MySQL慢查询

最新推荐文章于 2025-05-23 17:04:50 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-23 17:04:50 发布 · 588 阅读 · 0

次数最多20个SQL

mysqldumpslow -s c -t 20  slowquery_20141228.log


用时最长20个SQL

mysqldumpslow -s r -t 20 slowquery_20141228.log
mysql慢查询日志
只是晓云闲的博客
03-05 3412
慢日志查询
Mysql慢查询日志
12-14
mysqldumpslow是一个用于分析MySQL慢查询日志的工具，它可以按时间、行数、读取的数据量等进行排序，帮助我们快速找到那些最耗时的查询，进一步进行优化。 总的来说，通过对MySQL慢查询日志的有效利用和参数配置，...
mysql慢查询
喵酱
11-30 7889
开启慢查询⽇志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数 据库系统的性能。 顾名思义，慢查询⽇志中记录的是执⾏时间较⻓的query，也就是我们常说的slowquery，通过 设–log-slow-queries[=file_name]来打开该功能并设置记录位置和⽂件名。 慢查询⽇志采⽤的是简单的⽂本格式，可以通过各种⽂本编辑器查看其中的内容。 其中记录了语句执⾏的时刻，执 ⾏所消耗的时间，执⾏⽤户，连接主机等相关信息。 MySQL 还提供了专⻔⽤来分
Mysql慢查询分析
走过冬季
05-23 1672
分析慢 SQL 查询需要系统化的方法，结合数据库的执行计划（EXPLAIN）和性能关键指标。使用或监控工具（如 Prometheus）检查当前 SQL 执行状态。通过慢查询日志（）定位具体 SQL（需提前开启）。使用EXPLAIN或（MySQL 8.0+）查看 SQL 执行路径。重点关注访问类型（type）、索引使用（key）、扫描行数（rows）等字段。确认 WHERE、JOIN、ORDER BY 等子句是否用到了合适的索引。检查索引选择性（重复值比例）和覆盖索引（检查表的数据量（
定位 MySQL 慢查询
yymagicer的博客
09-19 1884
定位 MySQL 慢查询可以通过以下几个步骤进行，主要是启用慢查询日志、分析查询性能、优化 SQL 语句及数据库结构。
MySQL慢查询分析
m0_54187478的博客
02-29 3187
在MySQL中，慢查询定义为执行时间超过特定阈值的查询。这个阈值可以通过MySQL的配置选项来设置。默认情况下，的值是10秒，意味着任何执行时间超过10秒的查询都会被认为是慢查询。然而，这个值可以根据具体需求进行调整，以便捕捉更多或更少的查询进行分析。MySQL提供了慢查询日志（Slow Query Log）功能，用于记录那些执行时间超过阈值的查询。通过分析慢查询日志，可以识别出数据库性能瓶颈，进而对SQL查询或数据库索引进行优化。要启用慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（通常是my.cnf或。
MySQL慢查询日志
qq_39495959的博客
08-23 1234
慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录功能，它能够记录执行时间超过预设阈值（long_query_time）的SQL查询语句，并将这些信息写入到日志文件中。
轻松上手MYSQL：优化MySQL慢查询，让数据库起飞
制定明确可量化的目标，坚持默默的做事。
06-02 8090
本文深入探讨了MySQL慢查询问题，首先介绍了慢查询的定义及其对系统性能的影响。随后，详细说明了如何配置和识别慢查询，并分析了慢查询的常见原因。最后，提出了一系列解决和避免慢查询的策略，包括硬件升级、配置调整、索引优化、查询语句优化以及数据库架构改进等。这些措施旨在提高MySQL的性能和稳定性，确保用户获得流畅的数据库使用体验。
MySQL慢查询的查找语法
SHI940637335的博客
08-16 2418
能看到页的数量是刚才的 270 倍，但是查询的效率并没有明显的变化，实际上这两个 SQL 查询的时间基本上一样，就是因为采用了顺序读取的方式将页面一次性加载到缓冲池中，然后再进行查找。虽然页数量（last_query_cost）增加了不少，但是通过缓冲池的机制，并没有增加多少查询时间。使用场景：它对于比较开销是非常有用的，特别是我们有好几种查询方式可选的时候。
mysql 慢查询时间设置_Mysql 慢查询设置
weixin_28868927的博客
01-19 4509
Mysql慢查询设置分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划，还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。=========================================================方法一： 这个方法我正在用，呵呵，比较喜欢这种即时性的。Mysql5.0以上的版本可以支持将执行...
实时监控MySQL慢查询
moresi的博客
05-25 8081
本小节我们将使用 promtail + loki + grafana 来实现MySQL慢查询的可视化。直接将慢查询的SQL语句显示在grafana中
mysql 慢查询
10-21
### MySQL慢查询详解 #### 一、什么是慢查询 慢查询是MySQL中一种重要的性能调试手段，主要用于记录那些执行时间过长的SQL语句。慢查询日志可以帮助我们找到那些性能不佳的SQL语句，从而对其进行优化。默认情况下...
一次MySQL慢查询导致的故障
12-15
我们知道分析MySQL语句查询性能的方法除了使用EXPLAIN 输出执行计划，还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。 一、 起因 研发反应某台数据库僵死，后面的...
mysql 慢查询页面工具
05-17
总结来说，MySQL 慢查询页面工具 Query-Digest-UI 是一个基于 Percona Toolkit 的图形化监控解决方案，它帮助管理员可视化 MySQL 的慢查询日志，从而更有效地进行性能调优。通过安装和配置该工具，你可以实时监控...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值