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张大妈

慢SQL性能瓶颈排查与优化实战指南

源自149位全网作者

05-27 13:33

精选参考来源

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6. 网页链接也许，数据库应该采用单线程设计？这篇文章讨论了为什么大多数事务型数据库应该采用单线程模式并进行积极的分片，尤其是在高负载的情况下。作者提到传统的SQL数据库在处理并发写操作时容易出现死锁和性能瓶颈。以Postgres为例，它提供了三种事务模式：READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE，但在高并发情况下，尤其是在SERIALIZABLE模式下，锁竞争和重试可能导致性能下降，甚至数据损坏。作者提出的方式是单线程分片：在每个分片上只使用一个线程处理所有写操作。这从根本上消除了写冲突，保证了事务的完美顺序性，从而避免了死锁和锁竞争。显著优势：概念纯粹：每个分片内的事务天然可序列化，无需重试，极大简化了开发和调试。高性能与扩展性：单线程避免了同步开销，吞吐量极高。系统可以通过增加节点轻松实现横向扩展。可预测性：系统行为稳定，开发者可以确信没有隐藏的竞争条件。当然这种模式的主要成本在于必须在项目启动之初就设计分片。此外，跨分片查询和事务（如用户间转账）变得复杂，需要通过应用层逻辑（如Saga模式）或特殊工具来处理。#科技先锋官#

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8. 不是说AI写SQL不行，而是对于Agent任务，它需要有个Agent Loop，每一步都要判断下一次用什么工具、任务是否完成。这个 Loop 都是基于编程场景训练的，也就是文件操作来训练而不是SQL。就好比一个大学生上了编程课，SQL和C语言都很熟，考试单独写代码都没问题；但是对于工程师，它需要去使用工具分析代码操作文件//@风十四哥:并不是，ai写sql很6，纯熟度一点不比这些unix命令差。只是代码场景（或者说是纯文本）， unix命令更加合适，把连贯性的文本切成trunk撸到数据库里，费时费力，效果还不好。但是，有一些场景sql 非常合适。 //@宝玉xp:回复@新新钓鱼侯:由于现在的agent针对编程场景强化训练的，最熟悉文件操作最擅长用bash命令//@新新钓鱼侯:为什么AI一定要使用ls/cat/grep这些命令呢？为什么不让AI自己就知道应该用数据库查询呢？

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93. explain的type列从ALL到const每一级到底快多少

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98. MySQL 慢查询与 EXPLAIN 深度指南：让数据库性能问题无处遁形

99. MySQL 慢查询 “抓凶指南”：从日志配置到 SQL 优化，一步到位

100. SQL调优实战：从索引到执行计划的深度优化指南

101. SQL调优核心战法——索引失效场景与Explain深度解析

102. 索引失效的六大场景：90%程序员都踩过的坑

103. SQL 性能优化指南：分析 → 优化 → 验证的全链路实践

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106. 揭秘阿里P7都在用的SQL优化方法论

107. 三步告别慢查询：PostgreSQL高级SQL技巧让数据秒回

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137. 揭秘SQL优化秘籍：从索引策略到执行计划深度剖析

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139. 数据库索引原理，一篇讲清楚

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143. 解锁SQL性能：索引与优化实战指南

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