利用DAS实现高效的数据库SQL优化

通过DAS服务,轻松实现数据库SQL优化,提升查询效率。参与活动获取实物奖励。

原文标题:DAS自治服务:轻松实现数据库SQL优化

原文作者:阿里云开发者

冷月清谈:

数据库自治服务(DAS)通过机器学习和专家经验,帮助用户简化数据库管理,自动识别和优化慢SQL。本文详细介绍如何通过DAS对RDS MySQL高可用实例进行SQL优化,包括购买实例、创建数据库、数据导入、生成慢SQL及执行优化后的SQL等步骤。特别提到,通过设置慢查询时间和执行SQL语句,可以显著提高查询效率,并获得具体的索引优化建议,将性能提升达到26倍。最后,鼓励用户参与活动,获得奖励。

怜星夜思:

1、DAS如何与传统的数据库管理方法相比?
2、有没有成功优化数据库的案例分享?
3、大家怎么看待数据库自动优化的未来?

原文内容

Database Autonomy ServiceDASDASSQLSQL

本文DASRDS MySQLSQLRDSSQLSQL500

8

RDS

  1. long_query_time0.1

DMS

  1. sampledb.sql

MD5sampledb.sqlMD553348ab96c68051efa7b181eb8acec00

  • MAC md5 /sampledb.sql

  • Windowscertutil -hashfile "/sampledb.sql" MD5

https://developer-labfileapp.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/database/sampledb.sql
sql使

  1.  > sampledbsampledb.sql

SQL

  1. sampledb8

SELECT COUNT(*) AS employee_count
FROM employees e
JOIN projects p ON e.employee_id = p.employee_id
WHERE e.city = '纽约'
  AND p.project_name = 'Project_8'
  AND e.salary > 100000;

  1. DAS > MySQLID

    https://das.console.aliyun.com/

  1.  > 

  1. 15s12

SQL

  1. DMSSQLConsole图片

  1. SELECT26

使DASSQL500

使DASSQL

我听说某金融机构通过DAS优化慢SQL,把处理时间从多个小时缩短至分钟,非常成功!

DAS在效率和自动化上有明显优势。传统方法往往依赖手动优化,容易出错,而DAS能够实时监控并自动建议优化方案,大大减少了人工参与。

DAS就像把一辆老爷车升级成电动车,虽然操作上还是你,但底层逻辑已经很智能化了。

我自己也有过类似的经历,使用DAS后,应用的响应速度提高了50%,很让人惊喜!

未来的数据库管理可能会更多依赖AI技术,DAS只是开始,完全自适应滴优化将成常态。

我认为自动化会让数据库管理变得更加高效,但人工审核和介入还是必要的,特别是在关键决策时。

听起来很棒,但我还是有点担心,如果完全依赖机器,万一出错会怎样?还是希望保留一些人类的控制权。

我觉得如果没有足够的背景知识,传统方法可能更容易理解。而DAS虽然自动化,但初学者可能需要时间适应。

有一个朋友在公司用DAS优化了他的一些查询,初始执行时间是10秒,优化后减少到1秒,直接提升了工作效率。