[MySQLCPU]线上飙升800%,load达到12的解决过程_MySQL
接到报警通知,负载过高,达到800%,load也过高,有11了。
MySQL版本为5.6.12-log
1 top 之后,确实是mysqld进程占据了所有资源。
2 查看error日志,无任何异常
3 show eninge innodb status/G,没有死锁信息。
4 show full processlist;
没有耗时非常大的慢sql再跑。看并发,当前的线程总数量也才30个左右。
5 查看iostat,读写正常。
到底是什么问题呢?查看slow log,发现如下SQL,频繁执行,耗时在5秒之间,explain有Using join buffer (Block Nested Loop)
mysql> explain select web_page_object.web_page_object_id, -> web_page_object.object_id, -> web_div_name,web_page_object.position_sort,web_page_object.end_time,om1.label,om1.file,jump_url,om2.label as label1,om2.file as file1 -> from web_page_div,web_page_object,object_media as om1,object_media as om2 -> where web_page_div.id=web_page_object.web_page_div_id -> and web_page_object.object_media_id=om1.object_media_id -> and web_page_div.web_page_id=1200 -> and if(web_page_object.object_media_id1=0, -> web_page_object.object_media_id=om2.object_media_id, -> web_page_object.object_media_id1=om2.object_media_id) -> -> and '2014-05-01 15:09:49'>=start_time -> and '2014-05-01 15:09:49'<= end_time -> -> and object_status=0 -> order by web_page_div.id,web_page_object.position_sort;+----+-------------+-----------------+--------+-----------------------+---------+---------+-------------------------------------------+-------+----------------------------------------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-----------------+--------+-----------------------+---------+---------+-------------------------------------------+-------+----------------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | web_page_object | ALL | object_media_id_index | NULL | NULL | NULL | 51165 | Using where; Using temporary; Using filesort || 1 | SIMPLE | web_page_div | eq_ref | PRIMARY,idx | PRIMARY | 4 | db_jiapin.web_page_object.web_page_div_id | 1 | Using where || 1 | SIMPLE | om1 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | db_jiapin.web_page_object.object_media_id | 1 | Using where || 1 | SIMPLE | om2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 74759 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |+----+-------------+-----------------+--------+-----------------------+---------+---------+-------------------------------------------+-------+----------------------------------------------------+Using join buffer (Block Nested Loop)
看SQL是where后面的if判断引起的,拆分if之后,就正常了,SQL耗时不到0.1秒。数据库load也降下来了。
还记录以前碰到的
(Block Nested Loop)的案例是 join后面的on条件里面有or判断。
也会引起Block Nested Loop,导致数据库负载过高。

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.
