


MySQL beherrschen: Wichtige Leistungskennzahlen, die jeder Entwickler überwachen sollte
Die Überwachung der MySQL-Leistungsmetriken und die Verwaltung Ihrer Datenbank müssen nicht schwierig sein. Ja, das hast du richtig gehört. Mit den richtigen Überwachungsstrategien und -tools können Sie endlich in den Hintergrund treten. Die RED-Methode, gepaart mit den leistungsstarken Überwachungsfunktionen und einfach anzuwendenden Konfigurationsempfehlungen von Releem, nimmt Ihnen die schwere Arbeit ab.
Einführung in die RED-Methode
Die RED-Methode wird traditionell zur Überwachung der Leistung von Webanwendungen und -diensten verwendet, kann aber auch auf die MySQL-Leistungsüberwachung angewendet werden. Releem hat festgestellt, dass das Framework bei der Überwachung von MySQL-Leistungsmetriken gleichermaßen wertvoll ist, da die Herausforderungen, denen Datenbanken in Bezug auf Leistung und Zuverlässigkeit gegenüberstehen, denen von Webanwendungen entsprechen.
Bei der Anwendung auf MySQL-Datenbanken gliedert sich die RED-Methode in drei kritische Problembereiche, die jeweils Einblicke in den Betriebszustand Ihrer Datenbank bieten:
Abfragerate (Rate) – Damit wird das Volumen der pro Sekunde ausgeführten Abfragen oder Befehle bewertet und bietet ein direktes Maß für die Arbeitslast des Servers. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Fähigkeit der Datenbank, gleichzeitige Vorgänge zu verarbeiten, und ihrer Reaktionsfähigkeit auf Benutzeranforderungen.
Fehlerrate (Fehler) – Die Verfolgung der Häufigkeit von Fehlern in Abfragen gibt Aufschluss über potenzielle Zuverlässigkeitsprobleme innerhalb der Datenbank. Eine hohe Fehlerrate kann auf zugrunde liegende Probleme mit der Abfragesyntax, dem Datenbankschema oder Systemeinschränkungen hinweisen, die sich auf die Gesamtintegrität der Datenbank auswirken. Die primäre MySQL-Metrik zur Überwachung der Rate ist Aborted_clients.
Abfrageausführungsdauer (Dauer) – Die Dauermetrik ist ein Maß für die Zeit, die für den Abschluss von Abfragen benötigt wird, von der Initiierung bis zur Ausführung. Dieser Leistungsindikator bewertet die Effizienz von Datenabruf- und -verarbeitungsvorgängen, die direkte Auswirkungen auf die Benutzererfahrung und den Systemdurchsatz haben.
Der Zustand dieser Metriken gibt Ihnen ein solides Verständnis für die Leistung Ihrer Datenbank und damit für die Erfahrung Ihrer Benutzer. Mit der RED-Methode können Sie leicht beurteilen, was mit Ihrer Datenbank nicht stimmt und was behoben werden muss. Sollten Sie beispielsweise feststellen, dass Abfragen nur langsam ausgeführt werden, kann dies darauf hinweisen, dass die Indizes angepasst oder die betroffenen Abfragen optimiert werden müssen, um die Effizienz zu steigern.
8 MySQL-Leistungsmetriken, die für die RED-Methode wesentlich sind
Um die RED-Methode effektiv auf die MySQL-Leistungsüberwachung anzuwenden, konzentriert sich Releem auf acht kritische Aspekte Ihrer Datenbank. Jedes davon ist auf die eine oder andere Weise mit Rate, Fehlern oder Dauer verknüpft:
1. MySQL-Latenz
Die Latenz misst die Zeit, die zum Ausführen einer Abfrage benötigt wird – vom Senden einer Abfrage an die Datenbank bis zur Antwort der Datenbank. Die Latenz hat direkten Einfluss darauf, wie Benutzer Ihre Anwendung wahrnehmen.
Für die meisten Webanwendungen gilt das Erreichen einer Latenz im Bereich von einigen Millisekunden bis etwa 10 Millisekunden für Datenbankoperationen als ausgezeichnet. Dieser Bereich gewährleistet ein nahtloses Benutzererlebnis, da die Verzögerung für den Endbenutzer praktisch nicht wahrnehmbar ist.
Sobald die Latenz bei einfachen bis mittelkomplexen Abfragen die 100-Millisekunden-Marke und mehr erreicht, bemerken Benutzer eine Verzögerung. Dies kann problematisch werden, wenn sofortiges Feedback von entscheidender Bedeutung ist, z. B. beim Einreichen von Formularen, bei Suchanfragen oder beim dynamischen Laden von Inhalten.
Weitere Informationen zur MySQL-Latenz
2. Durchsatz
Der Durchsatz, quantifiziert als Abfragen pro Sekunde (Queries per Second, QPS), misst die Effizienz Ihrer Datenbank und ihre Fähigkeit, Arbeitslasten zu verwalten. Ein hoher Durchsatz bedeutet ein gut optimiertes Datenbanksystem, das große Abfragevolumina effizient verarbeiten kann. Ein geringer Durchsatz kann auf Leistungsengpässe oder Ressourcenbeschränkungen hinweisen.
Um einen hohen Durchsatz zu erreichen, ist in der Regel eine Kombination aus optimierten SQL-Abfragen, geeigneten Hardwareressourcen (CPU, Speicher und schnelle E/A-Subsysteme) und fein abgestimmten Datenbankkonfigurationen erforderlich.
Weitere Informationen zum Durchsatz
3. Anzahl langsamer Abfragen
Langsame Abfragen sind im Wesentlichen Datenbankanfragen, die einen vordefinierten Ausführungszeitschwellenwert überschreiten. Sie können diesen Schwellenwert anpassen, um ihn an Ihre spezifischen Leistungsziele oder betrieblichen Benchmarks anzupassen. Durch die Verfolgung der Anzahl langsamer Abfragen können Sie Abfragen identifizieren, die optimiert werden müssen.
Die Identifizierung und Protokollierung dieser langsamen Abfragen erfolgt im slow_query_log, einer speziellen Datei, die zum Speichern von Details zu Abfragen erstellt wurde, die die festgelegten Leistungsstandards nicht erfüllen.
Weitere Informationen zur Anzahl langsamer Abfragen
4. Abgebrochene Clients
Diese Metrik zählt die Anzahl der Verbindungen, die abgebrochen wurden, weil der Client die Verbindung nicht ordnungsgemäß geschlossen hat. Eine hohe Anzahl abgebrochener Klienten kann auf eine Reihe von Ursachen hinweisen:
- Netzwerklatenz und Jitter verursachen Zeitüberschreitungen
- Serverkapazitätsbeschränkungen führen zu Verbindungsablehnungen
- Ressourcenkonflikt zwischen Abfragen
- Ineffizienzen durch lang laufende Abfragen
- Fehlkonfigurationen in den MySQL-Einstellungen
- Anwendungsfehler führen zu vorzeitigen Verbindungsabbrüchen
Weitere Informationen zu abgebrochenen Klienten
5. CPU-Auslastung
Die CPU ist das Gehirn Ihres Servers. Es führt Befehle aus und führt Berechnungen durch, die es Ihrer Datenbank ermöglichen, Daten zu speichern, abzurufen, zu ändern und zu löschen. Wenn Sie die CPU-Auslastung genau im Auge behalten, können Sie sicherstellen, dass der Server über genügend Rechenleistung verfügt, um seine Arbeitslast zu bewältigen. Eine hohe CPU-Auslastung kann ein verräterisches Zeichen dafür sein, dass ein überlasteter Server Schwierigkeiten hat, mit den an ihn gestellten Anforderungen Schritt zu halten.
Hier sind einige allgemeine Richtlinien, die Sie bei der CPU-Auslastung beachten sollten:
50-70 % nachhaltig – Auf dieser Stufe bewältigt Ihre CPU eine mittlere bis hohe Arbeitslast effektiv, es gibt jedoch noch etwas Spielraum für Spitzenlasten. Dies ist ein gesunder Bereich für Server im Normalbetrieb.
70–90 % dauerhaft – Wenn die CPU-Auslastung dauerhaft in diesem Bereich liegt, deutet dies auf eine hohe Arbeitslast hin, die nur begrenzten Spielraum für die Bewältigung von Spitzenlasten lässt. Sie sollten den Server genau überwachen.
Über 90 % dauerhaft – Dies ist ein starker Indikator dafür, dass der Server fast ausgelastet ist oder fast ausgelastet ist. Erkennbare Leistungsprobleme, darunter langsame Antwortzeiten bei Abfragen und mögliche Zeitüberschreitungen, sind wahrscheinlich. Es ist wichtig, die Ursache zu untersuchen und Optimierungen umzusetzen oder die Ressourcen entsprechend zu skalieren.
Hinweis: Gelegentliche Spitzen über diesen Schwellenwerten weisen möglicherweise nicht unbedingt auf ein Problem hin, da Datenbanken für die Bewältigung variabler Lasten ausgelegt sind. Das Schlüsselwort ist nachhaltig. Eine hohe Dauerauslastung ist ein Zeichen dafür, dass Ihr Server einer erheblichen Belastung ausgesetzt ist.
6. RAM-Nutzung
RAM ist eine wichtige Ressource für Datenbanken, da er aktive Daten und Indizes speichert und so einen schnellen Zugriff und eine effiziente Abfrageverarbeitung ermöglicht. Durch die ordnungsgemäße Verwaltung der RAM-Nutzung wird sichergestellt, dass die Datenbank Arbeitslasten effizient bewältigen kann und sowohl der Datenabruf als auch die Bearbeitungsvorgänge optimiert werden.
Hier sind einige allgemeine Richtlinien, die Sie bei der RAM-Nutzung beachten sollten:
<60-70 % Auslastung – Dieser Bereich gilt allgemein als sicher und zeigt an, dass ausreichend Speicher sowohl für aktuelle Datenbankvorgänge als auch für zusätzliche Arbeitslastspitzen verfügbar ist.
70-85 % Auslastung – Wenn die RAM-Auslastung dauerhaft in diesem Bereich liegt, deutet dies darauf hin, dass die Datenbank den verfügbaren Speicher gut nutzt, aber allmählich den Schwellenwert für eine sorgfältige Überwachung erreicht . Wenn Sie zu Spitzenzeiten in diesem Bereich bleiben, kann der Puffer für die Bewältigung plötzlicher Nachfragesteigerungen eingeschränkt sein.
85-90 % Auslastung – In diesem Bereich nähert sich der Server seiner Speicherkapazität. Eine hohe Speicherauslastung kann zu einem Anstieg der Festplatten-E/A führen, wenn das System beginnt, Daten von und zur Festplatte auszutauschen. Betrachten Sie dies als Warnsignal dafür, dass entweder die Arbeitslast optimiert oder der physische Speicher des Servers erweitert werden muss.
>95 % Auslastung – Der Betrieb mit oder über 95 % RAM-Auslastung ist kritisch und führt wahrscheinlich zu Leistungsproblemen. Auf dieser Ebene greift der Server möglicherweise häufig auf Auslagerungen zurück, was zu erheblichen Verlangsamungen und möglicherweise zu Zeitüberschreitungen bei Clientanwendungen führt. Es ist sofortiges Handeln Ihrerseits erforderlich.
7. SWAP-Nutzung
Swap-Speicherplatz wird verwendet, wenn der physische RAM Ihrer Datenbank vollständig ausgenutzt ist, sodass das System einige der weniger häufig aufgerufenen Daten auf den Festplattenspeicher verlagern kann. Während dieser Mechanismus ein hilfreicher Puffer gegen Fehler aufgrund von unzureichendem Arbeitsspeicher ist, kann die Verwendung von SWAP aufgrund der deutlich langsameren Zugriffszeiten im Vergleich zu RAM die Leistung erheblich beeinträchtigen.
Idealerweise sollte ein MySQL-Server eine geringe bis minimale SWAP-Nutzung aufweisen. Dies zeigt an, dass die Datenbank innerhalb ihres verfügbaren RAM betrieben wird.
Eine hohe SWAP-Nutzung ist ein Warnsignal dafür, dass der physische Speicher des Servers für seine Arbeitslast nicht ausreicht, sodass er für routinemäßige Datenvorgänge auf Festplattenspeicher angewiesen ist. Sie sollten sofort Maßnahmen ergreifen, um dieses Problem zu beheben, indem Sie den Speicherbedarf der Anwendung optimieren oder den RAM des Servers vergrößern.
8. Eingabe-/Ausgabeoperationen pro Sekunde (IOPS)
Die Kennzahl Input/Output Operations per Second (IOPS) gibt an, wie intensiv Ihre Datenbank mit dem zugrunde liegenden Speichersystem – der Festplatte – interagiert. Hohe IOPS-Werte weisen auf eine hohe Datenlast hin und von den Speichermedien hin, was zwar auf eine ausgelastete Datenbank hinweist, aber auch auf mögliche Engpässe bei der Festplattenleistung hinweisen kann.
Einige Schlüsselfaktoren, die den IOPS beeinflussen, sind:
- Die Art des Speichermediums, wobei SSDs in der Regel schneller sind als HDDs
- RAID-Konfigurationen, die für Lese- oder Schreibvorgänge optimiert werden können
- Die spezifischen Anforderungen der Datenbank-Workload, ob leselastig oder schreibintensiv
- Der Grad der Parallelität und Wirksamkeit von Caching-Strategien
Releems umfassende Strategie für das Datenbankmanagement
Releems Ansatz zur MySQL-Leistungsüberwachung besteht darin, die wichtigen Details im Auge zu behalten. Diese Strategie umfasst die sorgfältige Verfolgung der 8 genannten Metriken – MySQL-Latenz, Durchsatz, langsame Abfragen, abgebrochene Clients, CPU, RAM, SWAP-Nutzung und IOPS – alles im Rahmen der RED-Methode. Durch die Integration dieser Überwachung als Teil der zweimal täglichen Gesundheitsprüfungen (19 Metriken!) hilft Releem Ihrer Datenbank, ein hohes Maß an Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu erreichen und aufrechtzuerhalten.
Releem überwacht nicht nur die Leistung von MySQL, sondern geht noch einen Schritt weiter, indem es maßgeschneiderte Konfigurationsvorschläge anbietet, die darauf abzielen, bei der Überwachung aufgedeckte Probleme zu beheben. Wir nennen diese Funktion Autopilot für MySQL. Wenn Sie beispielsweise Probleme mit hoher Latenz haben, liefert Releem umsetzbare Erkenntnisse, um Ihre Latenzzahlen wieder in Einklang zu bringen. Unser oberstes Ziel ist es, die Notwendigkeit einer manuellen Überwachung durch eine leistungsstarke, intuitive Software zu beseitigen, die alle Komplexitäten der Datenbankverwaltung bewältigt, über die Sie sich lieber keine Sorgen machen möchten.
Releem verfügt über eine weitreichende Kompatibilität. Ganz gleich, ob Sie Percona, MySQL oder MariaDB für Ihr Datenbankverwaltungssystem verwenden – Releem kann Ihnen helfen. Sehen Sie sich hier die offizielle Liste der unterstützten Systeme an.
Für eine ausführliche Untersuchung der einzelnen Metriken und Best Practices für die Überwachung und Optimierung von MySQL-Datenbanken sollten Sie Releem.com besuchen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMySQL beherrschen: Wichtige Leistungskennzahlen, die jeder Entwickler überwachen sollte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySQLs Date_Format () -Funktion wird verwendet, um das Datums- und Uhrzeitformat anzupassen. Die Syntax ist DATE_FORMAT (Datum, Format) und unterstützt eine Vielzahl von Formatzeichen wie %y, %m, %d usw., die das Datumsanzeigen, die Gruppenstatistiken und andere Funktionen realisieren können.

Die Antwort lautet: MySQLs Fallanweisung wird verwendet, um eine bedingte Logik in der Abfrage zu implementieren und unterstützt zwei Formulare: Einfach und Suche. Unterschiedliche Werte können dynamisch in Klauseln wie SELECT, WO und OrderBy zurückgegeben werden. In der Auswahl der Bewertungen nach fraktionalen Segmenten, der Kombination von Aggregatfunktionen zum Zählen der Anzahl der Zustände oder der Priorisierung bestimmter Rollen in der Reihenfolge beispielsweise ist es erforderlich, immer mit dem Ende zu enden.

Der Schlüssel zum Benchmarking von MySQL Performance liegt darin, die richtigen Tools und Methoden auszuwählen und wissenschaftliche Testpläne zu entwickeln. 1. Häufige Werkzeuge sind Sysbench (geeignet für OLTP-Spannungstests), MySQLSLAP (Leichtes offizielles Tool), HammerDB (Tests auf Grafikunternehmen) und JMeter (flexible Datenbankspannungstests); 2. Der Testplan muss die Ziele klären, Parameter festlegen, reale Daten verwenden und Variablen steuern, um die Genauigkeit zu gewährleisten. 3. achten Sie auf Kernindikatoren wie QPS/TPS, Reaktionszeit, Ressourcenverbrauch und Fehlerrate; 4. Die Testumgebung sollte in der Nähe der Produktion sein, die Hardwarekonsistenz, die Netzwerkstabilität, die Störung der Interferenzdienste, mehrere Läufe für den Durchschnitt halten und direkte Tests in der Produktionsumgebung vermeiden.

Erstellen Sie ein Shell -Skript, das die Datenbankkonfiguration und den Befehl mySQldump enthält, und speichern Sie es als mySQL_Backup.sh; 2. Speichern Sie MySQL -Anmeldeinformationen, indem Sie ~/.my.cnf -Datei erstellen, und setzen Sie 600 Berechtigungen, um die Sicherheit zu verbessern, das Skript so, dass die Konfigurationsdateiauthentifizierung verwendet wird. 3.. Verwenden Sie CHMOD X, um das Skript ausführbar zu machen, und testen Sie manuell, ob die Sicherung erfolgreich ist. 4. Fügen Sie zeitgesteuerte Aufgaben durch Crontab-e hinzu, wie z. 5.

Auto_increment generiert automatisch eindeutige Werte für die Primärschlüsselspalte der MySQL -Tabelle. Definieren Sie beim Erstellen der Tabelle dieses Attribut und stellen Sie sicher, dass die Spalte indiziert ist. Lassen Sie beim Einfügen von Daten die Spalte weg oder setzen Sie sie auf Null ein, um eine automatische Zuordnung auszulösen. Die zuletzt eingefügte ID kann über die Funktion last_insert_id () erhalten werden. Der Startwert und die Startgröße können durch altertable oder Systemvariablen angepasst werden, was für ein eindeutiges Identifikationsmanagement geeignet ist.

MySQL unterstützt den Datumsbetrieb durch integrierte Funktionen und Betreiber. 1. Verwenden Sie DATE_ADD () und DATE_SUB (), um die Daten nach bestimmten Einheiten (wie Tag, Monat usw.) zu erhöhen und zu verringern. 2. Verwenden Sie Intervall und -interval, um die Syntax zu vereinfachen, um die Datumsabschluss und die Subtraktion zu implementieren. 3.. Verwenden Sie datediff (), um die Differenz in der Anzahl der Tage während des zweitägigen Zeitraums zu berechnen, oder verwenden Sie TimeStampdiff (), um genauere Zeiteinheitenunterschiede (z. B. Stunden und Minuten) zu erhalten. 4. Die gemeinsamen Anwendungsszenarien umfassen Abfragestellungen für die letzten 7 Tage, die Berechnung des Ablaufdatums und des Benutzeralters und der Sicherstellung, dass der Datumsfeldtyp korrekt ist und die Eingabe von ungültigem Datum vermeidet, und schließlich werden die Anforderungen an den Zeitpunkt der Datums über diese Funktionen und Betreiber effizient behandelt.

Einfügen ... ONDUPLICEKEYUPDATE -Implementierung wird aktualisiert, wenn sie vorhanden ist, andernfalls wird sie eingefügt und benötigt einzigartige oder primäre Schlüsselbeschränkungen. 2. Nach dem Löschen von Ersatz intino, was zu Änderungen der automatischen Inkrement-ID führen kann; 3.. Insertigore wird nur einfügt und sich nicht wiederholt und nicht aktualisiert. Es wird empfohlen, die erste Implementierung von Upsert zu verwenden.

Unterabfragen können verwendet werden, um die Filterung oder Berechnung von Klauseln auszuwählen und auf der Grundlage einer anderen Abfrage zu implementieren. Operatoren wie in Anyery werden üblicherweise in wo verwendet; Alias werden als Ableitungsabellen in aus von; Einzelwerte müssen in SELECT zurückgegeben werden. Verwandte Unterabfragen stützen sich auf die äußere Abfrage, um jede Zeile auszuführen. Überprüfen Sie beispielsweise Mitarbeiter, deren Durchschnittsgehalt höher ist als die Abteilung, oder fügen Sie die durchschnittliche Gehaltsliste des Unternehmens hinzu. Unterabfragen verbessern die logische Klarheit, aber die Leistung kann niedriger sein als der Join. Sie müssen daher sicherstellen, dass Sie die erwarteten Ergebnisse zurückgeben.
