数据库
数据库cpu 内存什么意思?
一、数据库cpu 内存什么意思?
cpu 处理问题 内存 临时存储 硬盘 存储问题 就想人吃饭,硬盘是饭锅里面是饭,内存是碗,临时盛饭运输,嘴就是CPU了,负责吃。 如果吃饭足够快(CPU)所以内存(碗)越大,吃的越快。硬盘(锅)越大,存储的东西越多。
二、数据库cpu占用过高怎么解决?
解决cpu占用过高必须系统优化,优化开机启动项、尽量避免开启太多程序等。如今电脑均已经达到了双核以上,即便入门处理器在满足上网与办公也会有非常流畅的运行速度,因此如果是老电脑经常出现CPU使用率过高,那么建议大家最好升级处理器或者换电脑从根本上解决问题。
三、MySQL数据库CPU飙高,如何解决?
MySQL数据库是一款常用的开源关系型数据库管理系统,然而在实际应用中,很多用户都会遇到MySQL数据库CPU飙高的问题。CPU飙高会导致数据库性能下降,甚至影响整个系统的稳定性。那么,我们应该如何解决MySQL数据库CPU飙高的问题呢?
检查数据库负载
首先,当发现MySQL数据库CPU飙高的情况,需要通过系统命令或者监控工具查看数据库的负载情况。可以使用top命令来查看系统整体的负载情况,包括CPU利用率、内存占用等。同时,也可以通过MySQL自带的性能监控工具或者第三方监控工具来观察数据库的负载情况。
优化SQL查询语句
其次,高性能的SQL查询语句能有效减少数据库的CPU负载。如果发现有些SQL查询语句执行时间过长,可以通过explain命令来查看查询语句的执行计划,找出性能瓶颈所在,优化SQL语句的执行效率,避免不必要的全表扫描、索引未命中等情况。
适时清理数据库资源
另外,定期清理数据库资源也是解决MySQL数据库CPU飙高问题的重要措施。包括清理无用的索引、定期归档历史数据、优化数据库表结构等,都能帮助减轻数据库的负担,降低CPU的使用率。
升级硬件配置
如果经过以上方法仍无法解决MySQL数据库CPU飙高的问题,那么考虑升级硬件配置也是一个可行的方案。可以适当增加CPU核心数、内存容量,提升硬盘性能等,从硬件层面来解决数据库压力过大的情况。
综上所述,MySQL数据库CPU飙高可能是由于数据库负载过高、SQL查询语句优化不足、未及时清理数据库资源等原因所致。通过检查负载、优化SQL、清理资源以及升级硬件配置等方法,可以有效解决MySQL数据库CPU飙高的问题,提升数据库性能,确保系统稳定运行。
感谢您阅读本文,希望能帮助到遇到MySQL数据库CPU飙高问题的用户解决困惑。
四、数据库导致服务器CPU过高怎么优化?
mysql数据库导致cpu过高一般从执行状态分析:
执行状态分析
Sleep状态
通常代表资源未释放,如果是通过连接池,sleep状态应该恒定在一定数量范围内
实战范例:因前端数据输出时(特别是输出到用户终端)未及时关闭数据库连接,导致因网络连接速度产生大量sleep连接,在网速出现异常时,数据库too many connections挂死。
简单解读,数据查询和执行通常只需要不到0.01秒,而网络输出通常需要1秒左右甚至更长,原本数据连接在0.01秒即可释放,但是因为前端程序未执行close操作,直接输出结果,那么在结果未展现在用户桌面前,该数据库连接一直维持在sleep状态!
Waiting for net, reading from net, writing to net
偶尔出现无妨
如大量出现,迅速检查数据库到前端的网络连接状态和流量
案例:因外挂程序,内网数据库大量读取,内网使用的百兆交换迅速爆满,导致大量连接阻塞在waiting for net,数据库连接过多崩溃
Locked状态
有更新操作锁定
通常使用innodb可以很好的减少locked状态的产生,但是切记,更新操作要正确使用索引,即便是低频次更新操作也不能疏忽。如上影响结果集范例所示。
在myisam的时代,locked是很多高并发应用的噩梦。所以mysql官方也开始倾向于推荐innodb。
Copy to tmp table
索引及现有结构无法涵盖查询条件,才会建立一个临时表来满足查询要求,产生巨大的恐怖的i/o压力。
很可怕的搜索语句会导致这样的情况,如果是数据分析,或者半夜的周期数据清理任务,偶尔出现,可以允许。频繁出现务必优化之。
Copy to tmp table通常与连表查询有关,建议逐渐习惯不使用连表查询。
实战范例:
u 某社区数据库阻塞,求救,经查,其服务器存在多个数据库应用和网站,其中一个不常用的小网站数据库产生了一个恐怖的copy to tmp table操作,导致整个硬盘i/o和cpu压力超载。Kill掉该操作一切恢复。
Sending data
Sending data并不是发送数据,别被这个名字所欺骗,这是从物理磁盘获取数据的进程,如果你的影响结果集较多,那么就需要从不同的磁盘碎片去抽取数据,
偶尔出现该状态连接无碍。
回到上面影响结果集的问题,一般而言,如果sending data连接过多,通常是某查询的影响结果集过大,也就是查询的索引项不够优化。
如果出现大量相似的SQL语句出现在show proesslist列表中,并且都处于sending data状态,优化查询索引,记住用影响结果集的思路去思考。
Storing result to query cache
出现这种状态,如果频繁出现,使用set profiling分析,如果存在资源开销在SQL整体开销的比例过大(即便是非常小的开销,看比例),则说明query cache碎片较多
使用flush query cache可即时清理,也可以做成定时任务
Query cache参数可适当酌情设置。
Freeing items
理论上这玩意不会出现很多。偶尔出现无碍
如果大量出现,内存,硬盘可能已经出现问题。比如硬盘满或损坏。
i/o压力过大时,也可能出现Free items执行时间较长的情况。
Sorting for …
和Sending data类似,结果集过大,排序条件没有索引化,需要在内存里排序,甚至需要创建临时结构排序。
其他
五、数据库什么情况下会对cpu消耗最大?
可能是在数据库的数据满负荷运转的情况下,对CPU的消耗最大。
六、数据库选型时为什么要考虑CPU核数?
在选择数据库系统时,CPU核数是一个非常重要的考量因素。数据库的性能和扩展性在很大程度上取决于CPU的处理能力。本文将为您详细解释为什么数据库的销售模式通常以CPU核数为依据。
数据库性能与CPU核数的关系
数据库系统通常需要处理大量的查询、事务和数据分析任务。这些任务都需要消耗大量的CPU资源。一个CPU核心就像一个工人,负责执行特定的计算任务。拥有更多的CPU核心意味着可以同时处理更多的任务,从而提高整体的数据库性能。
以MySQL为例,它可以充分利用多核CPU的优势来提高查询处理速度。当一个查询到达时,MySQL会将其分解成多个子任务,并将这些子任务分配给不同的CPU核心并行执行。这样可以大大缩短查询的响应时间。
同样,对于需要复杂计算的数据分析任务,拥有更多的CPU核心也能显著提升性能。因为这些任务通常可以被划分成多个独立的计算单元,可以并行处理。
数据库的扩展性与CPU核数
随着业务的发展,数据库系统需要不断扩展以应对不断增加的数据量和访问量。水平扩展是一种常见的扩展方式,即增加更多的服务器来分担负载。但是,单个服务器的CPU核数也是影响扩展性的关键因素。
一般来说,拥有更多CPU核心的服务器可以支持更高的并发访问量和更大的数据量。这是因为更多的核心可以同时处理更多的查询和事务。相比之下,单核CPU的服务器在面对高并发和大数据量时,性能会迅速下降。
因此,在进行数据库系统扩展时,CPU核数是一个非常重要的指标。拥有更多CPU核心的服务器不仅可以提高单台机器的性能,还可以支持更高的扩展性,从而更好地满足业务需求的变化。
数据库销售模式以CPU核数为依据的原因
综上所述,CPU核数对数据库的性能和扩展性有着重要影响。因此,数据库厂商通常会以CPU核数作为销售的主要依据。这样做有以下几个优点:
- 更好地匹配用户需求:不同规模的业务对数据库性能和扩展性的需求是不同的。以CPU核数为依据可以更准确地为用户推荐合适的数据库配置。
- 更清晰的定价模式:以CPU核数为依据的定价模式更加透明,用户可以清楚地了解自己需要支付的费用。
- 更灵活的扩展方式:当业务需
七、如何解决CPU高度消耗(100%)的数据库问题呢?
oracle的性能判断需要综合数据库的多个运行指标来判断:
1、进程数量和占用cpu:这个主要看有没有长时间占用cpu的进行。通常会判断大出sql,需要优化;这个可以用执行计划或者awr报告查看;
2、内存占用:主要用系统命令查看ora_占用和系统
八、编程和数据库主要占用电脑的cpu还是内存?
主要看编写什么样的程序了。
简单的程序如果代码不是很多,速度追求也不是很高,通用的CPU和内存就可以了。
大型程序的话就得考虑CPU指令集的丰富程度了,复杂指令的效率比较高,可以减少代码执行时间。 内存自然是越大越好,要配合操作系统的寻址范围和管理方式。
比如大型的有丰富画面的游戏软件,不仅要求cpu、内存高,还对显卡要求高。
而数据量很大的连接数据库的管理软件编写,主要要求高内存。
九、如何建立数据库,利用什么软件建立数据库?
啥叫数据库?excel也可以算,access也可以算,mysql也可以算,hbase也可以算,你要数据库干啥,决定了你怎么搭建数据库。
十、数据库设计?
本文档明确数据库设计原则和规范,规范数据库对象命名方式,见名知意,强化分工,保证数据库高效稳定运行
1 数据库设计原则
1) 充分考虑业务逻辑和数据分离,数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统,尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图,不用触发器。
2) 充分考虑数据库整体安全设计,数据库管理和使用人员权限分离。
3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求,结合主机、存储等需求,做好数据库性能设计。
4) 充分考虑数据增长模型,决策是否采用“分布式(水平拆分或者垂直拆分)”模式。
5) 充分考虑业务数据安全等级,设计合适的备份和恢复策略。
2 设计规范
2.1 约定
1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF,尽量减少非标准范式或者反模式使用。
3NF规定:
Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。
Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识(有唯一键)。
Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
常见关键字(不得直接作为相关命名):range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等,更多请参考 MySQL 官方保留字。
2) 数据库和表的字符集统一:字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)
2.2 表设计规范
1) 应该根据系统架构中的组件划分,针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计;不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少,确保组件对应的表之间的独立性,为系统或表结构的重构提供可能性。
2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计,首先分析系统业务,根据职责定义对象。对象要符合封装的特性,确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内,不会出现职责描述缺失或多余。
3) 应针对所有表的主键和外键建立索引,有针对性地建立组合属性的索引。
4) 尽量少采用存储过程。
5) 设计出的表要具有较好的使用性。
6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余,确保数据的准确性。
2.3 字段规范
1) 一行记录必须表内唯一,表必须有主键。
2) 如果数据库类型为MYSQL ,应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE,建议使用UUID为主键。
3) 日期字段,如需要按照时间进行KEY分区或者子分区,则使用VARCHAR2类型存储,存储格式为:YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列,则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。
4) 字段名称和字段数据类型对应,如DATE命名字段,则存储时间精确到日,如TIME命名字段,则存储时间精确到时分秒,甚至毫秒。
2.4 命名规范类
2.4.1 约定
1) 数据库对象命名清晰,尽量做到见名知意,在进行数据库建模时备注对象,便于他人理解。
2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词
3) 数据库类型为ORACLE,则使用驼峰式命名规范
4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符
3 管理范围
管理数据库中所有对象,包括库,表,视图,索引,过程,自定义函数,包,序列,触发器等
3.1 建库
1) 数据库名:采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接
2) 数据库编码规则及排序规则:字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)
3) 建库其他要求:库名与应用名称尽量一致
3.2 建表
表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括,单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长,则从前面单词开始截取,保留单词前三位,保留完整的最后一个单词,如果依然超长,则保留前面单词首字母,直接和最后一个单词连接;临时表命名以TMP开头,命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母;表名不能直接采用关键字命名
1) 表命名:采用“业务名称_表的作用”格式命名(例如:alipay_task / force_project / trade_config)
2) 建表其他要求:表名长度不能超过30个字符;一定要指定一个主键字段;必须要根据业务对表注释;如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时,需要及时更新字段注释;
3) 表必备字段:
`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态(1删除、0未删除)',
`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态(1启用、0作废)',
`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
3.3 建字段
1) 字段命名:
表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息,使用名词性质英文单词表示,如需要单词词组来进行概括,单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名;字段名必须使用小写字母或数字,禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字;表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint;表达逻辑删除的字段名 is_deleted,1 表示删除,0 表示未删除
2) 字段类型、长度
如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型;小数类型为 decimal;id 必为主键,类型为 bigint unsigned;应尽量以自增INT类型为主键;优先选择符合存储需要的最小的数据类型;将字符串转化为数字类型存储;对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648,unsigned int 0-2147483648,有符号比无符号多出一倍的存储空间;varchar(n) n代表字符数,不是字节数,varchar(255)=765个字节,过大的长度会消耗更多的内存;避免使用text\BLOB数据类型,建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中,text\BLOB类型只能使用前缀索引;避免使用enum数据类型,修改enum需要使用alter语句,enum类型的order by操作效率低,需要额外操作,禁止使用数值作为enum的枚举值;尽可能把所有列定义为not null,索引null列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间,进行比较和计算时要对null值做特别的处理;禁止字符串存储日期型的数据,缺点1:无法用日期函数进行计算和比较,缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间;使用timestamp或datetime类型存储时间,timestamp存储空间更小;财务的相关金额使用decimal类型,decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度,float、double非精准浮点数
3) 字段其他要求
字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段,属性 字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)、字段必须根据业务进行注释。
3.4 建索引
主键索引名为 pk_字段名;唯一索引名为 uk_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。
说明:pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。
3.5 创建数据库表视图
1) 视图命名:以"v_项目名/模块名_用途"格式命名
2) 视图其他要求:视图名称长度不能超过30个字符
3.6 建存储过程及自定义数据库函数
1) 存储过程命名:以"sp_用途"格式命名
2) 自定义数据库函数:以“fn_用途”格式命名
3) 存储过程或自定义数据库函数:参数命名以“p_”开头命名;内部变量命名以“v_”开头命名;游标命名以“cur_loop_”开头命名;循环变量命名以“i_found_”开头命名。
3.7 建数据库用户
用户命名:采用授权用户姓名全拼小写命名
3.8 其他要求
1) 查询大数据表,参数字段需建索引;
2) 数据库表、字段删除或变更操作(a-不需要的表或字段,一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段,先备注作废原表或原字段,再创建新表或新字段,且备注好作废原因。);
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