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- influx1.X的下采样数据和数据存留大量参考翻译自 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/guides/downsample_and_retain/InfluxDB 每秒可以处理数十万个数据点。 长时间处理这么多数据可能会引起存储问题。 一个自然的解决方案是对数据进行下采样; 将高精度原始数据仅保留有限的时间,并将较低精度的汇总数据存储更长... influx1.X的下采样数据和数据存留大量参考翻译自 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/guides/downsample_and_retain/InfluxDB 每秒可以处理数十万个数据点。 长时间处理这么多数据可能会引起存储问题。 一个自然的解决方案是对数据进行下采样; 将高精度原始数据仅保留有限的时间,并将较低精度的汇总数据存储更长...
- 1、什么是分布式死锁 分布式死锁是相对于单机死锁而言,一个事务块中的语句,可能会分散在集群里多个节点(CN/DN)执行,在不同节点上可能都会持有锁,当并发事务进行时可能会导致分布式(全局)死锁,如下图所示,会话SESSION1持有了DN1上的lock1资源后再去请求DN2上的lock2,会话SESSION2持有了DN2上的lock2资源后再去请求DN1上的lock1,两个会话形成互... 1、什么是分布式死锁 分布式死锁是相对于单机死锁而言,一个事务块中的语句,可能会分散在集群里多个节点(CN/DN)执行,在不同节点上可能都会持有锁,当并发事务进行时可能会导致分布式(全局)死锁,如下图所示,会话SESSION1持有了DN1上的lock1资源后再去请求DN2上的lock2,会话SESSION2持有了DN2上的lock2资源后再去请求DN1上的lock1,两个会话形成互...
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- 本篇通过一个简单案例,展示了过滤和关联在不同先后关系下的性能,分析了两者性能差异的根因,总结了一类性能调优的本质。 本篇通过一个简单案例,展示了过滤和关联在不同先后关系下的性能,分析了两者性能差异的根因,总结了一类性能调优的本质。
- 在本案例中,在无法通过hint消除的情景下,通过调整SQL消除了预期外的Nest Loop,减轻了Sort和Sort Agg算子的瓶颈。 在本案例中,在无法通过hint消除的情景下,通过调整SQL消除了预期外的Nest Loop,减轻了Sort和Sort Agg算子的瓶颈。
- 表扫描是SQL执行中的重要步骤,也常常出现表扫描慢成为SQL瓶颈的情况;为防止这种瓶颈,我们除了要建立一个完善的表模型,还需要在消费数据时使用较好的方案。本篇通过分析一典型案例,展示了对表字段做类型转换可能存在的性能风险,并给出了调优方法。 表扫描是SQL执行中的重要步骤,也常常出现表扫描慢成为SQL瓶颈的情况;为防止这种瓶颈,我们除了要建立一个完善的表模型,还需要在消费数据时使用较好的方案。本篇通过分析一典型案例,展示了对表字段做类型转换可能存在的性能风险,并给出了调优方法。
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- 1 问题背景使用sysbench对mysql5.7.21进行256并发压测时,调优前在Kunpeng920压测TPS为4197,与理想数据有较大差距。2 原因分析1.1 Top命令查看cpu资源使用情况 执行命令进行压测时发现,top命令下mysql进程cpu使用率6000%左右,其中系统调用占用较高,为进一步明确mysql进程在执行哪些过程,进行perf 热点函数和火焰图分析... 1 问题背景使用sysbench对mysql5.7.21进行256并发压测时,调优前在Kunpeng920压测TPS为4197,与理想数据有较大差距。2 原因分析1.1 Top命令查看cpu资源使用情况 执行命令进行压测时发现,top命令下mysql进程cpu使用率6000%左右,其中系统调用占用较高,为进一步明确mysql进程在执行哪些过程,进行perf 热点函数和火焰图分析...
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