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DBA的必备指南:解决数据库慢查询

对于一个 DBA 来说,从公司数据库系统的稳定程度可以看出他的能力几何,一个优秀的 DBA 不仅要保证数据库的稳定运行,还需要有能力有效处理数据库的各种突发性能问题,而最常见的性能问题,就是慢查询。 我们公司规模比较大,大大小小的项目加起来超过 100 个数据库实例,而保证这些数据库的稳定运行的重任,全部在我这里,每天都需要事无巨细地逐个排查所有问题,这是一项相当艰巨的任务,出点差错是常事,造成的影响不大还好说,如果涉及到企业利益,那就祈祷下一家公司没有那么多数据库吧。 太难了 由于每个数据库实例中都存在不少的慢查询问题,靠我人肉排查显然不太现实,在尝试了很多种自动化工具之后,终于艰难玉成,让我找到一款完美解决我问题的工具:NineData 的慢查询分析功能。它可以自动采集并记录数据库中的所有慢查询,比较亮眼的是它通过对每一条慢查询进行性能诊断,最终提供优化建议,包含添加或修改索引、调整表结构等,同时还可以根据业务类型配置 SQL 开发规范,配置完成后,系统还会基于这些规范诊断慢 SQL。 废话不多说,直接上图。 慢查询趋势图 这是单个数据源维度的慢查询趋势图,首先能看到一个时间范围内...

机器人行业数据闭环实践:从对象存储到 JuiceFS

JuiceFS 社区聚集了来自各行各业的前沿科技用户。本次分享的案例来源于刻行,一家商用服务机器人领域科技企业。 商用服务机器人指的是我们日常生活中常见的清洁机器人、送餐机器人、仓库机器人等。刻行采用 JuiceFS 来弥补对象存储性能不足等问题。 值得一提的是,前不久社区版 v1.1 中发布的“克隆”功能,已经成功被应用于刻行数据版本管理之中,有效提升仿真训练的效率。 在商用服务机器人领域,后期运维和开发工作至关重要。这包括监控机器人性能、执行定期维护、处理故障、进行软件更新及数据管理等。这些环节产生将产生大量数据,数据处理效率对于降低企业成本和提高工作效率起着决定性作用。刻行专注于后期的运维环节,为机器人企业提供全方位的闭环数据服务,涵盖从数据采集、存储到数据的可视化和仿真训练等多个功能。 01 什么是机器人的数据闭环 本文所指的机器人特指商用服务型机器人,如在商场中常见的自动清洁和送餐机器人。数据闭环是指收集终端用户的软件系统运行数据,以此来优化产品的功能和用户体验。 数据闭环如下图所示,首先,机器人系统会捕捉并上传现场问题相关的数据。这些数据,包括传感器数据以及感知、规划和控制...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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