生产环境高并发MySQL SQL语句优化案例
生产环境高并发MySQLSQL语句优化10条案例声明:本案例为老男孩linux运维实战培训的数据库优化教学案例,如有转载务必保留本版权声明在实际工作中,运维或DBA人员
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最终解决方案:有用到boy_title_upper的索引,慢的原因再观察
案例4:分析归类后的慢查询日志如下。
______________________________________________________________________ 004 ___
Count: 378(6.04%)
Time: 2604 s total, 6.888889 s avg, 3 s to 65 s max(7.63%)
95% of Time : 2031 s total, 5.657382 s avg, 3 s to 17 s max
Lock Time (s) : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max(0.00%)
95% of Lock : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max
Rows sent: 5 avg, 0 to 10 max(3.24%)
Rows examined : 2.81k avg, 92 to 24.91k max(27.61%)
Database: docresource
Users:
ett_oldboy@ 10.0.1.28 : 100.00% (378) of query, 100.00% (6256) of all users
Query abstract:
SELECT h.boy_id ,MAX(h.boy_his_edit_time) AS boy_his_edit_time FROM t_boy_his h WHERE h.boy_his_isteammate=N AND h.boy_his_state=N AND h.boy_his_editor_user_id_encrypt='S' GROUP BY h.boy_id ORDER BY h.boy_his_edit_time DESC LIMIT N,N;
Query sample:
selecth.boy_id ,max(h.boy_his_edit_time) from t_boy_his hwhere h.boy_his_editor_user_id_encrypt='pGVpWQVlYdglTaQ0Z' and h.boy_his_isteammate=1 and h.boy_his_state=1 group by h.boy_id order by h.boy_his_edit_time desc limit 0,4;
最终解决方案:
alter table t_boy_his add index editor_user_iden_docid(boy_his_editor_user_id_encrypt, boy_id);
1,sql改成:SELECT h.boy_id ,MAX(h.boy_his_edit_time) AS boy_his_edit_time FROM t_boy_his h WHERE h.boy_his_isteammate='pGVpWQVlYdglTaQ0Z' AND h.boy_his_state=1 AND h.boy_his_editor_user_id_encrypt='S' GROUP BY h.boy_id ORDER BY null
2,再在程序里,用java对boy_his_edit_time排序。
案例5:分析归类后的慢查询日志如下。
______________________________________________________________________ 005 ___
Count: 211(3.37%)
Time: 1218 s total, 5.772512 s avg, 3 s to 30 s max(3.57%)
95% of Time : 1022 s total, 5.11 s avg, 3 s to 13 s max
Lock Time (s) : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max(0.00%)
95% of Lock : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max
Rows sent: 2 avg, 0 to 2 max(0.72%)
Rows examined : 3.61k avg, 110 to 19.59k max(19.81%)
Database:
Users:
ett_oldboy@ 10.0.1.28 : 100.00% (211) of query, 100.00% (6256) of all users
Query abstract:
SELECT h.boy_id ,MAX(h.boy_his_edit_time) AS boy_his_edit_time FROM t_boy_his h WHERE h.boy_his_isteammate=N AND h.boy_his_state=N AND h.boy_his_editor_user_id=N GROUP BY h.boy_id ORDER BY h.boy_his_edit_time DESC LIMIT N,N;
Query sample:
selecth.boy_id ,max(h.boy_his_edit_time) as boy_his_edit_time from t_boy_his hwhere h.boy_his_isteammate=1 and h.boy_his_state=1 and h.boy_his_editor_user_id=300000178518 group by h.boy_id order by h.boy_his_edit_time desc limit 0,2;
最终解决方案:此sql由查前面一个sql代替,删除。
案例6:分析归类后的慢查询日志如下。
______________________________________________________________________ 006 ___
Count: 30(0.48%)
Time: 940 s total, 31.333333 s avg, 3 s to 77 s max(2.76%)
95% of Time : 790 s total, 28.214286 s avg, 3 s to 69 s max
Lock Time (s) : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max(0.00%)
95% of Lock : 0 total, 0 avg, 0 to 0 max
Rows sent: 1 avg, 1 to 1 max(0.05%)
Rows examined : 10.96k avg, 1.82k to 28.12k max(8.56%)
Database: docresource
Users:
ett_oldboy@ 10.0.1.28 : 100.00% (30) of query, 100.00% (6256) of all users
Query abstract:

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PHP 고동시성 환경에서의 요청 스케줄링 및 작업 할당 방법 인터넷의 급속한 발전과 함께 널리 사용되는 백엔드 개발 언어인 PHP는 점점 더 많은 고동시성 요청에 직면하고 있습니다. 동시성이 높은 환경에서는 요청 스케줄링과 작업 할당을 어떻게 구현하느냐가 개발 과정에서 해결해야 할 중요한 문제가 되었습니다. 이 기사에서는 PHP 높은 동시성 환경에서 몇 가지 요청 스케줄링 및 작업 할당 방법을 소개하고 코드 예제를 제공합니다. 1. 프로세스 관리 및 작업 큐 PHP 높은 동시성 환경에서는 프로세스 관리 및 작업 큐가 일반적으로 사용되는 구현 방법입니다.

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벤치마크 테스트에 따르면 높은 동시성 시나리오에서 PHP 프레임워크의 성능은 Phalcon(RPS2200), Laravel(RPS1800), CodeIgniter(RPS2000) 및 Symfony(RPS1500)입니다. 실제 사례에서는 전자상거래 웹사이트의 Double Eleven 이벤트 기간 동안 Phalcon 프레임워크가 초당 3,000건의 주문을 달성한 것으로 나타났습니다.

[제목] Swoole 개발 기능을 위한 고도의 동시 TCP 긴 연결 처리 기술 [소개] 인터넷의 급속한 발전으로 인해 애플리케이션의 동시 처리에 대한 요구가 점점 더 높아지고 있습니다. PHP 기반의 고성능 네트워크 통신 엔진인 Swoole은 강력한 비동기식, 다중 프로세스 및 코루틴 기능을 제공하여 애플리케이션의 동시 처리 기능을 크게 향상시킵니다. 이 기사에서는 Swoole 개발 기능을 사용하여 높은 동시성 TCP 긴 연결을 처리하는 방법을 소개하고 코드 예제와 함께 자세한 지침을 제공합니다. 【텍스트】1.

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PHP 높은 동시성 처리의 데이터베이스 읽기 및 쓰기 최적화 기술 인터넷의 급속한 발전으로 인해 웹 사이트 방문 증가율이 점점 더 높아지고 있습니다. 오늘날의 인터넷 애플리케이션에서 높은 동시성 처리는 무시할 수 없는 문제가 되었습니다. PHP 개발에서 데이터베이스 읽기 및 쓰기 작업은 성능 병목 현상 중 하나입니다. 따라서 동시성이 높은 시나리오에서는 데이터베이스 읽기 및 쓰기 작업을 최적화하는 것이 매우 중요합니다. 다음은 PHP 높은 동시성 처리에서 일부 데이터베이스 읽기 및 쓰기 최적화 기술을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 연결 풀링 기술을 사용하여 데이터베이스에 연결하면

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PHP 높은 동시성 환경의 로드 밸런싱 기술 및 원칙 오늘날의 인터넷 애플리케이션에서 높은 동시성은 중요한 문제가 되었습니다. PHP 애플리케이션의 경우 높은 동시성 시나리오를 효과적으로 처리하는 방법은 개발자가 생각하고 해결해야 하는 문제가 되었습니다. 로드 밸런싱 기술은 높은 동시성을 처리하는 중요한 수단 중 하나가 되었습니다. 이 기사에서는 PHP 고동시성 환경의 로드 밸런싱 기술과 원칙을 소개하고, 코드 예제를 통해 이해를 심화시킵니다. 1. 로드 밸런싱의 원리 로드 밸런싱이란 요청을 처리하는 로드를 여러 서버에 균형있게 분산시키는 것을 의미합니다.
