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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。
76810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。
49000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
33000编辑于 2024-09-19 - 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
53110编辑于 2024-09-09 - 来自专栏猫头虎博客专区
LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
22710编辑于 2024-04-07 - 来自专栏python、mysql、go知识点积累
07-02 django 6-10
字段查询 all():返回模型类对应表格中的所有数据。 get():返回表格中满足条件的一条数据，如果查到多条数据，则抛异常：MultipleObjectsReturned， 查询不到数据，则抛异常：DoesNotExist。 filter():参数写查询条件，返回满足条件 QuerySet 集合数据。 条件格式： 模型类属性名__条件名=值 注意：此处是模型类属性名，不是表中的字段名 关于 filter 具体案例如下： 判等 exact。
91840发布于 2020-04-14 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
26510编辑于 2025-06-04 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
64120发布于 2021-01-27 - 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
27320编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
本期用先用java去实现代码，后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例 7.3 代码实现 八、打印水仙花数 8.1 打印100~1000之间的水仙花数 8.2 示例 8.3 代码实现 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 9.2 示例 9.3 代码实现 十、实现冒泡排序 10.1 问题描述 10.2 示例 10.3 代码实现 六、温度转换问题 6.1 问题描述 输
59110编辑于 2021-12-09 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ? 题目6 题目需求 查询“李”姓老师的数量 分析过程 使用通配符和like来解决 SQL实现 select count(t_name) from Teacher where t_name like "李% 题目需求 查询学过张三老师授课的同学的信息 分析过程 张三老师：Course--->t_name 课程：c_id------>Score.c_id------->Student.* SQL实现 -- 方法 的题目是互补的，考虑取反操作 SQL实现 select * -- 3. 题目的区别） 分析过程 使用的表和字段是相同的： 课程编号：Score——>c_id（课程编号） 学生信息：Student——>*（学生信息） SQL实现 首先看看哪些同学是满足要求的：只有06号同学是满足的
24810发布于 2021-03-01 - 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。
59130编辑于 2023-09-04 - 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
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46020发布于 2020-07-23 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”。
9710编辑于 2026-03-27- 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。
1.1K40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
3.9K31编辑于 2021-12-06 - 来自专栏全栈程序员必看
服务治理
服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块，它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。 中 istio 谷歌、IBM、Lyft 是 少 Ps：Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分，主要负责完成微服务架构中的服务治理功能 除了这3个核心动作之外，其它的辅助操作还有统计上报、鉴权等等，这也是我们搭建一个服务治理框架需要实现的功能。从MVP的角度来说，注册、订阅、变更下发是最基础的核心功能。 服务治理的扩展 在企业中，我们可以针对服务治理做更多的扩展。比如： 1.基于版本号的服务管理，可以用于灰度发布。 2.请求的复制回放，用于模拟真实的流量进行压测。
1.2K30编辑于 2022-08-04 - 来自专栏FreeBuf
观点 | 数据治理与数据安全治理思考
数据治理 数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。 从这8个能力域来看与数据治理需要的工具类似，因此我们在某一个层面上，可以DCMM为标准来进行数据治理的工作开展，或者认同DCMM作为现阶段数据治理的指导，不必深究数据治理与数据管理的差异化。 （数据安全复合治理与时间白皮书） 不同之处 →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。
2.3K30编辑于 2023-03-30 技术解析：NineData社区版面向DBA的本地化慢SQL治理
只有把数据先稳定收上来，后面的趋势分析、问题归类和治理动作才有可能持续发生。2. 先看趋势，再决定优先级有经验的 DBA，不会一上来就盯着某一条慢 SQL。通常更关注的是：哪几个库慢查询变多了？ 按 SQL 模板聚合，“单条救火”变成“同类治理”慢查询治理之所以累，很大一个原因是很多问题并不是单点，而是同一种写法不断重复出现。 这对 DBA 的价值很直观，你看到的不再是“这条语句慢”，而是“这类语句总共出现了多少次、是不是高频、是不是值得优先治理”。从单条排障变成模板治理，是慢 SQL 从救火走向治理的关键一步。4. 支持报表下载，把分析结果直接交给研发慢 SQL 治理经常卡在“分析完了，但整改跟进不及时”。DBA 找到问题后，还要整理给研发、推动修改、跟踪回归。 对于需要本地化、离线部署、又想尽快把慢 SQL 管理做起来的团队来说，NineData 社区版不是一个“多出来的工具”，而更像是一套能落地的慢查询治理起点。
6600编辑于 2026-03-17
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