was successfully added to your cart.

mysql 통계 예제

Por 02/08/2019 Sem categoria Sem comentários

이 예제에서 서버는 10개의 연결을 동시에 처리할 수 있습니다. 그러나 구성은 5개의 연결만 허용합니다. 한 번에 5개 이하의 연결이 있는 한 이 문제는 나타나지 않습니다. 그러나 트래픽이 최대 10개의 연결을 램프하는 경우 서버 구성에서 사용되지 않는 리소스로 인해 절반이 실패하기 시작합니다. 위의 예제에서는 병목 현상을 수정하는 최적화된 구성과 이름을 파생하는 병목 현상 모양을 보여 줍니다. long_query_time 매개 변수는 하나의 명령으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어 느린 쿼리 임계값을 5초로 설정하려면 이 섹션에서InnoDB 테이블에 대한 영구 및 비영구 최적화 통계를 구성하는 방법을 설명합니다. 영구 최적화 프로그램 통계는 MySQL 5.6.2에 도입되었으며 MySQL 5.6.6(innodb_stats_persistent=ON)에서 기본값으로 설정되었습니다. innodb_stats_auto_recalc 구성 옵션을 사용하여 테이블을 크게 변경한 후 통계가 자동으로 업데이트되는지 여부를 제어할 수 있습니다.

꽤 오래 전, MySQL의 PERFORMANCE_SCHEMA에서 MySQL 쿼리 성능 통계를 모니터링하는 기능을 추가했을 때, 우리는 여전히 공유 가치가있는 많은 귀중한 교훈을 배웠습니다. 그것을 할 수있는 확실히 옳고 그른 방법이 있습니다. MySQL 쿼리 성능을 모니터링하기 위해 P_S 테이블을 찾고 있다면 이 블로그 게시물을 사용하면 시간과 실수를 줄일 수 있습니다. 하나는 이러한 테이블에 복잡한 쿼리를 사용하는 것입니다. 메모리에 있지만 인덱싱되지 않습니다. 예를 들어 그룹 BY를 실행하여 다이제스트별로 행을 집계하는 경우 문제가 발생합니다. 적어도 자주는 안 됩니다. ouput에서 볼 수 있듯이 쿼리를 실행하는 데 약 2.8 초가 걸립니다. 그러나 쿼리 최적화 프로그램이 인식하지 못하는 것은 “s_gmt_offset” 열에 하나의 고유한 값만 있다는 것입니다. 사용 가능한 통계가 없으면 최적화 프로그램은 일부 하드 코딩된 추측기를 사용하며, 행의 10%가 조건자 “ca_gmt_offset = -5″와 일치한다고 가정합니다.

이 열에 대한 히스토그램을 추가하면 최적화 프로그램은 테이블의 모든 행이 조건을 충족하므로 더 나은 실행 계획을 제공한다는 것을 알게 되었습니다(쿼리가 더 잘리기 위해 잘립니다): 이러한 지시문은 [mysqld] 섹션 내에 설정됩니다. /etc/my.cnf에 있는 MySQL 구성 파일은 영향을 받기 전에 MySQL 서비스를 다시 시작해야 합니다. 서식 지정에 대한 아래 예제를 참조하십시오: mysql.innodb_table_stats 및 mysql.innodb_index_stats 테이블에서 최적화 프로그램 통계 데이터를 쿼리할 수 있습니다. MySQL을 통해 중앙값을 구현할 수 있는 방법에 대한 설명서의 주석에는 몇 가지 좋은 예가 있습니다. 그러나 버릇없는 Excel 사용자는 그러한 잔혹한 얼굴에 비명을 지르며 원을 그리며 실행됩니다. 이것이 유효하도록 UDF에 중앙값 함수를 추가한 이유입니다: 마지막 예로 간단한 순위 시스템을 구축하기 위해 LESSAVG 함수를 소개하고 싶습니다. 목표는 얼마나 많은 사람들이 평균보다 더 좋거나 나쁠 수 있는지 를 알려주는 것입니다. 따라서 총 요소 수와 평균보다 작은 요소 수 등 2개의 정보만 필요합니다. 이 작은 쿼리는 이 작업을 수행하기에 충분합니다: 비영구 최적화 프로그램 통계는 각 서버 를 다시 시작하고 다른 작업 후에 지워지고 다음 테이블 액세스에서 다시 계산됩니다. 따라서 통계를 다시 계산할 때 다른 예측이 생성될 수 있으며, 실행 계획에서 다양한 선택 사항과 쿼리 성능의 변형으로 이어질 수 있습니다.