我们前面两章详解了Explain的各个属性，我们看到的都是mysql已经生成的执行计划，那这个执行计划的是如何生成的？我们能看到一些过程指标数据吗？实际mysql贴心为我们提供了执行计划的各项成本评估指标的以及优化器生成执行计划的整个过程的方法。 一、查看执行计划计算的成本数据 我们上边介绍的EXP
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16060830.html 简介# 在Linux上分析文本文件时，一般会使用到grep、sed、awk、sort、uniq等命令，但这些命令都有一定的学习成本，而如果是用SQL来分析数据的话，这对广大后端程序员来说，就要简单很多了
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/17178675.html 原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。 简介# 现如今，有两种常见的软件资源几乎成了Java后端程序的标配，即线程池与连接池，但这些池化资源非常的重要，一
# kafka学习之五_多个磁盘的性能验证 ## 背景 ``` 周末在家学习kafka 上午验证了grafana+kafka_exporter的监控 下午想着验证一把性能相关. kafka学习之三里面,有成套的脚本. 我这边想起来之前还有一个机器, 是四个单盘HDD, 我可以直接进行使用和验证. `
现象： controller节点与其他两个broker的通信失败。公网ip，宿主机ip，服务名，各种网络方式，都无法成功。 两点提示： 1.bug原因：因为单机内存不够用，设置了较低的 KAFKA_HEAP_OPTS 参数值128M，导致broker通信失败！ 2.kafka容器启动中，增加 BIT
https://www.jianshu.com/p/f4bfd169b4ca 在之前的OOM问题复盘中，我们添加了jmap脚本来自动dump内存现场，方便排查OOM问题。 但当我反复模拟OOM场景测试时，发现jmap有时可以dump成功，有时会报错，如下： 经过网上一顿搜索，发现两种原因可能导致这个
索引膨胀 对于索引，随着业务不断的增删改，会造成膨胀，尤其Btree索引，也会涉及索引分裂、合并等，导致索引访问效率降低、维护成本增加。另外，索引页的复用与HEAP PAGE不一样，因为索引的内容是有序结构，只有符合顺序的ITEM才能插入对应的PAGE中，不像HEAP TUPLE，只要有空间就可以插
https://www.cnblogs.com/monjeo/p/12191673.html 权限简介Linux系统上对文件的权限有着严格的控制，用于如果相对某个文件执行某种操作，必须具有对应的权限方可执行成功。Linux下文件的权限类型一般包括读，写，执行。对应字母为 r、w、x。Linux下权限
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36415684 非结构化数据、大数据、云存储已经毫无争议地成为了信息技术发展趋势和热点，分布式文件系统作为核心基础被推到了浪潮之巅，广泛被工业界和学术界热推。现代分布式文件系统普遍具有高性能、高扩展、高可用、高效能、易使用、易管理等特点，架
¶ 本章节包含以下内容： 概述 HINT的功能 HINT的使用 配置参数 示例 注意 5.2.1. 概述 ¶ KingbaseES使用的是基于成本的优化器。优化器会估计SQL语句的每个可能的执行计划的成本，然后选择成本最低的执行计划来执行。因为优化器不计算数据的某些属性，比如列之间的相关性，优化器有
https://help.kingbase.com.cn/v8/perfor/sql-optimization/sql-optimization-13.html SQL性能相关的参数较多，具体见下文。在使用时需注意作用范围，可以考虑通过HINT来指定，尽量缩小影响范围。 成本参数 节点开关参数 多表
https://www.cnblogs.com/pachongshangdexuebi/p/13354201.html 一、前言 性能测试时我们关注的重要指标是：并发用户数，TPS，请求成功率，响应时间，服务器的CPU，memory， I/O disk等。Jmeter的聚合报告可以查看并发数、吞吐量
目录 一、背景： 二、win环境下修改jmeter内存 三、mac&linux环境下修改jmeter内存 四、验证内存是否修改成功 一、背景： 在进行大数据、高并发压测的过程性，有时会遇上JMeter卡死现象，使得测试无法进行，查看日志显示：java.lang.OutOfMemoryError: J
Jmeter学习笔记（九）——响应断言 https://www.cnblogs.com/pachongshangdexuebi/p/11571348.html Jmeter中又一个元件叫断言，用于检查测试中得到的响应数据等是否符合预期。断言又13种，目前在使用过程中使用到的是响应断言。 有时候请求成
前言 之前的博客里说了，Kafka的消息同步是一种ISR机制，本质上是“完全同步”的一种优化。 都在说，消息被ISR中所有副本都写入才算写入成功。但是这样未免定的太死板了，所以，Kafka给出了我们选择。 这个选择就是ack机制 生产者参数 request.required.acks 是produc
https://developer.aliyun.com/article/72935 标签 PostgreSQL , 10.0 , International Components for Unicode , ICU , collate , 国际化 背景 ICU是一个成熟的，被广泛使用的跨平台一致性
背景介绍 脚本基于Comm命令进行功能封装，考虑到命令执行前需要对文本进行排序，并且在多文件需要比较内容时可能会导致多个文本混乱，因此使用Shell封装成了一个交互式程序，快速对文件内容进行判断和输出想要的内容内容结果。 脚本介绍 文件内容校验(是否一致内容)定制化输出文本(1.仅文本单独出现内容;
# goofys 鲲鹏上面编译挂载与性能测试 ## 介质 ``` 使用go进行编译. 官网上面有 amd64的介质,但是没有aarch64的介质 需要自行编译 前几天一直编译失败. 周天在家自己测试了一把,根据github上面issue上面的描述编译成功了 发现的确比s3fs的性能要好, 计划下周进
TiDB Lightning 在数据迁移中的应用与错误处理实践 作者简介：DBA，会点 MySQL，懂点 TiDB，Python。 个人主页：https://tidb.net/u/seiang/answer ，希望随着自己在 TiDB 上的成长，后续的主页内容越来越丰富。 俗话说：工欲善其事，必先利
https://cloud.tencent.com/developer/article/1608073 关键内容说明： TiDB 对于每个事务，会涉及改动的所有key中，选择出一个作为当前事务的Primary Key，其他的则为Secondary keys。 当Primary Key提交成功，标识整
