一个因为sql语句引起的服务器挂掉

没时间总结,有空的话再整理下。

SQL LEFT JOIN 关键字

SQL LEFT JOIN 关键字

LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行,即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行。

LEFT JOIN 关键字语法

SELECT column_name(s)
FROM table_name1
LEFT JOIN table_name2 
ON table_name1.column_name=table_name2.column_name

注释:在某些数据库中, LEFT JOIN 称为 LEFT OUTER JOIN。

原始的表 (用在例子中的):

"Persons" 表:

Id_PLastNameFirstNameAddressCity
1AdamsJohnOxford StreetLondon
2BushGeorgeFifth AvenueNew York
3CarterThomasChangan StreetBeijing

"Orders" 表:

Id_OOrderNoId_P
1778953
2446783
3224561
4245621
53476465

左连接(LEFT JOIN)实例

现在,我们希望列出所有的人,以及他们的定购 - 如果有的话。

您可以使用下面的 SELECT 语句:

SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
FROM Persons
LEFT JOIN Orders
ON Persons.Id_P=Orders.Id_P
ORDER BY Persons.LastName

结果集:

LastNameFirstNameOrderNo
AdamsJohn22456
AdamsJohn24562
CarterThomas77895
CarterThomas44678
BushGeorge 

LEFT JOIN 关键字会从左表 (Persons) 那里返回所有的行,即使在右表 (Orders) 中没有匹配的行。



<think>好的,我需要分析一下在openGauss数据库中执行超过两万行的存储过程导致数据库挂掉的可能原因。首先,得从资源消耗的角度考虑。存储过程如果处理大量数据,可能会占用过多的内存。比如,如果过程中使用了临时表或者大量变量,内存不足可能导致OOM,进而使数据库崩溃。 然后,锁竞争也是一个可能性。尤其是当存储过程涉及多表操作且事务时间过长时,可能会引发锁等待甚至死锁。特别是在高并发环境下,大量的行锁或表锁未被及时释放,会导致系统资源耗尽。 接下来是SQL优化问题。存储过程中的SQL语句如果缺乏索引或者存在全表扫描,两万行的数据处理会显著增加I/O负载,消耗大量CPU资源。需要检查执行计划,看看是否有可以优化的地方。 事务管理不当也是一个因素。长时间未提交的事务会累积大量Undo日志,占用过多资源,同时可能导致MVCC机制下的版本链过长,影响性能。需要确认存储过程中是否有合理的事务划分,比如适时提交事务。 日志和磁盘I/O方面,如果数据库日志设置不当,比如日志级别过高或日志文件过大,频繁的磁盘写入可能成为瓶颈。此外,临时表空间或数据文件存储的磁盘如果IPS不足,也会导致性能下降。 还有可能是存储过程本身的逻辑问题,比如存在死循环或者递归调用过深,导致CPU长时间满载。这种情况需要检查代码逻辑是否有缺陷。 参数配置方面,openGauss的共享内存、工作内存等参数如果设置过低,无法应对大数据量的处理需求,也可能引发问题。需要根据服务器硬件情况调整这些参数。 最后,考虑系统资源限制。比如操作系统级别的最大进程数、文件句柄数等,如果存储过程运行时超出这些限制,可能导致数据库服务崩溃。此外,硬件资源如CPU、内存、磁盘的不足也是潜在原因。 建议的处理步骤包括:检查数据库日志,分析错误信息;监控资源使用情况;优化SQL和存储过程逻辑;调整数据库参数;分批次处理数据等。通过这些方法,可以逐步定位并解决问题。</think>在openGauss数据库中执行大规模存储过程导致系统崩溃,可能由以下原因导致(按发生概率排序): **1. 内存溢出(OOM)** - 症状:`dmesg`日志出现`Out of memory`错误 - 触发场景: - 存储过程中使用PL/pgSQL集合操作(如FOR循环处理2w+记录) - 未优化的游标使用(例如:`DECLARE cur CURSOR FOR SELECT...`) - 大批量中间结果缓存(常见于多层CTE表达式) - 验证方法: ```sql SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE query LIKE '%your_procedure_name%' ORDER BY total_exec_time DESC; ``` **2. 锁争用风暴** - 典型表现: - 系统表`pg_locks`出现大量`RowExclusiveLock` - 事务ID耗尽(表现为`xid wrapped around`错误) - 高危操作: ```sql -- 危险模式:无索引更新 UPDATE large_table SET column = calc_value WHERE unindexed_column = parameter; ``` **3. 事务日志溢出** - 检查点: - 查看`pg_xlog`目录大小(超过data目录50%需警惕) - 监控指标:`max_connections × wal_keep_segments` - 优化建议: ```sql -- 分批次提交 CREATE PROCEDURE batch_process() AS $$ DECLARE batch_size INT := 1000; BEGIN FOR i IN 0..(20000/batch_size) LOOP BEGIN UPDATE target_table SET data = transformed_data WHERE id BETWEEN i*batch_size AND (i+1)*batch_size; COMMIT; -- 关键点:分段提交 EXCEPTION WHEN others THEN ROLLBACK; RAISE; END; END LOOP; END; $$ LANGUAGE plpgsql; ``` **4. 执行计划失效** - 典型特征: - 参数嗅探导致错误选择Nested Loop连接 - 统计信息过期引发全表扫描 - 诊断方法: ```sql EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) CALL your_large_procedure(); ``` **5. 系统参数限制** - 关键参数检查清单: ```ini max_connections = 5000 # 连接数过载 shared_buffers = 32GB # 缓冲区不足 work_mem = 64MB # 排序/哈希内存不足 max_prepared_transactions = 150 # 两阶段提交限制 ``` **应急处理步骤:** 1. 快速连接(避免通过正常端口): ```bash gsql -p 5432 -d postgres --single-transaction ``` 2. 终止失控进程: ```sql SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE application_name = 'your_procedure'; ``` 3. 紧急参数调整: ```sql ALTER SYSTEM SET work_mem TO '256MB'; SELECT pg_reload_conf(); ``` **预防方案:** - 代码层面: ```sql -- 使用游标分页 CREATE PROCEDURE safe_process() AS $$ DECLARE rec RECORD; cur CURSOR FOR SELECT * FROM large_table; BEGIN FOR rec IN cur LOOP -- 处理单条记录 PERFORM some_operation(rec); -- 每1000条提交一次 IF (COUNT % 1000 = 0) THEN COMMIT; BEGIN -- 开启新事务块 END IF; END LOOP; COMMIT; END; $$ LANGUAGE plpgsql; ``` - 架构层面: - 使用`dblink`异步执行 - 采用逻辑复制分流写操作 - 部署读写分离集群 建议结合`gs_collector`工具采集完整的诊断信息,特别是关注以下日志文件: - `/var/log/messages`(OOM killer记录) - `pg_log/postgresql-*.log`(WAL写入错误) - `gs_profile`目录下的性能采样数据 最终需要根据具体场景选择优化策略,对于超大规模数据处理,建议结合MOT内存表或sharding方案进行架构级优化。
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