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mysql服务器巡检脚本,linux服务器巡检脚本

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如何编写一个mysql数据库脚本

在控制台根目录下打开sqlserver企业管理器,新建sqlserver组,根据自己的情况进行选择;然后新建sqlserver

注册,进行对sqlserver的连接。准备妥当后,下面就开始了:

首先打开数据转换服务,新建包,打开dts界面,在连接中选择数据源进行配置。再选择将要转换到的目的文件,这里我选的

textfile(destination),选择好文件的存放位置之后,我们来新建一个任务。这里我们只选择转换数据任务,将带有“选择源连接”“选择目的连接”的鼠标分别选中数据源和目的之后,我们对新生成的连接进行定义,在其属性中将源,目的,转换依次定义。

执行任务,提示成功。保存任务。然后在新建的任务上导出数据,有向导提示,其中一项选择“从源数据库复制表和视图”。

这一步已经把数据导出到目的文件中。

下一步在mysql中新建表,与将要导入的结构保持一致时,直接选取“从文本文件中提取数据,插入到数据表:”,将选项添好后,“发送”就可以了,浏览一下,数据已导入了。若要导入的表已经存在,且属性名也不同,这时就先建一个与要导入的数据相同结构的表并导入数据(按刚才的进行就可以了),然后在mysql中导出“数据和结构”,得到sql语句,将其在文本文件中编辑,利用文本编辑器的替换功能,将表名修改,列名加入,最后将其粘贴在要导入表的执行sql语句的地方,执行一下,数据便导入了。

MySQL数据库服务器逐渐变慢 该怎么分析与解决

我们先来看第一个阶段,MySQL慢的诊断思路,一般我们会从三个方向来做:

第一个方向是MySQL内部的观测

第二个方向是外部资源的观测

第三个方向是外部需求的改造

1.1 MySQL 内部观测

我们来看MySQL内部的观测,常用的观测手段是这样的,从上往下看,第一部分是Processlist,看一下哪个SQL压力不太正常,第二步是explain,解释一下它的执行计划,第三步我们要做Profilling,如果这个SQL能再执行一次的话, 就做一个Profilling,然后高级的DBA会直接动用performance_schema ,MySQL 5.7 以后直接动用sys_schema,sys_schema是一个视图,里面有便捷的各类信息,帮助大家来诊断性能。再高级一点,我们会动用innodb_metrics进行一个对引擎的诊断。

除了这些手段以外,大家还提出了一些乱七八糟的手段,我就不列在这了,这些是常规的一个MySQL的内部的状态观测的思路。除了这些以外,MySQL还陆陆续续提供了一些暴露自己状态的方案,但是这些方案并没有在实践中形成套路,原因是学习成本比较高。

1.2 外部资源观测

外部资源观测这部分,我引用了一篇文章,这篇文章的二维码我贴在上面了。这篇文章是国外的一个神写的,标题是:60秒的快速巡检,我们来看一下它在60秒之内对服务器到底做了一个什么样的巡检。一共十条命令,这是前五条,我们一条一条来看。

1.uptime,uptime告诉我们这个机器活了多久,以及它的平均的负载是多少。

2.dmesg -T | tail,告诉我们系统日志里边有没有什么报错。

3.vmstat 1,告诉我们虚拟内存的状态,页的换进换出有没有问题,swap有没有使用。

4. mpstat -P ALL,告诉我们CPU压力在各个核上是不是均匀的。

5.pidstat 1,告诉我们各个进程的对资源的占用大概是什么样子。

我们来看一下后五条:

首先是iostat-xz 1,查看IO的问题,然后是free-m内存使用率,之后两个sar,按设备网卡设备的维度,看一下网络的消耗状态,以及总体看TCP的使用率和错误率是多少。最后一条命令top,看一下大概的进程和线程的问题。

这个就是对于外部资源的诊断,这十条命令揭示了应该去诊断哪些外部资源。

1.3 外部需求改造

第三个诊断思路是外部的需求改造,我在这里引用了一篇文档,这篇文档是MySQL的官方文档中的一章,这一章叫Examples of Common Queries,文档中介绍了常规的SQL怎么写, 给出了一些例子。文章的链接二维码在slide上。

我们来看一下它其中提到的一个例子。

它做的事情是从一个表里边去选取,这张表有三列,article、dealer、price,选取每个作者的最贵的商品列在结果集中,这是它的最原始的SQL,非常符合业务的写法,但是它是个关联子查询。

关联子查询成本是很贵的,所以上面的文档会教你快速地把它转成一个非关联子查询,大家可以看到中间的子查询和外边的查询之间是没有关联性的。

第三步,会教大家直接把子查询拿掉,然后转成这样一个SQL,这个就叫业务改造,前后三个SQL的成本都不一样,把关联子查询拆掉的成本,拆掉以后SQL会跑得非常好,但这个SQL已经不能良好表义了,只有在诊断到SQL成本比较高的情况下才建议大家使用这种方式。

为什么它能够把一个关联子查询拆掉呢?

这背后的原理是关系代数,所有的SQL都可以被表达成等价的关系代数式,关系代数式之间有等价关系,这个等价关系通过变换可以把关联子查询拆掉。

上面的这篇文档是一个大学的教材,它从头教了关于代数和SQL之间的关系。然后一步步推导怎么去简化这句SQL。

第一,MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态,大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。

第二,从服务器的角度,我们从巡检的脚本角度入手,服务器的资源就这几种,观测手法也就那么几种,我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。

第三,如果实在搞不定,需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL,这个成本会下降的非常快,这个是常规的MySQL慢的诊断思路。

如何检查mysql从数据库是否正常运行,脚本

一般在从库执行show slave status,看behind值是否为0来判断。

更准确的一些的方法是在主库做一个表,每秒insert一个时间戳,在从库读取,来看时间差是否超过1秒。

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