python查看mysql负载

python查看mysql负载,第1张

这个问题并不是转义方面的问题,不信的话可以使用\s的完整模式status试试:

sql = 'status'

还是一样会报错,这是因为\s属于mysql的系统命令,并不输入sql语句的范畴,所有使用python的mysqldb模块是获得不到结果的。

这样的话只能从python的os模块执行系统命令方面入手了

>>>import os

>>>os.system("mysql -u root -e status")

--------------

mysql Ver 14.15 Distrib 6.0.11-alpha, for portbld-freebsd7.2 (i386) using 5.2

Connection id: 66

Current database:

Current user: root@localhost

...

...

或者

>>>print os.popen("mysql -u root -e status").read()

--------------

mysql Ver 14.15 Distrib 6.0.11-alpha, for portbld-freebsd7.2 (i386) using 5.2

Connection id: 67

...

...

希望能帮到楼主

这个问题并不是转义方面的问题,不信的话可以使用\s的完整模式status试试:

sql = 'status'

还是一样会报错,这是因为\s属于mysql的系统命令,并不输入sql语句的范畴,所有使用python的mysqldb模块是获得不到结果的。

这样的话只能从python的os模块执行系统命令方面入手了

>>>import os

>>>os.system("mysql -u root -e status")

--------------

mysql Ver 14.15 Distrib 6.0.11-alpha, for portbld-freebsd7.2 (i386) using 5.2

Connection id: 66

Current database:

Current user: root@localhost

...

...

或者

>>>print os.popen("mysql -u root -e status").read()

--------------

mysql Ver 14.15 Distrib 6.0.11-alpha, for portbld-freebsd7.2 (i386) using 5.2

Connection id: 67

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请点击输入图片描述(最多18字)

经常混迹于技术社区,频繁看到这个题目,今天干脆在自己博客重复一遍解决办法:

针对mysql,sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式

如果不是阿里云分布式数据库 DRDS 那种多机器集群方案的话: 先考虑表分区 ;然后考虑分表 ;然后考虑分库。

这个题目是我所经历过的,我做的是GPS应用,早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server。当时我选取的方案就是第一种:表分区。 表分区的优势是,如果表结构合理,可以不涉及到程序修改。也就是说,对程序来讲依然是单表读写的效果!

所有轨迹数据存入到一个巨大的表里。有多大呢?

最大存储量超过10亿行。具体数值应该是12亿多点,由于系统设计为只存储30天轨迹,所以线上期间最大存储只到这个数,再后来采用云架构,上云替换成非关系性数据库,获得了更高的写入性能和存储压缩能力。   每日写入量就超过1500万行。上下班交通高峰时候每秒写入量平均超过500行。也就是500iops,距离系统设计的压测指标3000还有一大截

这张大型单表设计要点:(一个聚集索引用于写入,一个联合索引用于查询,没有主键,使用表分区)

明确主键用途:

真的需要查询单行数据时候才需要主键!

我采用无主键设计,用于避免写入时候浪费维护插入数据的性能。最早使用聚集的类似自增的id主键,压测写入超过5亿行的时候,写入性能缩减一半

准确适用聚集:

写入的数据在硬盘物理顺序上是追加,而不是插入!

我把时间戳字段设置为聚集索引,用于聚集写入目的设计。保证硬盘上的物理写入顺序,不浪费性能用于插入数据

职责足够单一: 

用于精准索引!

使用时间+设备联合索引,保证这张表只有一个查询用途。保证系统只有一种查询目的:按照设备号,查询一个时间段的数据。

精确的表分区:

要求查询时候限定最大量或者最大取值范围!

按天进行表分区,实现大数据量下的高效查询。这里是本文重点,按照聚集索引进行,可以让目标数据局限在更小的范围进行,虽然单表数据上亿,但是查询基本上只在某一天的的几千万里进行索引查询

每张表会有各自的特点,不可生搬硬套,总结下我这张表的特点:

只增,不删,不改!

关于不删除中:每天使用作业删除超过30天的那个分区数据除外,因为要清空旧的表分区,腾出新的表分区!

只有一个业务查询:只按照设备编码查询某个时间段

只有一个运维删除:删除旧的分区数据

这张表,是我技术生涯中进步的一个大阶梯,让我我体会到了系统架构的意义。

虽然我的这张举行表看似只有4个关键点,但是这四个非常精准的关键点设计,耗费了我一个月之久!正是这么足够精准的表结构设计,才撑起了后来压测并发量超过3000的并发写入量!压测的指标跟数据库所在的硬盘有直接关系,当时选取的硬盘是4块10000转的SAS盘做了Raid10的环境

关于后来为什么没有更高的实际应用数值,是因为系统后来改版为云架构,使用了阿里云,更改为写入性能更高的非关系型数


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5907312.html

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