Kawalan pelaporan prestasi dalam Mysql Workbench
Kawalan yang disenaraikan di bawah boleh digunakan untuk memeriksa dan mengeksport data pelaporan prestasi (lihat imej di bawah) -
Eksport - Mengeksport semua entri dalam laporan prestasi semasa, termasuk semua pertanyaan dan nilai dan sebarang data yang berkaitan (termasuk pengepala lajur). Membuka kotak dialog Eksport Fail.
Pilihan Salin - Menyalin satu entri daripada laporan prestasi semasa bersama-sama dengan sebarang data yang berkaitan (dan pengepala lajur). Papan keratan sistem disimpan. Contoh biasa
Query Copy - Fungsi ini menyalin pernyataan SQL yang menjana laporan prestasi. Papan keratan sistem disimpan.
Refresh - Laporan prestasi telah dimuat semula (dimuat semula).
Arahan Laporan Prestasi
Laporan Prestasi: Analisis Penyata

Pengumpulan berikut ditunjukkan untuk setiap laporan -
Penggunaan memori
Jumlah Memori - Menunjukkan jumlah memori yang diperuntukkan.
Memori Teratas mengikut Peristiwa - Menunjukkan peristiwa yang menggunakan paling banyak memori.
Memori Tertinggi oleh Pengguna - Menunjukkan pengguna menggunakan paling banyak memori
Memori Tertinggi oleh Hos - Menunjukkan hos yang menggunakan paling banyak ingatan.
Memori Tertinggi mengikut Benang - Menunjukkan utas yang menggunakan memori paling banyak.
I/O Hotspot
Laporan Aktiviti I/O Fail Utama - Menunjukkan fail dengan penggunaan I/O paling banyak dalam bait.
I/O tertinggi fail mengikut masa - Menunjukkan penggunaan I/O teratas mengikut fail dan kependaman.
I/O Teratas mengikut Kategori Acara - Menunjukkan penggunaan data I/O tertinggi mengikut kategori acara.
Masa I/O Teratas mengikut Kategori Acara - Menunjukkan pengguna masa I/O teratas mengikut kategori acara.
I/O teratas mengikut Pengguna/Benang - Menunjukkan pengguna masa I/O teratas mengikut pengguna dan utas.
Penyata SQL kos tinggi
Analisis Penyata - Menyenaraikan penyata dengan pelbagai statistik agregat.
Penyata dengan 5% masa berjalan teratas - Menyenaraikan semua penyata dengan purata masa berjalan (dalam mikrosaat) dalam 5% teratas.
Menggunakan Jadual Sementara - Menyenaraikan semua pernyataan yang menggunakan jadual sementara (mengakses peratusan tertinggi jadual sementara cakera, diikuti dengan jadual sementara dalam memori).
Dengan Isih - Menyenaraikan semua penyataan normalisasi yang telah melakukan pengisihan (diakses dalam urutan keutamaan berikut: sort_merge_passes, sort_scans dan sort_rows).
Full Table Scan - Menyenaraikan pernyataan yang telah melakukan imbasan jadual penuh. Akses prestasi pertanyaan dan klausa WHERE (atau klausa). Jika anda tidak menggunakan indeks, pertimbangkan untuk menambah indeks pada jadual besar.
Ralat atau Amaran - Senaraikan kenyataan yang menimbulkan ralat atau amaran.
Statistik seni bina pangkalan data
Gambaran Keseluruhan Objek Skema (Overhed Tinggi) - Menunjukkan kiraan objek setiap skema. Ambil perhatian bahawa laporan ini mungkin mengambil masa yang lebih lama untuk dilaksanakan bagi contoh dengan bilangan objek yang banyak.
Statistik Indeks Skema - Memaparkan statistik umum yang berkaitan dengan pengindeksan.
Mod Statistik Jadual - Memaparkan statistik umum yang berkaitan dengan jadual.
Statistik Jadual Skema (Dengan Penimbal InnoDB) - Memaparkan jadual skema dengan statistik penimbal InnoDB.
Jadual dengan Imbasan Jadual Penuh - Cari jadual yang diakses melalui imbasan jadual penuh, diisih mengikut bilangan baris yang diimbas (urutan menurun).
Indeks Tidak Digunakan - Memaparkan senarai indeks yang tidak pernah digunakan sejak permulaan pelayan atau pengumpulan data P_S bermula.
Masa Menunggu Acara (Pakar)
Penantian Global Mengikut Masa - Menyenaraikan acara tunggu global yang paling penting mengikut jumlah masa, mengabaikan terbiar (yang mungkin tidak besar).
Wait Time by User - Menyenaraikan acara menunggu yang paling biasa mengikut pengguna dan jumlah masanya, mengabaikan melahu (yang mungkin tidak besar).
Tunggu kelas mengikut masa - Menyenaraikan kelas menunggu yang paling penting mengikut jumlah masa, mengabaikan terbiar (yang mungkin tidak besar).
Tunggu kelas mengikut purata masa - Menyenaraikan kelas menunggu yang paling penting mengikut purata masa, mengabaikan terbiar (yang mungkin tidak besar).
InnoDB Statistik
InnoDB Buffer Stats by Schema - Meringkaskan output jadual INFORMATION_SCHEMA.INNODB_BUFFER_PAGE, diagregatkan mengikut skema.
InnoDB Buffer Stats by Table - Meringkaskan output jadual INFORMATION_SCHEMA.INNODB_BUFFER_PAGE, diagregatkan mengikut skema dan nama jadual.
Penggunaan sumber pengguna
Ikhtisar - Menunjukkan ringkasan penggunaan sumber untuk setiap pengguna.
Statistik I/O - Menunjukkan penggunaan I/O bagi setiap pengguna.
Statistik Penyata - Ini menunjukkan statistik pelaksanaan penyata untuk setiap pengguna.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami mengetahui tentang kawalan pelaporan prestasi yang berbeza dan cara mendapatkannya menggunakan mysql Workbench.
Atas ialah kandungan terperinci Kawalan pelaporan prestasi dalam Mysql Workbench. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
