这次准备用CoreData来实现。Core Data 是iOS SDK 里的一个很强大的框架，允许程序员以面向对象的方式储存和管理数据。使用Core Data框架，程序员可以很轻松有效地通过面向对象的接口管理数据相比SQLite3来说，用CoreData更有利于程序员来管理数据，除了开头的准备工
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2023-07-14 15:28:46
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情况描述：
SQL Server 2000崩溃，重新安装数据库。
有以下准备：
1, 三个系统库（master,msdb,model）的完全备份:
2 两个用户数据库(user01,user02)的备份（周日的完全备份+除周日外每天的差异备份）:
三个系统数据库是早期备份的，之间没有更新过帐号信息，没有增减过作业等等。
两个用户数据库
一、数据库索引的坏处索引是完全独立于基础数据之外的一部分数据。假 设在Table ta 中的Column ca 创建了索引 idx_ta_ca，那么任何更新 Column ca 的操作，MySQL在更新表中 Column ca的同时，都须要更新Column ca 的索引数据，调整因为更新带来键值变化的索引信息。而如果没有对 Column ca 进行索引，MySQL要做的仅仅是更新表中 Column
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2024-07-22 17:50:14
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# MySQL每隔一秒读取数据库是否会造成卡顿
MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序中。在开发和运维过程中，我们经常会需要对数据库进行读取操作。然而，一些开发者可能会担心每隔一秒读取数据库是否会造成卡顿问题。在本文中，我们将探讨这个问题，并给出相应的解决方案。
## MySQL读取数据库的原理
在MySQL中，读取数据库的操作主要是通过执行SQL查询语句
原创
2024-04-24 06:39:59
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这几天老蒋遇到一个网友，估摸着也是才开始学习搭建网站的。而且他心还是比较大的，选择到一台云服务器，然后一骨碌搭建四五个网站。于是出现的故障也随之而来，他这几天网站每天都有好几次出现数据库连接不上的问题，需要重启数据库才可以恢复。像这种数据库经常无故暂停的问题也是常有的。这个到底是什么问题影响的呢，有没有解决办法。第一、服务器的利用率这个同学一台1G内存的服务器，上面我看有3-5个网站，而且都是较大
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2024-09-05 16:02:36
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目录一、前言二、MVCC解决了什么问题三、MVCC核心 Undo Log 和 Read View 介绍3.1、Undo Log（日志版本链）3.2、Read View（一致性视图）3.2.1、设计思路3.2.2、ReadView判断规则四、数据准备五、举例探究MVCC机制5.1、例子执行流程5.2、关键步骤分析5.2.1、第6步 #select 1中查询id为1的数据底层处理5.2.2、第10步
