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慢SQL的治理经验
慢SQL不仅会影响系统的响应速度，还可能导致数据丢失或损坏，给企业带来巨大的损失。因此，慢SQL的治理成为了数据库管理的重要任务之一。 本文将分享一些慢SQL的治理经验，包括如何识别、分析和优化慢查询。通过了解慢查询的原因和解决方法，我们可以提高数据库的性能和稳定性，为企业的业务发展提供更好的支持。 一、慢SQL导致的后果 我一般认为的慢SQL的定义，执行超过1s的SQL为慢SQL。 系统的响应时间延迟，影响用户体验。 资源占用增加，增高了系统的负载，其他请求响应时间也可能会收到影响。 可以使用Druid SQL Parser进行SQL解析，Druid SQL Parser是阿里巴巴的开源项目，可以将SQL语句解析为语法树，可以解析SQL的各个部分，如SELECT语句、FROM语、WHERE 五、总结 总之，慢 SQL 治理需要综合考虑多个方面，包括查询语句优化、参数调整、分区和分片、缓存使用、定期维护和优化、分布式数据库解决方案等。
80610编辑于 2024-01-19 SQL性能治理经验谈
背景SQL数据类型数值这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL 和 NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL 和 DOUBLE PRECISION 结束时间是第 2147483647 秒，北京时间 2038-1-19 11:14:07，格林尼治时间 2038年1月19日 凌晨 03:14:07YYYY-MM-DD hh:mm:ss混合日期和时间值，时间戳SQL 治理的几条特殊建议【建议】表中的自增列（auto_increment属性），推荐使用bigint类型。 举例子，通过SQL的内置函数：inet_aton 和 inet_ntoa，完成数值到ip地址，以及ip地址到数值的转换。 更为高阶的方法，选用int来存储时间，使用SQL函数unix_timestamp()和from_unixtime()来进行转换。
52500编辑于 2024-09-19- 来自专栏后台技术汇
SQL治理经验谈：索引覆盖
背景explain - formatid: query sql 的标识idSELECT_TYPE: 查询的类型（SIMPLE/PRIMARY/SUBQUERY/DERIVED/UNION/UNION RESULT 使用到的索引的长度ref: 显示了查询条件类型（const/field_name/func）rows: query查询到的行数量query完成索引命中之后，才会去检查的行总数估算性能耗时：rows用来表示在SQL like '%11';单列索引，通配符在左侧，select * 不会走索引，type=ALL检索性能差结果说明加了单列索引还不够，因为select 列 和 where 条件语句 两个变量，都可能导致sql ：https://www.geeksforgeeks.org/explain-in-sql/官网Mysql的EXPLAIN信息描述：https://dev.mysql.com/doc/workbench /en/wb-performance-explain.html其他文章SQL性能治理经验谈理解到位：灾备和只读数据库记录一次Mysql死锁事件（由Insert与uniqueKey导致）一文带你看懂：亿级大表垂直拆分的工程实践亿级大表冷热分级的工程实践
36300编辑于 2024-09-19 - 来自专栏Hank’s Blog
3-4 列表的子集
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3 4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x
87210发布于 2020-09-16 - 来自专栏故障治理
从管控角度谈慢SQL治理
一、什么是慢SQL慢SQL是指那些执行效率低下、响应时间长，导致用户等待时间变长和服务器资源利用率下降的SQL查询。那么，如何定义一个SQL查询是"慢"的呢？ 作为横向的风险隐患治理团队，为了对公司内部多个部门多个系统进行慢SQL治理，我们总结了几点经验，仅供参考。 SQL对系统的影响，不方便长期跟踪治理。 而通过慢SQL分析平台，对系统中的慢SQL进行统计、分析、分组，能够准确反映每个慢SQL对系统的影响，实时展示当前系统数据库的慢SQL情况，并可以对慢SQL风险进行数字化打分，方便我们对慢SQL分级治理 3.分级治理、长期追踪慢SQL治理是一个需要长期坚持做的事情，我们的做法是每月取数据库主机cpu使用率TOP10数据库清单，拉出top清单中的TOP5慢SQL（根据评分排序），并组织相关系统进行优化，对比优化前后的负载情况
56710编辑于 2024-09-09 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子
n学习通过文件流FileStream打开文本文件、写入文本文件、设置文件属性、实施对文件的目录操作管理的基本方法
1.1K30发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(4)
/*******************************************************
50330发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(3)
//==============================第二部分：类设计============================
49910发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(2)
向项目中添加名为FileOption.cs的类文件，并准备填写关于文件操作的各种方法，如图3－8所示：
53130发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件流类FileStream
nFileMode和FileAccess，FileShare方法基本介绍及注意事项
94320发布于 2020-01-07 - 来自专栏用户画像
4.4 文件系统疑难点 3-4
为了创建一个文件，应用程序调用逻辑文件系统。逻辑文件系统知道目录结构形式。它将分配一个新的FCB给文件，把相应目录读入内存，用新的文件名更新该目录和FCB，并将结果写回到磁盘。
69010发布于 2018-08-24 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
SQL治理高阶实践：异常防御体系建设与应用挖掘
分享概要 一、防微杜渐：异常SQL防御体系建设 二、深度观测：全量SQL分析与挖掘 三、容量预测：数据库仿真流量压测 一、防微杜渐：异常SQL防御体系建设 1.SQL治理阶段 如上图所示，SQL治理的基本阶段主要包括开发 在开发阶段，研发通常不受相应开发规范和SQL审核约束。从开发到测试或生产发布时，才会进行DDL和DML的审核。目前业内SQL治理，主要还是在SQL出问题之后进行相应的治理。 之所以要把治理能力前置到测试阶段，是因为越早发现有问题的SQL，对整体治理或改造的成本就越低，对生产的影响也越小。 4.事后治理 事后治理主要是慢查询治理。 2）SQL挖掘：深度治理 基于全量SQL分析表、索引是否已废弃，不同db的热点表、热点SQL，单条SQL RT是否稳定，甚至可以分析表的活跃数据情况等治理场景。
61130编辑于 2023-09-04 SQL 审核解决了部分问题，另一部分是慢 SQL 治理
因为审核解决的是“降低变更风险”，慢 SQL 治理解决的是“已经出现慢 SQL 后怎么持续处理”。这两件事都重要，但不是同一层级的问题。 维度SQL 审核慢 SQL 治理核心问题别乱改已经慢了怎么办关注点谁能提交、谁来审批、能不能执行哪类 SQL 变多、哪个模板优先、改完有没有效发生时机变更前运行中 + 变更后成功标准没有违规变更慢 SQL 这样一来，SQL 审核就不再是孤零零的一步，而是被放回数据库日常治理链路里。 回到 SQL 窗口分析执行计划确定需要优化的 SQL 后，可以在 SQL 窗口执行：EXPLAIN <SQL语句>。 更能显著节省时间的，不是再多一层审核，而是慢 SQL 这条链路终于能被持续治理。审核管的是“降低变更风险”，治理管的才是“持续稳定”。
11410编辑于 2026-03-27- 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
熔断即断路保护。微服务架构中，如果下游服务因访问压⼒过⼤⽽响应变慢或失 败，上游服务为了保护系统整体可⽤性，可以暂时切断对下游服务的调⽤。这种牺 牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
58320编辑于 2022-05-17 - 来自专栏希里安
微服务治理？容器治理？
可识别英语、俄语、中文等语言，感兴趣的可以看下--[Translumo](https://github.com/Danily07/Translumo) 微服务和容器治理 微服务治理和容器治理都是与分布式应用程序和容器化部署相关的领域 微服务治理（Microservices Governance）： 微服务治理是管理和维护微服务架构中的各个微服务组件的一系列策略、实践和工具。 自动化： 自动化是微服务治理的核心，包括自动部署、自动伸缩和自动化测试等。 容器治理（Container Orchestration）： 容器治理是管理容器化应用程序的一系列策略和工具。 容器治理实例 容器治理是确保容器化应用程序在分布式环境中可靠运行的一组实践和工具。 容器治理： 安全性容器治理可以管理访问控制、证书管理和数据加密，以确保数据的保密性和完整性。
1.2K40编辑于 2023-10-30 - 来自专栏实时流式计算
【译文】数据治理与BI治理
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。 应用这些工具进行数据治理需要大量的持续投资，因此许多组织希望从这些投资中获得可观的投资回报。 什么是BI治理？
1.5K40编辑于 2023-03-24 - 来自专栏橙子架构杂谈
【服务治理】服务治理漫谈
【服务治理】服务治理漫谈 0. 这能给我们后续无论是业务应用还是基础技术领域的服务治理提供一些参考。 1. 什么是服务治理 在一切的最开始，我们先来问自己一个问题，什么叫做服务治理？ 我们需要什么样的服务治理 我们了解了什么是服务治理、服务治理是怎么演变发展的，这时候，我们不禁会想，我也要做服务治理！但是，请先停一下，请先问一下自己，我们需要什么样的服务治理？ 但，服务治理上，如何才能实现更高效的自动化呢？我认为： 自动化是治理的高级形态，而标准化是规模化治理的前提。 结语与展望 我们来回顾一下，在第一章，我们讲述了什么是服务治理，认为服务治理即治理三要素和服务环，第二章，介绍了服务治理的发展演变，简单介绍了三个阶段的思潮和演变的逻辑，让我们对于目前服务治理大发展方向和未来的发展趋势可以有一个初步的预测
4K31编辑于 2021-12-06 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
16推荐系统3-4协同过滤算法
和这个用户对此影片的评价，理论上我们能够通过用户对电影类型的喜好，和用户对此电影的评价来推断出电影的特征向量的
90711发布于 2020-08-14 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-4 创建Numpy数组(和矩阵)
Notes: zeros 和 ones 函数创建的数组默认为浮点型，而 full 函数 dtype 默认为 None 类型，所以如果在使用 full 不指定 dtype 的情况下，默认为传入 fill_value 值的类型。
85510编辑于 2022-05-25 - 来自专栏爬虫逆向案例
Js逆向-猿人学(3-4)访问逻辑-样式干扰
第三题和第四题跟Js逆向没有什么关系，本来是不想发的，为了排版好看也发这个专栏里吧。
69530发布于 2021-11-22
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