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MySQL故障排除與效能調校完全攻略(上)

為了解決sql線上測試的問題，作者李春,羅小波,董紅禹 這樣論述：

　　本書一共分為3篇：基礎篇(上)、案例篇和工具篇(下)。 　　基礎篇： 　　從理論基礎和基本原理層面介紹了 MySQL 的安裝與設定、升級和架構，information_schema、sys_schema、performance_schema 和 mysql_schema，MySQL複製、MySQL 交易、SQL 語句最佳化及架構設計基礎知識。 　　案例篇： 　　從硬體和系統、MySQL 架構等方面提出了效能最佳化的十幾個案例，包括：效能測試的基本最佳化概念和最需要關注的效能指標解釋、對 SQL 語句執行慢的基本定位、避免 x86 可用性的一般性方法、節能模式會怎樣影

響效能、I/O 儲存作為資料庫最重要的依賴是如何影響資料庫效能的、主備複製不一致可能有哪些原因、字元集不一致會造成哪些效能問題、在實際場景中鎖的爭用是怎樣的。 　　工具篇： 　　介紹了在 MySQL 效能最佳化過程中需要用到的各種工具，包括：dmidecode、top、dstat 等硬體和系統排查工具；FIO、sysbench、HammerDB 等壓力測試工具；mysqldump、XtraBackup 等備份工具；Percona、innotop、Prometheus 等監控工具。 　　-----------------------------------------------------

--------------------------- 　　效能問題： 　　本書解決 MySQL 資料庫效能問題，某種程度來說，MySQL 資料庫效能最佳化問題是一個平行處理的問題，歸根究柢是鎖和資源爭用的問題。 　　其實效能最佳化要做的就是下列事情： 　　•瞭解基本原理。找到事情的因果關係和依賴關係，儘量讓不相關的事情能平行進行。 　　•要事第一。找到目前最重要、最需要最佳化的地方，投入時間和精力，不斷去改進與最佳化。 　　•切中要害。找到耗費時間最長的地方，想盡辦法縮短其時間。 　　機械思維和大數據思維： 　　本書的效能最佳化方法論還是工業革命時代的機械思維，簡而言之，就是尋找因果關

係，大膽假設，小心求證。現在已經是資訊時代，理應瞭解什麼是資訊理論，解決問題需要利用大數據思維！ 　　讀者對象： 　　（1）MySQL 初學者。 　　（2）專門從事 MySQL 工作1~3年的開發人員和運維人員。 　　（3）資深的 MySQL DBA。

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影響軟體開發專案品質之動態因素探討

為了解決sql線上測試的問題，作者謝岳佐 這樣論述：

軟體開發以人為核心，是高度勞力密集的產業活動之一，但又不同於一般製造業，可視為社會系統的縮影。軟體開發活動包括基本的需求分析、系統分析、系統設計、程式開發、測試、交付等階段，交織以品質保證活動，過程中無不需要面對人力、工時、費用、進度、客戶關係、長官支持、局勢變化等議題。軟體開發專案的每個環節，常具有動態複雜性、時間滯延性、不確定性、非線性等特性，應用系統動態學對軟體開發專案建立模型，可模擬軟體開發活動，如實地反映現實。如此，專案細節將昭然若揭，有助於我們具備系統思考能力，疏理開發流程，以整體眼光瞭解專案全局，洞察上述各因素之間的關係，推演未來，為睿智決策提供參考。本研究應用系統動態學，以因

果環路圖對軟體開發活動建立模型，整體地觀察系統諸因素之特性及其相互關係，以瞭解專案中的驅動因子，從中選擇政策介入點，輔助我們制定改善方案。本研究並逐一檢視較重要的軟體開發流程方法與CMMI，對其特性、適用場合加以探討，供作研究建議之參考。最終本研究得到十個政策介入點，並據以提出以下建議：提升專案經理能力、提升架構師能力、提高系統分析人員能力、提高系統設計人員能力、強化程式開發人員能力、提升美工人員能力、提高業務人員能力、增加工作環境舒適度、調升薪資報酬、加強開發流程可追溯度。

MySQL故障排除與效能調校完全攻略(下)

為了解決sql線上測試的問題，作者李春,羅小波,董紅禹 這樣論述：

　　本書一共分為3篇：基礎篇(上)、案例篇和工具篇(下)。 　　基礎篇： 　　從理論基礎和基本原理層面介紹了 MySQL 的安裝與設定、升級和架構，information_schema、sys_schema、performance_schema 和 mysql_schema，MySQL複製、MySQL 交易、SQL 語句最佳化及架構設計基礎知識。 　　案例篇： 　　從硬體和系統、MySQL 架構等方面提出了效能最佳化的十幾個案例，包括：效能測試的基本最佳化概念和最需要關注的效能指標解釋、對 SQL 語句執行慢的基本定位、避免 x86 可用性的一般性方法、節能模式會怎樣影

響效能、I/O 儲存作為資料庫最重要的依賴是如何影響資料庫效能的、主備複製不一致可能有哪些原因、字元集不一致會造成哪些效能問題、在實際場景中鎖的爭用是怎樣的。 　　工具篇： 　　介紹了在 MySQL 效能最佳化過程中需要用到的各種工具，包括：dmidecode、top、dstat 等硬體和系統排查工具；FIO、sysbench、HammerDB 等壓力測試工具；mysqldump、XtraBackup 等備份工具；Percona、innotop、Prometheus 等監控工具。 　　-----------------------------------------------------

--------------------------- 　　效能問題： 　　本書解決 MySQL 資料庫效能問題，某種程度來說，MySQL 資料庫效能最佳化問題是一個平行處理的問題，歸根究柢是鎖和資源爭用的問題。 　　其實效能最佳化要做的就是下列事情： 　　•瞭解基本原理。找到事情的因果關係和依賴關係，儘量讓不相關的事情能平行進行。 　　•要事第一。找到目前最重要、最需要最佳化的地方，投入時間和精力，不斷去改進與最佳化。 　　•切中要害。找到耗費時間最長的地方，想盡辦法縮短其時間。 　　機械思維和大數據思維： 　　本書的效能最佳化方法論還是工業革命時代的機械思維，簡而言之，就是尋找因果關

係，大膽假設，小心求證。現在已經是資訊時代，理應瞭解什麼是資訊理論，解決問題需要利用大數據思維！ 　　讀者對象： 　　（1）MySQL 初學者。 　　（2）專門從事 MySQL 工作1~3年的開發人員和運維人員。 　　（3）資深的 MySQL DBA。

基於Google Data Studio報表設計框架之大數據分析系統設計

為了解決sql線上測試的問題，作者蘇廉祐 這樣論述：

隨著網際網路與資料儲存技術的興盛,在現今時代中已有越來越多的企業及組織皆已走向完全數位化的方式在經營,將內部既有的財務、人力、行銷、業務、客服等作業流程全部藉由線上系統來進行處理,並且將隨之產生的數據全數儲存於資料庫當中。然而由於企業與組織的規模不斷的在擴大,數據的數量與成長速度也相對的一直在上升。因此,如何將資料庫中不斷在成長的龐大數據有效的進行儲存與視覺化分析,使企業能夠從中快速的掌握即時關鍵資訊來進行任何商業決策,是一項非常重要的議題。本研究以 Google Cloud Platform 雲端平台作為基礎。透過平台所提供的 Cloud SQL關聯式資料庫服務來有效儲存大量數據,接著利用

Cloud SQL 連接器來整合 Data Studio報表設計框架與 Cloud SQL,使 Data Studio 能定期的從 Cloud SQL 取得資料並進行統計。最終建構出一套能對資料庫中的數據做出即時自動化統計與視覺化分析的大數據分析系統,並且使系統中的報表能針對不同的人員身份權限化呈現其內容。