监控语句
oracle 监控指标 sql
oracle 监控指标 sqlOracle监控指标SQL是用于监控Oracle数据库性能的一种方法,通过收集和分析SQL语句的执行Oracle监控指标SQL是用于监控Oracle数据库性能的一种方法,通过收集和分析SQL语句的执行信息,可以帮助我们了解数据库的性能状况,找出性能瓶颈,优化SQL 语句,提高数据库的运行效率。
以下是一些常用的Oracle监控指标SQL:1. 查询SQL执行计划:通过查看SQL语句的执行计划,可以了解数据库如何执行这条SQL语句,从而找出可能存在的性能问题。
例如:sqlEXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;2. 查询SQL执行时间:通过查看SQL语句的执行时间,可以了解数据库执行这条SQL语句所需的时间。
例如:sqlSELECT elapsed_time, executions, sql_text FROM v$sqlareaWHERE sql_text LIKE '%department_id%';3. 查询SQL缓冲区命中率:通过查看SQL缓冲区的命中率,可以了解数据库缓存的效率。
例如:sqlSELECT name, buffer_gets, buffer_hits, round(buffer_hits / buffer_gets, 2) * 100 AS buffer_hit_percentage FROM v$db_cache_advice;4. 查询SQL排序操作次数:通过查看SQL排序操作的次数,可以了解数据库在执行排序操作时的性能。
例如:sqlSELECT operation, count(*) AS sort_operations FROM v$sqlstats WHERE operation = 'SORT' AND child_number = 0 GROUP BY operation;5. 查询SQL物理读次数:通过查看SQL物理读的次数,可以了解数据库在执行读取操作时的性能。
ORACLE SQL语句的监控
oracle SQL语句的监控有时候想看看软件后台数据库到底执行了什么语句。
比如大的erp系统,我们在查询的时候,后台执行了什么语句或者过程都存储在v$sql表中。
但是当sql语句很长的时候就出现了截断显现。
比如select sql_textfrom v$sql;其中有一条不完整的sql语句:SELECT LSWLDW.LSWLDW_WLDWBH as CustomersCode,LSWLDW.LSWLDW_DWMC as CustomersName,LSWLDW.LSWLDW_DWLB as CustomerSorts,LSDWLB_LBMC AS CustomerSortName,LSWLDW.LSWLDW_DQBH as CustomerAreas ,LSDQZD_DQMC AS CustomerAreaName,LSWLDW.HelpTag,LSWLDW.LSWLDW_JC as ShortName,nvl(LSWLDW.LSWLDW_SH,'')as SH ,LSWLDW.IsDetail as Detail,yer,LSWLDW.OfTrade,nvl(LSWLDW.LSWLDW_CJDW,'')as LSWLDW_CJDW,LSWLDW.OfTrade AS OfTradeCode,nvl(OfTradeItem."NAME",'')AS OfTradeName,nvl(OwnerType."NAME",'')AS OwnerTypeFrom LSWLDW LEFT OUTER JOIN LSDWLB ON LSWLDW.LSWLDW_DWLB=LSDWLB.LSDWLB_LBBH LEFT OUTER JOIN CodeItems OfTradeItem ON LSWLDW.OfTrade=OfTradeItem.Code ANDOfTradeItem.SetID='A003'LEFT OUTER JOIN CodeItems OwnerType ON LSWLDW.OwnerType=OwnerType.Code ANDOwnerType.SetID='A004'LEFT OUTER JOIN LSDQZD ON LSWLDW.LSWLDW_DQBH=LSDQZD.LSDQZD_DQBH where1=1 and LSWLDW_TYBZ='0'and LSWLDW.LSWLDW_WLDWBH in(select LSWLDW_WLDWBH from(select Rownum rn,LSWLDW_WLDWBH from(select LSselect LS下面的语句就被截断了.第一种解决方法:通过sql语句实现我们查找该语句的sql_id或者hash_valueselect sql_text,sql_id,hash_valuefrom v$sql结果为:sql语句3fvcnc7ngu0gp3908895221通过查询v$sqltext显示完整的sql语句select sql_text from v$sqltextwhere hash_value='3908895221'order by piece;或者from v$sqltextwhere sql_id='3fvcnc7ngu0gp'order by piece;查询出来的结果到文本编辑器中整理格式就可以了.第二种方法:使用sqlplus在V$sql中有sql_fulltext字段,它存储这完整的sql,字段类型是clob首先设置sqlplusset heading offset long40000其次输入查询语句select sql_fulltext from v$sql where sql_id='3fvcnc7ngu0gp';或者使用语句select dbms_lob.substr(sql_fulltext)from v$sql where sql_id='3fvcnc7ngu0gp';就能够得出完整的sql。
RAPID程序常用特殊指令及功能
RAPID程序常用特殊指令及功能RAPID(Robot Application Programming Interface Description)是ABB机器人系统中使用的一种编程语言,用于编写机器人的控制程序。
RAPID具有丰富的指令和功能,下面是一些常用的特殊指令及功能的概述。
1.数据类型和变量:RAPID支持多种数据类型,包括整数(int)、浮点数(num)、布尔值(bool)、字符串(string)等。
同时,可以使用变量来存储和处理数据。
在RAPID中可以通过VAR声明变量,并且可以使用LET给变量赋值。
2.运算符:3.条件语句:条件语句允许根据特定的条件来执行不同的操作。
RAPID中的条件语句包括IF语句和CASE语句。
IF语句用于判断一些条件是否成立,并根据条件的结果执行相应的代码块。
CASE语句用于对变量的多个可能值进行判断,并根据值的不同执行相应的代码块。
4.循环:循环语句允许重复执行相同的代码块。
RAPID中的循环语句包括FOR语句和WHILE语句。
FOR语句用于指定一个变量的初始值、终止条件和变化规律,并在每次循环中对变量进行更新。
WHILE语句用于在满足特定条件的情况下循环执行代码块。
5. 过程(Procedure)和模块(Module):过程是RAPID程序的基本执行单元,它是一段有序的代码块,可以通过PROC指令定义和调用。
模块是由一个或多个过程组成的代码块,它可以通过MODULE指令定义,并可以在其他程序中进行调用。
6.信号和事件处理:7.运动指令:RAPID提供了一系列用于控制机器人运动的指令,包括MOVJ、MOVL、MOVES等。
MOVJ指令用于指定关节坐标系下的直线或圆弧运动。
MOVL指令用于指定工具坐标系下的直线或圆弧运动。
MOVES指令用于指定机器人末端执行器坐标系下的直线或圆弧运动。
8.用户定义的功能模块:9.异常处理:RAPID提供了一些异常处理的指令,如TRY、CATCH和FINALLY。
充分利用索引,提高税务数据监控效率——湖南省国税局运维平台监控语句的分析与优化
e o sb QL q ey mpo e d t q a t. e t t e ga u x a s n o e s p fd t t n te ac mua o f r r y S u r,i r v a u ly Du o h rd a e p ni ft c e o e c o , h c u l n o r a i l o h o ei i t
M o a -bo H i
( c e gDi r t A ,  ̄ u 1 0 0 Chn ) He h n s i T Hu h a 0 , ia tc S 48
Absr t S n e he t ac : i c t Chi txai n d i itai n if r ai n y tm o na a to a m nsrto n o m to s se n—l i H u n P o i c ,H un n i ne n na r vn e a Pr vi a o i e o nc l f c S AT ha f l s of t e d ntg s f daa e rlz ton bui i g pe ain a m an e a e s ul u e h a va a e o t c ntaia i , l n o rto d nd i t n nc pltor , dee ton o i af m t ci lg c
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An l ss n tmi a i n o eM o i rn t t me t n Hu a r vn a f c t t a y i d Op i z t ft n t i g S a e n n n P o i c l i eS a e a o h o i Of
第2 0卷 第 5期
2 01 2年 1 O月
Informix onstat常用监控选项解释
ntu 显示网络用户统计信息
pos 显示.infos.DBSERVERNAME文件
ppf partition number|0 显示对应分区信息。0则显示所有。
prc 显示存储过程缓存信息
qst 显示队列统计信息
rbm print block bit map for the resident segment
c128d0c8 7 U-B---- 6772 31252d 12500 12500 100.00
c128d0e4 8 U-B---- 6773 315601 12500 12500 100.00
c128d100 9 U-B---- 6774 3186d5 12500 12500 100.00
c57ef538 4 4 0 125000 2447 PO- /dev/vg01/lvol4
其中的FREE项,显示了该CHUNK的空闲空间大小(Kbytes).
· ONstat -l :日志文件情况
Physical Logging
c57ef378 2 2 0 250000 249881 PO- /dev/vg01/lvol2
c57ef458 3 3 0 125000 197 PO- /dev/vg01/lvol3
U: 正在使用 A: 新增日志 L: 包含最后一个检查点
· ONstat - u:ONLINE的用户情况
Userthreads
address flags sessid user tty wait tout locks nreads nwrites
Logical Logging
Buffer bufused bufsize numrecs numpages numwrits recs/pages pages/io
机器人编程常用的四大语言介绍
机器人编程常用的四大语言介绍伴随着机器人的发展,机器人语言也得到了发展和完善,机器人语言已经成为机器人技术的一个重要组成部分。
机器人的功能除了依靠机器人的硬件支撑以外,相当一部分是靠机器人语言来完成的。
早期的机器人由于功能单一,动作简单,可采用固定程序或者示教方式来控制机器人的运动。
随着机器人作业动作的多样化和作业环境的复杂化,依靠固定的程序或示教方式已经满足不了要求,必须依靠能适应作业和环境随时变化的机器人语言编程来完成机器人工作。
下面就来了解一下常见的机器人编程语言吧!VAL语言一、VAL语言及特点VAL语言是美国Unimation公司于1979年推出的一种机器人编程语言,主要配置在PUMA和UNIMATION等型机器人上,是一种专用的动作类描述语言。
VAL语言是在BASIC语言的基础上发展起来的,所以与BASIC语言的结构很相似。
在VAL的基础上Unimation公司推出了VALⅡ语言。
VAL语言可应用于上下两级计算机控制的机器人系统。
上位机为LSI-11/23,编程在上位机中进行,上位机进行系统的管理;下位机为6503微处理器,主要控制各关节的实时运动。
编程时可以VAL语言和6503汇编语言混合编程。
VAL语言命令简单、清晰易懂,描述机器人作业动作及与上位机的通信均较方便,实时功能强;可以在在线和离线两种状态下编程,适用于多种计算机控制的机器人;能够迅速地计算出不同坐标系下复杂运动的连续轨迹,能连续生成机器人的控制信号,可以与操作者交互地在线修改程序和生成程序;VAL语言包含有一些子程序库,通过调用各种不同的子程序可很快组合成复杂操作控制;能与外部存储器进行快速数据传输以保存程序和数据。
VAL语言系统包括文本编辑、系统命令和编程语言三个部分。
在文本编辑状态下可以通过键盘输入文本程序,也可通过示教盒在示教方式下输入程序。
在输入过程中可修改、编辑、生成程序,最后保存到存储器中。
在此状态下也可以调用已存在的程序。
mysql exporter 监控指标
mysql exporter 监控指标MySQL Exporter是一种用于监控MySQL数据库的工具,它可以提供丰富的指标数据,帮助管理员更好地了解数据库的运行情况。
本文将介绍MySQL Exporter的监控指标及其相关内容。
一、概述MySQL Exporter是Prometheus生态系统中的一个组件,它通过连接到MySQL数据库并执行查询语句来收集各种指标数据。
这些指标数据可以用于监控数据库的性能、健康状况和负载情况,从而帮助管理员及时发现并解决问题。
二、监控指标1. 基本信息指标- MySQL版本:查看数据库的版本信息,例如"mysql_version"。
- MySQL启动时间:了解数据库的启动时间,例如"mysql_uptime"。
- 数据库连接数:监控当前的数据库连接数,例如"mysql_global_status_threads_connected"。
2. 数据库状态指标- 慢查询数量:统计数据库中的慢查询数量,可以用于评估数据库性能,例如"mysql_global_status_slow_queries"。
- 锁定表数量:监控当前被锁定的表的数量,例如"mysql_global_status_table_locks_waited"。
- 运行中的事务数:了解当前正在运行的事务数量,例如"mysql_global_status_innodb_transactions_current"。
3. 查询统计指标- 查询总数:统计数据库的查询总数,可以用于评估数据库的负载情况,例如"mysql_global_status_queries"。
- 平均查询时间:计算数据库查询的平均执行时间,例如"mysql_global_status_query_time_avg"。
SQLServer运行状况监控SQL语句
SQLServer运⾏状况监控SQL语句Microsoft SQL Server 2005 提供了⼀些⼯具来监控数据库。
⽅法之⼀是动态管理视图。
动态管理视图 (DMV) 和动态管理函数 (DMF) 返回的服务器状态信息可⽤于监控服务器实例的运⾏状况、诊断问题和优化性能。
常规服务器动态管理对象包括:dm_db_*:数据库和数据库对象dm_exec_*:执⾏⽤户代码和关联的连接dm_os_*:内存、锁定和时间安排dm_tran_*:事务和隔离dm_io_*:⽹络和磁盘的输⼊/输出此部分介绍为监控 SQL Server 运⾏状况⽽针对这些动态管理视图和函数运⾏的⼀些常⽤查询。
您可以运⾏以下查询来获取所有 DMV 和 DMF 名称:SELECT*FROM sys.system_objectsWHERE name LIKE'dm_%'ORDER BY name监控 CPUCPU 瓶颈通常由以下原因引起:查询计划并⾮最优、配置不当、设计因素不良或硬件资源不⾜。
下⾯的常⽤查询可帮助您确定导致 CPU 瓶颈的原因。
下⾯的查询使您能够深⼊了解当前缓存的哪些批处理或过程占⽤了⼤部分 CPU 资源。
SELECT TOP50SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,COUNT(*) AS number_of_statements,qs.sql_handleFROM sys.dm_exec_query_stats AS qsGROUP BY qs.sql_handleORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC下⾯的查询显⽰缓存计划所占⽤的 CPU 总使⽤率(带 SQL ⽂本)。
SELECTtotal_cpu_time,total_execution_count,number_of_statements,s2.text--(SELECT SUBSTRING(s2.text, statement_start_offset / 2, ((CASE WHEN statement_end_offset = -1 THEN (LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), s2.text)) * 2) ELSE statement_end_offset END) - statement_start_offset) / 2) ) AS query_te FROM(SELECT TOP50SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,COUNT(*) AS number_of_statements,qs.sql_handle --,--MIN(statement_start_offset) AS statement_start_offset,--MAX(statement_end_offset) AS statement_end_offsetFROMsys.dm_exec_query_stats AS qsGROUP BY qs.sql_handleORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC) AS statsCROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(stats.sql_handle) AS s2下⾯的查询显⽰ CPU 平均占⽤率最⾼的前 50 个 SQL 语句。
常见的linux语句
常见的linux语句常见的Linux语句是指在Linux系统中经常使用的命令和语法。
下面列举了十个常见的Linux语句,包括文件操作、系统管理、网络配置等方面。
1. ls命令:用于列出当前目录下的文件和文件夹。
例如:ls -l,显示文件的详细信息,包括权限、所有者、大小等。
2. cd命令:用于切换当前工作目录。
例如:cd /home,进入/home目录。
3. cp命令:用于复制文件或目录。
例如:cp file1 file2,将file1复制为file2。
4. mv命令:用于移动文件或重命名文件。
例如:mv file1 /home,将file1移动到/home目录。
5. rm命令:用于删除文件或目录。
例如:rm file1,删除file1文件。
6. mkdir命令:用于创建目录。
例如:mkdir dir1,创建一个名为dir1的目录。
7. ps命令:用于查看当前运行的进程。
例如:ps aux,显示所有进程的详细信息。
8. top命令:用于实时监控系统的运行状态。
例如:top,显示系统的CPU、内存等信息。
9. ifconfig命令:用于配置网络接口。
例如:ifconfig eth0192.168.1.100,将eth0接口的IP地址设置为192.168.1.100。
10. grep命令:用于在文件中搜索指定的字符串。
例如:grep "keyword" file,搜索文件中包含关键字的行。
以上是常见的Linux语句,涵盖了文件操作、系统管理、网络配置等方面。
通过这些命令,可以方便地进行文件管理、系统监控和网络配置等操作。
熟练掌握这些Linux语句,对于Linux系统的使用和管理非常重要。
使用MySQL进行网络流量分析和监控
使用MySQL进行网络流量分析和监控导语:随着互联网的快速发展,网络流量分析和监控成为了保障网络安全和性能优化的重要手段之一。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统,也可以被应用在网络流量分析和监控中。
本文将介绍如何使用MySQL进行网络流量分析和监控,包括数据采集、数据存储和数据分析等方面的内容。
一、数据采集网络流量分析和监控的第一步就是数据采集。
在数据采集过程中,我们需要收集来自网络设备、服务器和应用程序的流量数据。
常用的数据采集方式包括端口镜像、流量嗅探和日志记录等。
这些采集方式可以将流量数据发送到MySQL数据库中进行存储和分析。
1. 端口镜像端口镜像是一种将一个或多个接口的流量镜像到指定接口的方式。
通过配置交换机或路由器的端口镜像功能,可以将指定接口的流量复制到一个监控端口上。
监控端口连接着一台专门用来采集数据的服务器,这台服务器上安装有MySQL数据库。
通过这种方式,可以实时地将采集到的流量数据存储到MySQL数据库中。
2. 流量嗅探流量嗅探是一种通过网络嗅探软件来截取网络流量的方式。
常见的流量嗅探软件有tcpdump、Wireshark等。
这些软件可以通过设置过滤规则,只截取需要的网络流量数据,并将其写入到一个日志文件中。
然后,我们可以编写一个脚本来解析日志文件,并将解析后的数据存储到MySQL数据库中。
3. 日志记录除了使用专门的流量嗅探软件,我们还可以通过服务器和应用程序的日志记录来采集网络流量数据。
服务器和应用程序日志中经常包含有关网络连接、请求和响应等信息。
我们可以使用正则表达式或其他方式来解析这些日志文件,并将解析后的数据存储到MySQL数据库中。
二、数据存储数据存储是网络流量分析和监控的核心部分,它决定了分析和查询的效率。
MySQL作为一款成熟的关系型数据库管理系统,具备了存储和处理大量数据的能力。
在存储网络流量数据时,我们可以根据需求选择适当的表结构和索引方式。
P6Spy 监控JDBC详细配置说明
P6Spy 监控JDBC详细配置说明P6SPY 是一个监控JDBC执行语句的开源产品,利用P6SPY很容易的就能监控到JDBC中执行的SQL语句,便于系统调试和性能调优。
P6SPY 实现原理是对JDBC的关键类进行了一次包装,让应用系统调用自己的类;自己的类截获到SQL语句后再调用真实的JDBC驱动进行执行SQL,这样,在自己的类里面就可以监控到所有的SQL语句。
P6SPY 使用非常简单,只需要简单的几步即完成配置:一.将p6spy.jar包放到应用的classpath所在的路径中;二.修改连接池或者连接配置的jdbc的驱动为p6spy所提供的保证后的驱动,com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver 三.修改spy.properties并将其放到类搜索目录.下面,我们以Hibernate 的配置文件为例进行配置文件的说明。
第一步:将p6spy.jar包放到应用的classpath所在的路径中说明:略第二步:修改连接池或者连接配置的jdbc的驱动为p6spy所提供的保证后的驱动,com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver说明:在单独的Hibernate的应用中,数据库驱动配置在hibernate.cfg.xml里面,所以我需要将配置文件中的connection.driver_class属性从oracle.jdbc.driver.OracleDriver改为com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver其他的用户名密码等等配置信息全部不用修改.在web程序中,配置的连接池部分,也只需要修改jdbc-driver的配置即可。
Hibernate.cfg.xml典型配置如下(注意其中的红色粗体部分的配置):<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?><!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD3.0//EN""/hibernate-configuration-3.0.dtd"><hibernate-configuration><session-factory><propertyname="connection.driver_class">com.p6spy.engine.spy .P6SpyDriver</property><propertyname="connection.url">jdbc:oracle:thin:@localhost:152 1:hero</property><propertyname="ername">hr</property><propertyname="connection.password">hr</property><!-- JDBC connection pool (use the built-in)--><propertyname="connection.pool_size">1</property><!-- SQL dialect --><propertyname="dialect">org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect</property><!-- Enable Hibernate's automatic session context management --><propertyname="current_session_context_class">thread</prop erty><!-- Disable the second-level cache --><propertyname="cache.provider_class">org.hibernate.cache.No CacheProvider</property><!-- Echo all executed SQL to stdout --><propertyname="show_sql">true</property><!-- Drop and re-create the database schema on startup --><propertyname="hbm2ddl.auto">false</property><propertyname="hibernate.jdbc.batch_size">0</property></session-factory></hibernate-configuration>第三步.修改spy.properties并将其放到类搜索目录.说明:spy.properties中需要注意的地方较多.(1)module.log的属性必须配置,如果不配置,P6SPY将不起任何作用,典型配置为:module.log=com.p6spy.engine.logging.P6LogFactory (2)realdriver表示真实的驱动,上面配置的com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver会最终调用真是的驱动程序执行SQLOracle数据库的配置为:realdriver=oracle.jdbc.driver.OracleDriver(3)appender配置,一般分为三种#appender=com.p6spy.engine.logging.appender.Log4jLog ger#appender=com.p6spy.engine.logging.appender.StdoutLog ger#appender=com.p6spy.engine.logging.appender.FileLogg er其中,appender=com.p6spy.engine.logging.appender.StdoutLog ger表示将输出的SQL或者日志信息输出到Console窗口。
maxwell 监控建表语句
Maxwell 是一个开源的MySQL数据库数据同步工具,它可以用来捕获数据库的变更日志并将其转发至其他系统。
在实际应用中,我们经常需要使用Maxwell 来监控和捕获数据库中的建表语句,以便及时了解数据库结构的改变,本文将介绍Maxwell 监控建表语句的相关内容。
一、Maxwell 监控建表语句的作用Maxwell 可以通过配置文件来订阅指定的数据库,当数据库中的表结构发生变化时,Maxwell 就会捕获这些变化并生成对应的建表语句。
这些建表语句可以帮助我们及时了解数据库结构的变化情况,以便做出相应的处理。
二、Maxwell 监控建表语句的配置1. 安装Maxwell我们需要安装Maxwell,并配置好相关的环境。
可以通过冠方文档提供的安装步骤来完成这一过程。
2. 配置Maxwell在安装完成后,我们需要编写Maxwell 的配置文件,指定需要监控的数据库和表等信息。
在配置文件中,我们需要设置捕获建表语句的相关参数,以便Maxwell 能够正确地捕获并生成建表语句。
三、Maxwell 监控建表语句的使用1. 启动Maxwell配置完成后,我们就可以启动Maxwell,让其开始监控指定的数据库。
启动命令可以参考冠方文档的说明进行操作。
2. 监控建表语句一旦Maxwell 开始监控数据库,当数据库中的表结构发生变化时,Maxwell 就会捕获对应的建表语句,并将其记录到日志文件中。
我们可以定期查看日志文件,以了解数据库结构的变化情况。
3. 处理建表语句得到建表语句后,我们可以根据具体情况来做出相应的处理。
可以将建表语句应用到其他环境中,以保持数据库结构的一致性;也可以根据建表语句来对数据库进行备份和恢复等操作。
四、Maxwell 监控建表语句的注意事项1. 配置正确性在配置Maxwell 时,需要确保所订阅的数据库和表信息是准确的,以免错过重要的建表语句。
2. 日志定期清理Maxwell 生成的日志文件可能会占用较大的磁盘空间,因此需要定期清理日志文件,以免影响系统的正常运行。
promsql 常用语句 like 语句
1. 什么是 promsql like 语句?promsql 是一种用于处理时间序列数据的查询语言,它主要用于Prometheus 监控系统。
而 like 语句是 promsql 中的一种常用语句,用于筛选出符合特定条件的时间序列数据。
2. like 语句的语法在 promsql 中,like 语句的语法如下所示:```promsqlmetric_name{label_name=~"regex"}```其中,metric_name 表示指标名称,label_name 表示标签名称,而=~"regex"则表示使用正则表达式来匹配符合条件的时间序列数据。
3. like 语句的作用like 语句主要用于对标签进行模糊匹配,从而筛选出符合特定条件的时间序列数据。
我们可以使用 like 语句来筛选出所有具有特定标签值的时间序列数据,或者根据标签名称的一部分来匹配时间序列数据。
4. like 语句的应用案例假设我们有一个名为 api_网络协议_requests_total 的指标,并且它包含了一个名为 status 的标签。
我们可以使用 like 语句来筛选出所有status 标签值以"2"开头的时间序列数据,具体的 promsql 查询语句如下所示:```promsqlapi_网络协议_requests_total{status=~"2.*"}```这样就可以筛选出所有 status 标签值以"2"开头的时间序列数据,以便我们进行进一步的分析和使用。
5. like 语句的注意事项在使用 like 语句时,需要注意以下几点:- 正则表达式要匹配标签值时,需要在标签值两端使用双引号。
- 使用 like 语句时,需要注意正则表达式的编写,以确保能够准确匹配到目标时间序列数据。
6. 总结通过以上内容,我们了解了 promsql 中 like 语句的语法、作用以及应用案例,以及在使用 like 语句时需要注意的事项。
prometheus graph 查询语句-概述说明以及解释
prometheus graph 查询语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在现代软件开发中,监控系统扮演着至关重要的角色,它可以帮助开发人员实时了解应用程序的运行状态、性能指标及异常情况。
而Prometheus作为一款开源的监控工具,具有高度灵活性和可扩展性,被越来越多的公司和开发团队所采用。
其中,Prometheus Graph查询语句是在Prometheus监控系统中用于查询和展示采集到的数据的功能之一。
通过合理构建Graph查询语句,可以有效地获取所需的监控数据,并通过图表形式展示出来,帮助用户更直观地理解应用程序的运行情况。
本文将详细介绍Prometheus Graph查询语句的基本概念和语法规则,以及实际应用中的示例,帮助读者更好地掌握Prometheus监控系统的使用技巧,提高日常监控工作的效率和准确性。
1.2 文章结构:本文主要分为三个部分,即引言、正文和结论。
在引言部分,将对Prometheus Graph查询语句进行简要的概述,介绍文章的结构和目的,为读者提供一个整体的预览。
正文部分将分为三个小节。
首先介绍Prometheus的基本信息,包括其定义、特点和应用场景;其次详细介绍Prometheus Graph查询语句的概念、语法和使用方法;最后通过案例示例,让读者更加直观地了解如何编写和执行Prometheus Graph查询语句。
结论部分将对全文进行总结,探讨Prometheus Graph查询语句的应用前景和发展趋势,同时给出一些展望和建议。
通过本文的介绍,读者可以更好地理解和应用Prometheus Graph查询语句,为监控和分析系统提供更好的支持。
1.3 目的本文旨在介绍Prometheus中的Graph查询语句,帮助读者了解如何使用Prometheus进行数据分析和可视化。
通过学习Graph查询语句的使用方法和示例,读者可以更加灵活地利用Prometheus监控系统,实时监测指标数据并进行必要的分析和预譳。
granfana pogresql 监控指标
granfana pogresql 监控指标Grafana PostgreSQL 监控指标:一站式解析引言:随着数据库技术的不断发展,PostgreSQL作为一个功能强大且开源的关系型数据库,受到越来越多企业的青睐。
而在使用PostgreSQL进行开发和管理过程中,监控数据库性能变得尤为重要。
Grafana作为一个可视化的监控和分析平台,与PostgreSQL的兼容性非常好,可以提供丰富的监控指标,帮助用户全方位地了解数据库运行状况。
本文将一步一步地解析Grafana PostgreSQL监控指标。
第一步:安装Grafana和PostgreSQL在使用Grafana监控PostgreSQL之前,首先需要安装并配置这两个软件。
Grafana是一个基于Web的应用程序,可用于展示和分析各种数据源的监控指标。
它可以运行在各种操作系统上,如Windows、Linux和Mac OS。
而PostgreSQL则是一种功能强大的关系型数据库,具有良好的稳定性和可扩展性。
安装Grafana和PostgreSQL的步骤因操作系统而异,可以参考官方文档进行安装。
一旦安装完成,你就可以开始使用Grafana来监控PostgreSQL了。
第二步:配置Grafana数据源在开始监控之前,需要将PostgreSQL数据库添加为Grafana的一个数据源。
在Grafana的Web界面中,点击左侧导航栏的"Configuration"选项,然后选择"Data Sources"。
点击"Add data source"按钮,选择PostgreSQL作为数据源类型。
然后,填写数据库的连接信息,包括主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等。
点击"Save & Test"按钮,测试连接是否成功。
如果测试通过,表示Grafana已经成功连接到PostgreSQL数据库。
mysql常用监控指标
mysql常用监控指标MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,用于存储和管理大量数据。
在使用MySQL时,监控数据库的性能是非常重要的,可以帮助我们及时发现潜在的问题并进行优化。
本文将介绍MySQL常用的监控指标,帮助读者了解如何监控和优化MySQL数据库。
1. 连接数:连接数是指当前正在使用MySQL数据库的连接数量。
连接数过高可能会导致数据库性能下降,甚至出现连接超时的问题。
因此,我们需要监控连接数,及时调整数据库配置或增加硬件资源来提高数据库的性能和稳定性。
2. 查询次数:查询次数是指数据库中执行的查询语句的次数。
查询次数过高可能意味着数据库设计不合理或查询语句存在性能问题。
通过监控查询次数,我们可以发现潜在的性能瓶颈,并进行优化,例如添加索引、调整查询语句等。
3. 锁等待时间:锁等待时间是指由于锁冲突导致查询或事务等待的时间。
锁等待时间过长可能会导致数据库性能下降,甚至出现死锁的情况。
因此,我们需要监控锁等待时间,及时发现并解决锁冲突问题,提高数据库的并发性能。
4. 缓存命中率:缓存命中率是指数据库查询时从缓存中获取数据的比例。
缓存命中率越高,数据库性能越好,因为从缓存中获取数据的速度比从磁盘中读取数据的速度要快得多。
通过监控缓存命中率,我们可以判断数据库的缓存是否合理配置,并进行调整以提高查询性能。
5. 磁盘空间使用率:磁盘空间使用率是指数据库占用的磁盘空间与总磁盘空间的比例。
磁盘空间使用率过高可能会导致数据库无法写入新数据或执行查询操作。
因此,我们需要监控磁盘空间使用率,及时清理无用数据或增加磁盘空间,保证数据库的正常运行。
6. CPU利用率:CPU利用率是指数据库使用的CPU资源占总CPU 资源的比例。
CPU利用率过高可能会导致数据库性能下降,甚至出现响应缓慢的情况。
因此,我们需要监控CPU利用率,及时进行优化,例如优化查询语句、增加硬件资源等。
7. 内存使用率:内存使用率是指数据库使用的内存占总内存的比例。
grafana prometheus counter当天的总量语法-概述说明以及解释
grafana prometheus counter当天的总量语法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:在当今互联网时代,监控系统数据对于企业和组织来说是至关重要的。
Grafana和Prometheus作为监控系统中的两大关键组件,扮演着不可或缺的角色。
在监控系统中,Counter当天的总量语法起着至关重要的作用,可以帮助用户实时了解系统当前的运行状态,及时发现问题并进行处理。
本文将重点介绍Grafana与Prometheus的基本概念,以及Counter当天总量语法的语法规则和使用方法,旨在帮助读者更好地了解和运用监控系统中的相关知识,提升系统的稳定性和可靠性。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要包括三个部分:引言、正文和结论。
在引言部分中,将会对Grafana和Prometheus进行简要介绍,并说明本文的目的和结构。
在正文部分,将详细介绍Counter当天的总量语法,包括语法的定义、用法和示例。
同时,还将探讨如何使用Grafana和Prometheus监控系统数据,以便更好地了解系统的运行情况。
最后,结论部分将总结Counter当天总量语法的重要性以及它在系统监控中的应用,同时展望未来的发展方向。
1.3 目的本文的主要目的是介绍和探讨Grafana和Prometheus在监控系统数据中的应用。
特别关注了Counter当天的总量语法,旨在帮助读者了解如何使用这一语法来获取当天的数据总量,以便更好地监控系统的运行状态和性能表现。
通过深入分析Counter当天的总量语法,读者能够更好地理解如何利用Grafana和Prometheus这两个监控工具来实时监控系统中的指标和数据变化。
同时,通过本文的阐述,读者也可以了解如何利用这些工具来及时发现潜在的问题,以便及时采取措施进行调整和优化。
总体而言,本文旨在帮助读者深入了解Grafana和Prometheus的基本原理和应用方法,从而提高他们在监控系统中的技术水平和应用能力。
SpringBoot如何统计、监控SQL运行情况?写得太好了。。。
SpringBoot如何统计、监控SQL运⾏情况?写得太好了。
来源:/post/70625069231945810291 基本概念Druid 是Java语⾔中最好的数据库连接池。
虽然 HikariCP 的速度稍快,但是,Druid能够提供强⼤的监控和扩展功能,也是阿⾥巴巴的开源项⽬。
Druid是阿⾥巴巴开发的号称为监控⽽⽣的数据库连接池,在功能、性能、扩展性⽅⾯,都超过其他数据库连接池,包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource 等等等,秒杀⼀切。
Druid 可以很好的监控 DB 池连接和 SQL 的执⾏情况,天⽣就是针对监控⽽⽣的 DB 连接池。
Spring Boot 默认数据源 HikariDataSource 与 JdbcTemplate中已经介绍 Spring Boot 2.x 默认使⽤ Hikari 数据源,可以说 Hikari 与 Driud 都是当前 Java Web 上最优秀的数据源。
⽽Druid已经在阿⾥巴巴部署了超过600个应⽤,经过好⼏年⽣产环境⼤规模部署的严苛考验!stat:Druid内置提供⼀个StatFilter,⽤于统计监控信息。
wall:Druid防御SQL注⼊攻击的WallFilter就是通过Druid的SQL Parser分析。
Druid提供的SQL Parser可以在JDBC层拦截SQL做相应处理,⽐如说分库分表、审计等。
log4j2:这个就是⽇志记录的功能,可以把sql语句打印到log4j2 供排查问题。
2 添加依赖pom.xml<!-- 阿⾥巴巴的druid数据源 --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.23</version></dependency><!-- mysql8 驱动--><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><!--使⽤ log4j2 记录⽇志--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId></dependency><!--mybatis,引⼊了 SpringBoot的 JDBC 模块,所以,默认是使⽤ hikari 作为数据源--><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>2.1.3</version><exclusions><!-- 排除默认的 HikariCP 数据源 --><exclusion><groupId>com.zaxxer</groupId><artifactId>HikariCP</artifactId></exclusion></exclusions></dependency>3 配置相关属性配置Druid数据源(连接池):如同以前 c3p0、dbcp 数据源可以设置数据源连接初始化⼤⼩、最⼤连接数、等待时间、最⼩连接数等⼀样,Druid 数据源同理可以进⾏设置;配置 Druid web 监控 filter(WebStatFilter):这个过滤器的作⽤就是统计 web 应⽤请求中所有的数据库信息,⽐如发出的 sql 语句,sql 执⾏的时间、请求次数、请求的 url 地址、以及seesion 监控、数据库表的访问次数等等。
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Oracle常用性能监控语句解析1、监控等待事件select event,sum(decode(wait_time,0,0,1)) prev,sum(decode(wait_time,0,1,0)) curr,count(*)from v$session_waitgroup by event order by 4;Lock wait occur when a session attempts to acquire a lock that is already held by another session. A session will be blocked until the blocking session releases the lock. Locks are designed to ensure data integrity by limiting simultaneous data access.Multi-user database locking generally consists of two levels: exclusive locks and share locks. You want to watch out for exclusive locks (that is, TX) as they prohibit resource sharing. For example, the first transaction that exclusively locks a resource is the only one that can alter the resource (except for the DBA) until the exclusive lock is released. Share locks, unlike exclusive locks, allow a resource to be shared. Deadlocking is commonly seen in multi-user systems. It typically occurs when all the hung users are waiting to accessa table that another user has locked. This situation causes a deadlock, because each user (transaction) is waiting for resources to be freed by the other user (the blocker). Often, many developers attempt to update the same table and many users attempting to update or select from the same table.Most locking issues are application-specific and can be addressed by tuning the concurrency logic in the application. 也可利用v$system_event视图执行下面的查询查看数据库中某些常见的等待事件:select * from v$system_eventwhere event in ('buffer busy waits','db file sequential read','db file scattered read','enqueue','free buffer waits','latch free','log file parallel write','log file sync','enq: TX - row lock contention');接着,利用下面对v$session_event和v$session视图进行的查询,研究具有对上面显示的内容有贡献的等待事件的会话:selectse.sid,ername,se.event,se.total_waits,se.time_waited,se .average_waitfrom v$session s,v$session_event sewhere s.sid = se.sidand se.event not like 'SQL*Net%'and s.status = 'ACTIVE'and ername is not null;还可以组合v$session和v$session_wait视图进行查询:selectsw.sid,ername,sw.event,sw.wait_time,sw.state,sw.seconds _in_wait SEC_IN_WAITfrom v$session s,v$session_wait swwhere s.sid = sw.sidand sw.event not like 'SQL*Net%'and ername is not nullorder by sw.wait_time desc;查询具体会话等待事件的详细信息select sid,event,p1text,p1,p2text,p2,p3text,p3from v$session_waitwhere sid between &1 and &2and event not like '%SQL%'and event not like '%rdbms%';在查出会话执行了什么SQL语句发生等待事件:select s1.sid,s1.event,s2.sql_textfrom v$session s1,v$sql s2where s1.sid = &sid_inand s1.event in('enq: TX - row lock contention')and s1.SQL_ID = s2.sql_id ;2、监控表空间的I/O比例:select df.tablespace_name name,df.file_name "file",f.phyrds pyr,f.phyblkrd pbr,f.phywrts pyw,f.phyblkwrt pbwfrom v$filestat f,dba_data_files dfwhere f.file#=df.file_id诊断:If the number of physical block reads is significantly higher than the number of physical reads, this is an indication that the indexes on these tables may need to be reviewed, or there may be full table scans being performed on the tables withinthe tablespace. In general, if the number of block reads is equal to the number of reads, the tables in the tablespace were being accessed by a ROWID, requiring the database to read only one data block.If one of the data files is getting a majority of the reads and writes, you may be able to improve performance by creating multiple data files on seperate disks or by striping the data file across multiple disks.3、查询是否有长时间的操作同时满足以下几个条件,操作信息才会出现在V$SESSION_LONGOPS中:1)、操作是以下几种操作之一# Table scan;# Index Fast Full Scan;# Hash join;# Sort/Merge;# Sort Output;# Rollback;# Gather Table's Index Statistics2)、操作时间大于6秒3)、读取的block数目大于一定量如果是TABLE FULL SCAN,读取的block数目至少大于10000如果是Index Fast Full Scan,读取的block数目至少大于1000 其他操作读取block的数目不明实验:create table tt as select * from all_objects;commit;Set timing on;select * from tt order by 1,2,3,4;用以下语句找出长时间操作的SQL语句:selectlongops.sid,longops.elapsed_seconds,longops.opname,sql.sql_ text fromv$session_longops longops , v$sql sql wherelongops.elapsed_seconds>6 and longops.sql_id=sql.sql_id;或者:SELECT SE.SID,OPNAME,TRUNC(SOFAR / TOTALWORK * 100, 2) || '%' AS PCT_WORK, ELAPSED_SECONDS ELAPSED,ROUND(ELAPSED_SECONDS * (TOTALWORK - SOFAR) / SOFAR) REMAIN_TIME,SQL_TEXTFROM V$SESSION_LONGOPS SL, V$SQLAREA SA, V$SESSION SE WHERE SL.SQL_HASH_VALUE = SA.HASH_VALUEAND SL.SID = SE.SIDAND SOFAR != TOTALWORKORDER BY START_TIME;调整PGA优化排序:首先查看Oracle的v$pga_target_advice:SELECT ROUND(pga_target_for_estimate/1024/1024) AS target_mb, estd_pga_cache_hit_percentage AS hit_ratio,estd_overalloc_countFROM v$pga_target_adviceORDER BY target_mb;然后调整PGAalter system set pga_aggregate_target=150M;在OLTP系统中,典型PGA内存设置应该是总内存的较小部分(例如20%),剩下80%分配给SGA。