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PawSQL数据库性能巡检平台（2） - 数据库对象巡检
数据库巡检是确保数据库健康运行的关键环节。今天，我们来深入了解PawSQL数据库性能巡检平台的对象巡检功能，助您构建更稳健的数据库运维体系。 ️ 巡检规则管理：定制你的数据库健康检查 1. 管理员模板：定制数据库类型的默认审查规则模板。 2. 用户级模板 非管理员用户也能创建个性化模板，灵活应用巡检规则。 对象巡检任务管理：掌控你的巡检节奏 1. 巡检结果分析：深入洞察数据库状态 1. 结果展示层次 列表视图：展示基本信息，异常，索引数量，最后巡检时间。 详细信息视图：提供完整结果详情，违规项，优化建议。 2. 关于PawSQL PawSQL专注于数据库性能优化自动化和智能化，提供的解决方案覆盖SQL开发、测试、运维的整个流程，广泛支持MySQL、PostgreSQL、OpenGauss、Oracle等主流商用和开源数据库 ，以及openGauss，人大金仓、达梦等国产数据库，为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案；有效解决了数据库SQL性能及质量问题，提升了数据库系统的稳定性、应用性能和基础设施利用率，为企业节省了大量的运维成本和时间投入
34310编辑于 2024-10-29 - 来自专栏高性能服务器开发
数据库进阶4 Mysql 性能优化20个原则(2)
（两个表的字符集有可能不一样） 1// 在state中查找company 2$r = mysql_query("SELECT company_name FROM users 3 LEFT JOIN 但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。 6. 千万不要 ORDER BY RAND() 如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。 就算是你用了Limit 1也无济于事（因为要排序） 下面的示例是随机挑一条记录 从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。 并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。 使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。
58420发布于 2018-07-25 - 来自专栏Linyb极客之路
Java性能微调之数据库性能
大部分Java系统性能问题基本上是由于错误的数据库访问方式引起的，带来了大量额外日志和内存消耗，这些都会对JVM的垃圾回收造成冲击影响，本文主要针对这种错误的数据库访问方式进行分析和诊断。 WHERE catID = 这样这个循环执行就变成如下SQL语句执行： SELECT * FROM hat WHERE catID = 1 SELECT * FROM hat WHERE catID = 2 这种因为不同的catID参数值不同，但是SQL语句相同的情况执行N多次，不如一次性使用批查询更加快捷： SELECT * FROM hat WHERE catID IN (1, 2, 3, 4, 5, 这就是典型的数据库N+1性能问题。除了使用SQL批查询，也可以使用缓存减少每个对象从SQL语句构造消耗的时间，或者使用O/R映射框架如Hibernate的懒加载。 使用join查询虽然能够快速获得性能提升，但是可扩展性很差，join涉及的库表必须放在一个数据库服务器中，将来如果访问量负载更大，就无法分库分表了，丧失了扩展性Scalable，NoSQL数据库与关系数据库的主要区别就在于
76210发布于 2018-09-27 - 来自专栏自动化测试实战
Jmeter性能测试 -2 性能测试流程
性能测试必知名词 QPS：每秒查询率 RPS：每秒用户请求率 HPS：每秒用户点击率 后面的我再介绍 性能测试流程 需求分析——熟悉业务 明确性能测试指标 了解整体软件功能、架构 制定测试计划，做好工作量评估 编辑测试用例 搭建环境(包括监控)、脚本开发 执行测试 测试结果分析与调优 分析依据：结果图表 分析思路：服务器硬件瓶颈->网络瓶颈->服务器OS瓶颈(参数配置、数据库、web服务器)->应用瓶颈(SQL 语句、数据库设计、业务逻辑、算法) 输出测试报告与结果跟踪
3.8K30编辑于 2022-04-12 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
oracle数据库性能
性能视图V$开头 V$SYSTEM_EVENT 正在等待的资源的系统信息 V$SESSION_EVENT 会话累计发生的等待事件 V$SESSION_WAIT 会话正在等待或者曾经等待的详细时间信息 V $SESSION 正在等待或者曾经等待的会话信息 V$METRICNAME 查看高速缓存命中率 Oracle数据库IO规划原则： 1 利用磁盘分段技术将IO分散在多个轴中进行 2 利用表空间直接隔离和定位各种类型的 oracle使用SGA: 1 对包含表和索引数据的数据块进行缓存，并放在数据库高速缓存中 2 对被解析和被优化的SQL语句，存储过程以及数据词典信息进行缓存，并放在共享内存池中 3 日志信息写入磁盘钱， （如果命中率低于90%，增加初始化DB_CACHE_SIZE可以提高性能） 共享内存池： 存储发送给数据库的SQL语句以及执行SQL语句所需的数据字典信息 redo日志缓存： 在一个事务提交后，或者当日志缓存被写满三分之一的时候 作为SQL执行的一部分的排序记录所占用的内存 timesTen 内存数据库通过减少数据库获取操作的时延进而提供最佳性能
1.2K70发布于 2018-01-18 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
DB · 洞见#2|基于LSM-Tree存储的数据库性能改进
为让更多数据库从业者了解数据库领域的最新研究成果，熟悉更多行业前沿发展趋势，腾讯云数据库将举办系列“DB · 洞见”直播活动，打造数据库技术交流平台，邀请学界及腾讯技术大咖，解读数据库基础技术创新趋势， 分享数据库技术创新成果。 在第二期的“DB · 洞见”直播活动中，我们邀请到了腾讯云数据库高级工程师韩硕进行主题为“基于LSM-Tree存储的数据库性能改进”的分享。 LSM-Tree（Log Structured Merge Tree）是数据库领域内较高效的key-value存储结构，被广泛应用于工业界数据库系统，如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB 在本期分享中，腾讯云数据库高级工程师韩硕博士将为大家重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能改进工作，并探讨这些改进措施在工业界数据库产品中的应用情况以及落地的可能性，快来预约直播吧！
90280发布于 2021-11-17 - 来自专栏知了一笑
SpringBoot2 整合 ClickHouse数据库，实现数据高性能查询分析
一、ClickHouse简介 1、基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。 ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。 2、数据分析能力 OLAP场景特征 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 (2)、列式数据 ? (3)、对比分析 分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中可以只读取需要的数据。数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。 /groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.1.53</version> </dependency> 2、
3.9K10发布于 2019-10-09 - 来自专栏自动化、性能测试
大话性能测试系列（2）- 性能测试步骤
，这是我们的性能指标预期结果 如果无法量化的话，我们就没有预期性能指标值，在性能测试中测出的性能指标值，没有可对比的值，那就不知道是否满足需求的需要 开展性能测试必备条件 独立网络 内网（zoom域）、 ；如何监控系统资源 被测系统环境搭建（服务器、服务版本更新、数据库数据准备） 网络配置 创建初始数据，如：测试账号（预估并发量） 性能测试脚本开发 选取协议 制作脚本 调试脚本 验证脚本 性能测试执行 真正开始对服务器进行性能测试 试运行 场景执行 收集并整理测试数据 性能测试结果分析与调优 分析依据：结果图表 分析思路：服务器硬件瓶颈>网络瓶颈>服务器os瓶颈（参数配置、数据库、web服务器）>应用瓶颈 （sql语句、数据库设计、业务逻辑、算法） 调优 修改脚本或场景 性能回归，和之前的测试数据进行对比，是否有优化 服务器硬件瓶颈 如果性能测试环境和生产环境的硬件相差甚远，那么硬件很大程度造成了性能瓶颈 ，也不用去分析后面可能会导致性能瓶颈的其他原因了 性能测试报告与结果跟踪 性能测试报告：整理调优前后的测试数据 性能测试问题跟踪 构建持久化的性能监听平台，监听线上服务器的系统资源
2.3K10发布于 2020-06-19 - 来自专栏ThoughtWorks
性能优化那些事儿（2）
编写高效 SQL、合理使用索引和事务来提升数据库性能，使用ORM工具时注意N+1问题，有些看起来很便捷的方法请理解其细节再去使用。 、调优 性能测试的主要指标 一般来说，衡量系统的性能，主要有以下几个指标： 响应时间 可以从端到端的响应时间细分下去：比如数据库的响应时间，IO的响应时间，HTTPClient的响应时间。 软件 一般有几个因素需要重点关注1）数据库：数据库操作不仅涉及大量的内存以及 CPU 计算，还涉及到大量的磁盘读写。 对数据库的性能优化是整个系统的核心，比如，我们常用的各种缓存都是为了减少对数据库的压力。开启慢SQL搜集，通过分析慢SQL来优化系统中效率低下的SQL语句。 2）锁竞争：单机环境下，锁的使用可能会带来大量的线程资源浪费，从而给系统带来性能开销；而分布式环境下，使用分布式锁也可能造成大量的请求堆积，影响整个系统性能。
39620编辑于 2022-03-04 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载2）
1.4 性能测试指标 1.响应时间（Response Time） 响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间，是反映系统处理效率的指标之一。 另外合理的响应时间要与用户需求相结合，如在银行输入系统中，导入数据花费2个小时，那么输出响应能在20分钟内完成，性能就很不错了。 •D=数据库处理时间。 ? 图3-6 响应时间 案例3-6：某网站的表单提交响应时间。 性能计数器（Performance Counter） 性能计数器是反映系统性能的重要参考指标。如何通过查看这些计数器来观察系统性能是需要通过平时积累的。 除了操作系统计数器，还有数据库计数器、中间件计数器、Web Service计数器等。 ? 图3-12 在Windows下查看计数器 5.
1.3K20发布于 2020-02-19 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据库】MySql性能监控
运维工作偏多一些，但是sql性能要开发人员注意 MySql性能监控 慢查询-默认1s 10s太慢了 被慢查询记录到日志 全表扫描，没建索引，因此被记录到日志 有索引，不会被记录到日志 linux下的MySQL命令 数据库测试 调整客户端的链接数量 此数值，通过改变线程请求数，成功率最大的情况 根据异常设置恰当的值 my.ini设置mysql服务端的链接数值 查询缓存 开启缓存设置大小
2.4K21发布于 2020-07-07 - 来自专栏Golang语言社区
数据库性能优化(MySQL)
11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级的因素，如果索引使用不当，则数据库的其它优化可能无济于事。 11.3 锁定与等待 锁机制是影响查询性能的另一个因素，当多个并发用户同时访问同一资源时，数据库为保证并发访问的一致性，使用数据库锁来协调访问。 innodb_flush_log_at_trx_commit=2时，代表事务提交时事务日志立即写入磁盘文件，每隔1秒刷新到磁盘同时更新数据和索引。 当然，为了保证数据库写性能可以异步写数据。若不想反范式则可以使用非关系型数据库。 11.9 使用非关系数据库 key-value数据库使用半结构化存储数据，所有数据只有一个索引即key，可以将反范式化引发的数据副本保存到key-value数据库中，这样比关系数据库具有更出色的并发性能
3.9K80发布于 2018-03-23 - 来自专栏Linux运维
数据库性能监控：利用 Prometheus 工具监控性能
数据库性能监控是保障业务稳定性与可扩展性的核心环节。 一、为什么选择Prometheus监控数据库⭐Prometheus的优势拉取式采集模型（Pull）：避免被动推送带来的不可控性。多维度数据模型：适合复杂数据库指标分析。 redis_exporter展开代码语言：BashAI代码解释dockerrun-d\--nameredis_exporter\-p9121:9121\oliver006/redis_exporter2. 五、关键数据库性能指标（通用）1.性能指标QPS/TPS：每秒查询/事务数查询延迟（latency）慢查询数量连接数与连接池使用率2.资源指标CPU使用率内存占用磁盘IOPS/吞吐网络流量3.数据库特有指标 PostgreSQL：WAL写入、Vacuum状态六、PromQL常用查询示例1.QPS（每秒查询数）展开代码语言：TXTAI代码解释rate(redis_commands_processed_total[1m])2.
36910编辑于 2026-01-19 - 来自专栏Java进阶
如何优化数据库性能
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引 3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程 因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异 ，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。
2.3K50发布于 2019-02-20 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
GreenPlum的数据库性能
1.数据库性能 1.1.系统性能 管理系统性能包括度量性能、确定性能问题的原因以及应用可用的工具和技术来解决问题。 Greenplum基于数据库管理系统（DBMS）提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。 有多个关键性能因素会影响数据库性能。 理解这些因素有助于确定提高性能的办法以及避免性能问题： 系统资源 负载 吞吐量 竞争 优化 系统资源 数据库性能严重依赖于磁盘I/O和内存使用。 在设置性能目标时考虑以下两点： 基线硬件性能 性能基准 基线硬件性能 大部分的数据库性能问题并非由数据库而是数据库所运行的底层系统导致。I/O瓶颈、内存问题以及网络问题都能显著地降低数据库性能。 当这些值异乎寻常地大时，性能可能会受到损害。注意： 可以同时存在的对象（表、索引以及视图，但不包括行）数有一个最大限制。该限制为4294967296 (2^32)。
1.2K40编辑于 2023-11-01 - 来自专栏Linux运维
数据库性能监控：利用 Grafana 工具监控性能
数据库性能监控是保障系统稳定性、可用性与可扩展性的核心环节。随着业务规模增长、数据量持续攀升，数据库的性能瓶颈往往成为系统的关键短板。 一、为什么要监控数据库性能数据库作为核心存储系统，其性能直接影响：查询响应时间业务吞吐量系统稳定性故障恢复能力用户体验常见数据库性能问题包括：慢查询导致响应延迟CPU/IO资源耗尽连接数耗尽索引缺失或失效锁等待与死锁缓存命中率低通过 1.系统资源指标CPU使用率内存占用磁盘IO（读写延迟、吞吐量）网络流量2.数据库内部指标MySQLQPS/TPS慢查询数量InnoDBBufferPool命中率连接数与连接状态锁等待、死锁事务提交/回滚 2.直接连接数据库（不推荐）Grafana也支持直接连接MySQL/PostgreSQL，但不适合监控场景，因为：无法提供时序指标查询压力会影响数据库性能五、构建数据库监控面板（Dashboard）Grafana 2.结合慢查询分析Grafana监控趋势+慢查询日志分析=快速定位瓶颈。
24710编辑于 2026-01-19 - 来自专栏点云PCL
ROS2性能分析
尽管ROS2被研究人员和爱好者广泛使用，但在实时环境中其性能仍存在一些问题。在本研究中，我们评估了ROS2的性能，并了解其在实时生态系统中的相关性。 本文任务是分析ROS2节点之间的通信性能，记录了执行分析的过程和所得结果。 我们能够克隆展示该问题的存储库，并且能够以最小的更改运行测试，确认性能差异并非30倍的数量级。 为了评估rclcpp和rclpy之间的性能差异，我们创建了一个简单的测试，发布一块数据并测量这两种实现发布消息所需的时间。 结束语 根据上述研究结果，可以明显看出ROS2的C++实现在速度方面优于Python版本，然而尽管ROS2开发人员努力改进实时性能，但该框架对于时间关键和实时系统仍然不够适用。
2K20编辑于 2023-08-21 - 来自专栏Greenplum
高性能MySQL到PostgreSQL异构数据库转换工具MySQL2PG
无法进行 MySQL 数据库用户信息的自动同步、需要手动的确认哪些用户需要同步、用户的密码分别是多少、如果密码忘记对于手动进行确认，期间会消耗大量的时间和精力。 4. MySQL 的数据库中有不同字段类型、不同储存引擎、不同字符编码、涉及到关键字、主外键、自增列等共 1339 张表进行的自动转换。 2. MySQL 数据库中的 1339 张上共有 1768 个索引，其中包含主键索引、单字段索引、符合索引等。 3. MySQL 数据库中存在5个不同的用户，在五个用户中有的用户仅有 SELECT 权限、有的用户仅有DELETE 权限、有的用户仅有 UPDATE 权限，有的用户具有几十张全部的操作权限。 4. test_only 当该参数开启时，表示仅测试数据库的链接，其他的步骤不执行，在测试连接完成后输出日志信息便会退出。
45410编辑于 2025-12-31 - 来自专栏李俊飞的专栏
数据库性能评测：整体性能对比
导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行了对比测试 一、性能测试报告与分析 测试1-3是在TS90服务器上的测试结果，测试4对比数据库在TS80和TS90上性能。 3、典型业务模式，不同并发压力的数据库性能 注：横轴为并发数；左侧曲线图的纵轴为QPS，右侧曲线图的纵轴为延迟时间。 4、TS80和TS90服务器性能对比 结果分析： 1) 典型业务压力下，MySQL和MongoDB在TS90的吞吐量是TS80的2倍，Redis变化不大； 2) 对于写入测试，MongoDB在TS90 内存，12*800G SSD，万兆网卡 E5-2670v3 2、软件环境 测设设备 数据库版本 TS80_1, TS80_2 MySQL 5.6.35，Redis 3.2.6，MongoDB 3.4.1
24K00发布于 2017-07-04 - 来自专栏全栈程序员必看
H2数据库教程_h2数据库编辑数据库
启动和使用H2控制台 H2控制台应用程序允许您使用浏览器访问数据库。这可以是H2数据库，也可以是支持JDBC API的其他数据库。 到目前为止，只运行了很少的测试和基准测试，但似乎性能类似于SQLite，除了打开和关闭数据库，在H2中尚未优化（H2大约0.2秒，SQLite大约0.02秒） 。 与其他数据库更好地兼容，简化了移植应用程序。 可能性能更好（到目前为止读取操作）。 服务器模式（通过TCP / IP访问不同计算机上的数据库）。 从数据库中读取CSV文件 可以使用该功能读取CSV文件CSVREAD。例： SELECT * FROM CSVREAD('test.csv'); 请注意出于性能原因，CSVREAD不应在连接内使用。 尽管如此，如果您经常打开和关闭连接，使用连接池可以提高性能。H2中包含一个简单的连接池。它基于Christian d’Heureuse 的Mini Connection Pool Manager。
6.6K30编辑于 2022-11-04
腾讯云开发者
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