如何通过CloudDBA实现数据库性能的优化与提升 (如何通过cmd查看本机IP)

CloudDBA 数据库优化 是阿里云推出的一项服务，旨在帮助用户迅速定位并解决数据库性能问题和优化建议，以下是对CloudDBA数据库优化的详细解析：

1、 完备的 性能监控 数据

全面的数据收集 ：CloudDBA能够获取完整的数据库执行语句详情和数据库全局快照。

冷热数据计算加速 ：利用阿里云大数据技术能力，实现冷热数据的快速计算，加快分析速度。

2、 智能学习分析手段

规则引擎 ：后台灵活配置各种性能规则，实时分析潜在风险和性能问题。

性能分析引擎 ：实时分析潜在性能风险，每种性能都有预先定制的性能规则。

实时诊断引擎 ：响应用户诊断具体对象问题，每个资源都有定制化检查规则列表。

SQL优化引擎 ：基于历史数据，分析SQL、事务、锁等核心DB资源的性能问题，给出改进建议。

3、 强大的调优与诊断工具

内核层优化代码 ：通过热升级、连接池优化、在线DDL等技术，提升数据库调优与诊断的简便性。

4、 自动化运维支持

自动化建议 ：提供SQL优化建议功能，帮助开发人员根据提示创建索引、重写SQL，提高性能。

自动化运维 ：通过机器学习和大数据手段，将资深DBA的经验系统化，提升运维效率。

5、 问题诊断功能

当前状态描述 ：描述数据库的当前状态，包括CPU、连接数等用户可见资源，分析可能引起问题的原因。

历史数据分析 ：专注于历史数据的分析，产出性能优化方法。

6、 性能优化方法

SQL操作检查 ：用户可直接通过SQL操作来检查语句执行是否存在性能隐患。

执行计划查看 ：可查看执行计划、诊断SQL获取优化建议。

top SQL和事务分析 ：在SQL统计中分析数据库的SQL和事务执行历史，找出问题SQL和问题事务。

7、 数据库诊断报告

全面分析 ：基于时间段快速创建一份数据库诊断报告，包含索引、外键、死锁、空间、连接、事务、SQL语句、只读延迟等信息。

8、 内部业务应用

提升运维效率 ：CloudDBA不仅服务于外部客户，也大幅提升了内部业务的运维效率。

9、 未来展望

持续迭代 ：CloudDBA将持续学习不断改进，目标是成为云上数据库的标准配置。

以下两个相关问题与解答环节，旨在进一步加深对CloudDBA数据库优化的理解：

问题1：CloudDBA如何帮助提升数据库性能？

答：CloudDBA通过完备的性能监控数据、智能学习分析手段、强大的调优与诊断工具、自动化运维支持以及问题诊断功能，全面提升数据库性能，它能够迅速定位性能隐患点，提供优化建议，并通过自动化手段简化运维流程。

问题2：CloudDBA在实际应用中有哪些成功案例？

答：虽然具体案例未在提供的材料中明确提及，但可以推断，由于CloudDBA已经在阿里云内部业务中得到广泛应用，并且显著提升了运维效率，因此它很可能也在外部客户中取得了类似的成功，这些成功案例可能涉及不同行业和规模的企业，它们通过使用CloudDBA，实现了数据库性能的显著提升和运维成本的降低。

CloudDBA数据库优化通过一系列先进的技术和手段，为用户提供了一个全面、智能且高效的数据库优化解决方案，它不仅能够帮助用户迅速定位并解决数据库性能问题，还能够通过自动化运维和智能学习分析，持续提升数据库的整体性能和稳定性。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“ CloudDBA数据库优化 ”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！

如何做SQL Server性能测试

对于DBA来讲，我们都会做新服务器的性能测试。 我会从TPC的基准测试入手，使用HammerDB做整体性能评估（前身是HammerOra），跟厂商数据对比。 再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标（前身是SQLIO），再到SQLIOSIM测试存储的完整性，再到ostress并发压力测试，对于数据库服务器迁移，我们还会收集和回放Profiler TRACe，并收集期间关键性能计数器做对比。 下面我着重谈谈使用HammerDB的TPC-C来做SQL Server基准测试。 自己写负载测试代码很困难为了模拟数据库的负载，你想要有多个应用程序用户和混合数据读写的语句。 你不想总是对单一行更新相同的值，或者只是重复插入假的值。 自己动手使用Powershell、C#等语言写负载测试脚本也不是不可能，只是太消耗时间，你需要创建或者恢复数据库，并做对应的测试。 免费而简单的压测SQL Server：使用HammerDB模拟OLTP数据库负载HammerDB是一个免费、开源的工具，允许你针对SQL Server、Oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。 你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。 HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度，定义暖机阶段，对于每个运行的虚拟用户的数量。 首先，HammerDB有一个自动化队列，让你将多个运行在不同级别的虚拟用户整合到一个队列--你可以以此获得在什么级别下虚拟用户性能平稳的结果曲线。 你也可以用它来模拟用于示范或研究目的的不同负载。 用于SQL Server上的HammerDB的优缺点HammerDB是一个免费工具，它也极易访问和快速的启动基准测试和模拟负载的方法。 它的自动程序特性也是的运行工作负载相当自动。 主要缺点是它有一个学习曲线。 用户界面不是很直观，需要花费时间去习惯。 再你使用这个工具一段时间之后，将会更加容易。 HammerDB也不是运行每一个基准测试。 它不运行TPC-E基准，例如，SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。 如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准，你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。 但是，它是免费的、快速的、易用的。 基准测试使用案例基准测试负载不能精确模拟你的应用程序的特点。 每个负载是唯一的，在不同的系统有不同的瓶颈。 对于很多使用案例，使用预定义的基准测试仍然是非常有效的,包括以下性能的比较：多个环境（例如：旧的物理服务器，新的虚拟环境）使用各种因素的不同及时点（例如：使用共享存储和共享主机资源的虚拟机的性能）在配置改变前后的点当然，对一个数据库服务器运行基准测试可以影响其他SQL Server数据库或者相同主机上其他虚拟机的性能，在生产环境你确保有完善的测试计划。 对于自学和研究来说，有预配置的负载非常棒。 开始使用基准测试你可以从阅读HammerDB官方文档的“SQL Server OLTP Load Testing Guide”开始。

Microsoft SQL Server 与 MySQL 的区别

1.根本的区别是它们遵循的基本原则 二者所遵循的基本原则是它们的主要区别：开放vs保守。 SQL服务器的狭隘的，保守的存储引擎与MySQL服务器的可扩展，开放的存储引擎绝然不同。 虽然你可以使用SQL服务器的Sybase引擎，但MySQL能够提供更多种的选择，如MyISAM, Heap, InNodB, and Berkeley DB。 MySQL不完全支持陌生的关键词，所以它比SQL服务器要少一些相关的数据库。 同时，MySQL也缺乏一些存储程序的功能，比如MyISAM引擎联支持交换功能。 2.性能：先进的MySQL 纯粹就性能而言，MySQL是相当出色的，因为它包含一个缺省桌面格式MyISAM。 MyISAM 数据库与磁盘非常地兼容而不占用过多的CPU和内存。 MySQL可以运行于windows系统而不会发生冲突，在UNIX或类似UNIX系统上运行则更好。 你还可以通过使用64位处理器来获取额外的一些性能。 因为MySQL在内部里很多时候都使用64位的整数处理。 Yahoo!商业网站就使用MySQL作为后台数据库。 当提及软件的性能，SQL服务器的稳定性要比它的竞争对手强很多。 但是，这些特性也要付出代价的。 比如，必须增加额外复杂操作，磁盘存储，内存损耗等等。 如果你的硬件和软件不能充分支持SQL服务器，我建议你最好选择其他如DBMS数据库，因为这样你会得到更好的结果。 3.发行费用：MySQL不全是免费，但很便宜 当提及发行的费用，这两个产品采用两种绝然不同的决策。 对于SQL服务器，获取一个免费的开发费用最常的方式是购买微软的Office或者Visual Studio的费用。 但是，如果你想用于商业产品的开发，你必须还要购买SQL Server Standard Edition。 学校或非赢利的企业可以不考虑这一附加的费用。 4.安全功能 MySQL有一个用于改变数据的二进制日志。 因为它是二进制，这一日志能够快速地从主机上复制数据到客户机上。 即使服务器崩溃，这一二进制日志也会保持完整，而且复制的部分也不会受到损坏。 在SQL服务器中，你也可以记录SQL的有关查询，但这需要付出很高的代价。 安全性 这两个产品都有自己完整的安全机制。 只要你遵循这些安全机制，一般程序都不会出现什么问题。 这两者都使用缺省的IP端口，但是有时候很不幸，这些IP也会被一些黑客闯入。 当然，你也可以自己设置这些IP端口。 恢复性:先进的SQL服务器 恢复性也是MySQL的一个特点，这主要表现在MyISAM配置中。 这种方式有它固有的缺欠，如果你不慎损坏数据库，结果可能会导致所有的数据丢失。 然而，对于SQL服务器而言就表现得很稳键。 SQL服务器能够时刻监测数据交换点并能够把数据库损坏的过程保存下来。

数据库的优化

查询语句优化：避免过多的表关联，注意where 中的字段顺序，先过滤有索引的，能尽量缩小数据范围的等。 索引优化：合理分析并设置、调整索引。 表结构优化：如果数据量过大，纵向或者横向拆分表。 纵向拆，将前n个字段放在一个表，后面m个放另一个表。 横向：满足一定条件的数据放一个表，比如公司员工特别多，男雇员放一个，女雇员放一个表，人妖放一个表。 存储方式优化：通过不同的存储空间或者表分区，将数据存放在不同的存储区域，达到充分利用IO的目的