当SQL查询变慢时,可以从多个方面进行排查和优化。以下是根据您提供的提示,分点详细说明排查步骤: 1. 检查SQL查询语句的复杂性 目标:减少查询语句的复杂度,去除不必要的子查询、复杂的JOIN操作、多重嵌套等。 方法: 简化查询:尝试重写查询,去除不必要的部分。 索引优化:确保查询中涉及的字段已经建立了索引。 分析执...
SQL慢查询是指执行时间较长的SQL查询语句。这种查询通常会对数据库性能产生负面影响,导致响应时间变长,甚至影响整个系统的运行。 二SQL慢查询的原因的原因有很多,下面先举例6点 数据量过大:查询的数据量过大,导致查询时间变长。 索引缺失:没有为查询语句中的字段创建索引,导致数据库需要进行全表扫描。 错误的查询...
某个SQL一直执行慢: 可能没用上索引或索引失效(例如:查询的字段没有建索引;对索引字段运算或函数操作;)我们有了大概方向之后就可以结合具体手段去定位 慢查询排查方法: 慢查询日志(my.ini 设置慢查询时间、慢查询日志记录);执行计划(explain);show processlist; explain需要关注的字段:type();key;key_len;possible...
步骤2:确定查询花费时间的位置 步骤3:查看步骤详细信息 步骤4:诊断和缓解 适用对象:Azure Synapse Analytics 本文可帮助你识别 Azure Synapse Analytics 专用 SQL 池上查询的常见性能问题的原因并应用缓解措施。 按照步骤排查问题,或通过 Azure Data Studio 执行笔记本中的步骤。 前三个步...
通常业务复杂、数据过多、索引未加等情况可能引起慢查询,这次排查是数据字段过大导致的,问题影响较大,数据库一度出现问题。 接下来分享下排查过程: 1.问题现象 顾名思义,慢查询就是query 类型SQL执行慢,本次问题产生是在生产环境的数据库里,一个特定关键字查询耗时180+秒,换关键字查询则不会出现这样的问题。
可以看到sql并不复杂,数据量微乎其微,不应该慢才对。 排查 使用Profiler 跟踪查询语句,发现Reads 数量是 226746,家人们,我实在不懂啊,为啥这么多呢 然后我将这个sql复制到的服务器上的 Management Studio中执行,结果是很快的32ms就完事儿了。 然后我开始分析查询计划,主要开销是u_ser 表的索引扫描开销是97% ,...
2.1: SQL慢查询定位 2.2: Python层面分析将String翻译成Int类型的原因 2.3: Python进行SQL执行时间检测出现的问题 三:总结 一:背景 新的业务上线后, 合作部门发现我们引擎执行完, 回调他们的时间明显增大了, 让我们排查一下原因。
首先,我们需要明确什么是慢查询。在SQL中,广义的查询包括CRUD(增删改查)操作,而狭义的查询则特指SELECT操作。我们通常说的慢查询是指广义的查询,尤其是那些耗时较长的查询。那么,如何判断哪条SQL是执行慢的“烂SQL”呢?这里就需要用到慢查询日志了。通过慢查询日志,我们可以看到哪些SQL语句执行时间较长,从而针对性...
一 MySQL慢查询定位 1. 确定是否已开启慢查询日志 查看慢查询日志是否已经被开启: SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'; 如果返回值是'OFF',你需要开启它。 2. 开启慢查询日志 你可以临时在运行中的MySQL实例中开启慢查询日志: SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; 或者你可以在`my.cnf`(或`my.ini`)...
5. 慢SQL排查测试 5.1 模拟慢SQL数据 执行如下SQL语句休眠4秒,模拟慢SQL: selectsleep(4); 查询超过阈值的SQL的数量: showglobalstatuslike'%slow_queries%'; 5.2 查询超过阈值的具体SQL语句 通过查看日志文件,也就是前面设置的slow_query_log_file: