MySQL线上SQL捕获与分析

MySQL线上SQL捕获 SQL分析

Pt-query-digest输出文件概述：当前日期分析的时间，机器名为主机名，分析了慢日志名。总共捕获了23.33k条SQL，归类为41种不同类型，平均每秒262.10条慢日志，最高并发度为100.40x。慢日志的时间范围为2014-10-23 16:22:33至16:24:02。主要属性包括执行时间8935秒，锁定时间6687秒，发送的行数18.90k，检查的行数1.04M，影响的行数10.08k，发送的字节数4.75M，查询大小2.37M。

平台中具体的慢SQL正在逐步优化，尤其是针对MySQL数据库的在线捕获和详细分析。

MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），支持SQL语言进行数据管理。MySQL采用客户端/服务器架构，核心组件包括mysqld，处理客户端请求。MySQL提供多种编程接口，如C、C++、Java (JDBC)、Perl、Python、PHP和TCL，确保跨平台兼容性。日常维护包括列出数据库、创建、选择数据库、管理表、插入记录、更新数据等操作，还需要定期进行数据库备份。

升级到 SQL Server 2000 后，在 SQL 事件查看器中无法捕获带有参数的 Transact-SQL 语句，只能看到参数形式（如 @p1）。如何获取参数的实际值？

在进行MySQL线上部署前，确保服务器操作系统良好，并安装必要软件包。系统环境准备包括基于Red Hat Enterprise Linux或CentOS的Linux发行版。安装所需软件包如XFS、man、libaio、GCC编译器和CMake构建工具。格式化和挂载数据盘，设置IO调度策略为deadline模式。生成SSH密钥并分发到其他节点。最后，确保关闭防火墙和SELinux以提高安全性。

MySQL和SQL作为两种广泛使用的数据库查询语言，尽管在语法上有很多相似之处，但它们也存在显著的差异。深入探讨了这些差异，帮助读者更好地理解和使用MySQL。具体包括数据类型、基本函数及表操作等方面的对比分析。

Kafka 线上问题排查指南 在使用 Kafka 过程中，可能会遇到各种线上问题，以下是一些常见问题和排查思路： 1. 消费延迟 原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度，可能由于消费者处理消息耗时过长、消费者数量不足、分区分配不均等原因。 解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、调整分区分配策略等。 2. 消息积压 原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度，或消费者出现故障导致无法消费消息。 解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、修复消费者故障等。 3. 消息丢失 原因分析: 生产者发送消息失败、消费者消费消息后未及时提交位移、Kafka 服务器故障等。 解决方案

（3）行程时长分布图 3为行程时长分布图，从图中可知很多行程均为短行程，其中行程时长大于5分钟且小于10分钟的占比最高，这种现象产生的原因与里程较短的原因类似。超过75%的行程，时长不超过30分钟，这可能与实际用车场景是吻合的。同时部分行程的时长为零，对于这种行程需要剔除。这种不确定性和主观性，短行程的出现更多的可能是由于底层数据机制的问题所导致的。从图中可发现，部分行程的里程为零，对于此类行程应予以剔除。