数据库慢查询:DBA的挑战与应对策略

本文涉及的产品
数据传输服务 DTS,同步至DuckDB 3个月
简介: NineData的慢查询分析功能。它可以自动采集并记录数据库中的所有慢查询,比较亮眼的是它通过对每一条慢查询进行性能诊断,最终提供优化建议,包含添加或修改索引、调整表结构等,同时还可以根据业务类型配置SQL开发规范,配置完成后,系统还会基于这些规范诊断慢SQL。

对于一个DBA来说,从公司数据库系统的稳定程度可以看出他的能力几何,一个优秀的DBA不仅要保证数据库的稳定运行,还需要有能力有效处理数据库的各种突发性能问题,而最常见的性能问题,就是慢查询。

我们公司规模比较大,大大小小的项目加起来超过100个数据库实例,而保证这些数据库的稳定运行的重任,全部在我这里,每天都需要事无巨细地逐个排查所有问题,这是一项相当艰巨的任务,出点差错是常事,造成的影响不大还好说,如果涉及到企业利益,那就祈祷下一家公司没有那么多数据库吧。

太难了.jpeg

由于每个数据库实例中都存在不少的慢查询问题,靠我人肉排查显然不太现实,在尝试了很多种自动化工具之后,终于艰难玉成,让我找到一款完美解决我问题的工具:NineData 的慢查询分析功能。它可以自动采集并记录数据库中的所有慢查询,比较亮眼的是它通过对每一条慢查询进行性能诊断,最终提供优化建议,包含添加或修改索引、调整表结构等,同时还可以根据业务类型配置 SQL 开发规范,配置完成后,系统还会基于这些规范诊断慢 SQL。

废话不多说,直接上图。

慢查询趋势图

这是单个数据源维度的慢查询趋势图,首先能看到一个时间范围内的慢查询总量,然后可以清晰看到 12 月 8 日那天产生了很多慢查询,鼠标悬浮在曲线上可以看到详情。

NineData慢查询趋势图.png

慢查询统计

显示该数据库在某个阶段产生的所有慢查询的详情信息。SQL 模版表示不包含具体参数的 SQL 框架,所有使用了相同 SQL 模版的慢查询都会被记录在一个模版下,展开模版可以看到所有慢 SQL 语句,包含的信息也是非常丰富,例如执行时长、查询时间、执行查询的用户、主机名称等等。

NineData慢查询统计.png

诊断优化

针对慢查询的 SQL 语句进行性能诊断,性能诊断的结果包含执行时间过长、有效读较低、等待时间占比偏高、缓存命中率低下等;规范审核基于管理员配置的 SQL 开发规范对 SQL 语句进行审核;索引建议基于 CBO 成本代价模型提供索引推荐,帮助 DBA 轻松优化数据库性能。

NineData诊断优化.png

这个工具,对于我来说简直就是久旱逢甘霖,DBA 需要的功能,它都有了,像我这种每天加班到 22 点以后的社畜,最近也开始准点下班了。

开始准点下班了.jpeg

最新更新

就在近期,他们又针对慢查询分析功能发布了数据大盘和报表下载功能。

前面说过公司有 100 多个数据库实例,并且每个实例的慢查询数量都很多...那么问题来了,如果我要治理慢查询,就需要先一个一个数据源点开,找到需要治理的数据源,再进行治理,非常费劲,而这个数据大盘,则是点睛之笔!

慢查询大盘

支持按数据源、环境、标签、数据源类型进行查看,哪个数据源产生的慢查询最多一目了然。

NineData慢查询大盘.png

TOP 100 数据源

由高到低展示前 100 个慢查询数量最多的数据源,单击详情即可快捷进入该数据源的慢查询页面实施治理,非常方便。

NineData显示TOP 100数据源.png

报表下载

这个功能在我需要将优化需求提交给开发人员的时候非常有用,在数据源慢查询详情页中可将目标时间段的所有慢 SQL 整合到一个 PDF 文档中,其中包含了所有需要整改的详情信息,以便开发人员对照优化。

NineData生成慢SQL报表下载.png

后记

自从用了这个工具,我每天早上来到公司,慢悠悠泡一杯咖啡,然后打开电脑登录到 NineData 的控制台,查看一下前一天的慢查询报告,几分钟后,我就全面了解到了我们公司数据库这几天的整体状况,直接就可以投入到更加核心的整改工作中,而不用和以前一样花费大量的时间和精力去排查问题了,工作效率提升非常明显。

最重要的是,这款工具的可靠性非常高,通过几天的使用,没有发生任何遗漏,每一个细小的点都会被它捕捉并呈现,老板再也不用斥巨资招 N 个 DBA 处理这些问题,终于不用再卷了。

目录
相关文章
|
6月前
|
SQL 存储 监控
SQL日志优化策略:提升数据库日志记录效率
通过以上方法结合起来运行调整方案, 可以显著地提升SQL环境下面向各种搜索引擎服务平台所需要满足标准条件下之数据库登记作业流程综合表现; 同时还能确保系统稳健运行并满越用户体验预期目标.
346 6
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库连接过多(Too many connections)错误处理策略
综上所述,“Too many connections”错误处理策略涉及从具体参数配置到代码层面再到系统与架构设计全方位考量与改进。每项措施都需根据具体环境进行定制化调整,并且在执行任何变更前建议先行测试评估可能带来影响。
1628 11
|
8月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库性能调优:实用技术与策略
通过秉持以上的策略实施具体的优化措施,可以确保MySQL数据库的高效稳定运行。务必结合具体情况,动态调整优化策略,才能充分发挥数据库的性能潜力。
326 0
|
12月前
|
关系型数据库 MySQL 大数据
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)
本文延续前篇,深入探讨 MySQL 数据库 SQL 语句调优进阶策略。包括优化索引使用,介绍多种索引类型及避免索引失效等;调整数据库参数,如缓冲池、连接数和日志参数;还有分区表、垂直拆分等其他优化方法。通过实际案例分析展示调优效果。回顾与数据库课程设计相关文章,强调全面认识 MySQL 数据库重要性。为读者提供综合调优指导,确保数据库高效运行。
|
存储 缓存 数据库
数据库数据删除策略:硬删除vs软删除的最佳实践指南
在项目开发中,“删除”操作常见但方式多样,主要分为硬删除与软删除。硬删除直接从数据库移除数据,操作简单、高效,但不可恢复;适用于临时或敏感数据。软删除通过标记字段保留数据,支持恢复和审计,但增加查询复杂度与数据量;适合需追踪历史或可恢复的场景。两者各有优劣,实际开发中常结合使用以满足不同需求。
1156 4
|
SQL 缓存 监控
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
本文详细解析了数据库、缓存、异步处理和Web性能优化四大策略,系统性能优化必知必备,大厂面试高频。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
|
存储 NoSQL 分布式数据库
微服务架构下的数据库设计与优化策略####
本文深入探讨了在微服务架构下,如何进行高效的数据库设计与优化,以确保系统的可扩展性、低延迟与高并发处理能力。不同于传统单一数据库模式,微服务架构要求更细粒度的服务划分,这对数据库设计提出了新的挑战。本文将从数据库分片、复制、事务管理及性能调优等方面阐述最佳实践,旨在为开发者提供一套系统性的解决方案框架。 ####
|
监控 关系型数据库 MySQL
Linux环境下MySQL数据库自动定时备份策略
在Linux环境下,MySQL数据库的自动定时备份是确保数据安全和可靠性的重要措施。通过设置定时任务,我们可以每天自动执行数据库备份,从而减少人为错误和提高数据恢复的效率。本文将详细介绍如何在Linux下实现MySQL数据库的自动定时备份。
453 3
|
消息中间件 数据库 云计算
微服务架构下的数据库事务管理策略####
在微服务架构中,传统的单体应用被拆分为多个独立的服务单元,每个服务维护自己的数据库实例。这种设计提高了系统的可扩展性和灵活性,但同时也带来了分布式环境下事务管理的复杂性。本文探讨了微服务架构下数据库事务的挑战,并深入分析了几种主流的事务管理策略,包括Saga模式、两阶段提交(2PC)以及基于消息的最终一致性方案,旨在为开发者提供一套适应不同业务场景的事务处理框架。 ####

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务