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96SEO 2026-02-19 09:49 32
流转到生产环境#xff0c;保证数据质量#xff1f;这值得被研发/DBA/运维所重视。
对于研发人员来说#xff0c;在日常工作中#xff0c;大部分都需要…研发人员写
对于研发人员来说在日常工作中大部分都需要使用数据库。
项目中的很多业务都需要进行增删改查等常见数据库操作这些数据库操作对应的
问题。
爱可生作为一家数据库公司我们从客户那里获得了大量的反馈每年都会因为
问题在开发阶段很难被发现因为研发的首要任务是保证需求实现。
此外按我们对研发人群和客户的调研结果显示研发人员在新功能开发阶段通常没有时间对
进行优化往往只要能完成需求交付就已经很不错了。
一方面是项目进度压力大另一方面研发人员自身水平和经验也有高有低。
所以研发人员很难对所有的
我们将三张表两两进行联合查询时分为字符集一致和不一致两种情况。
当字符集不一致时从执行计划中可见进行了全表扫描表关联字段未命中索引。
的问题会愈加明显两表联查时表的字符集不匹配会导致查询效率大幅下降。
这就是一个典型的
问题看似不该发生但我们的团队曾多次在客户的生产环境中遇到过类似的情况。
但根据大家所掌握的慢
优化习惯来看有些引发问题的因素是反直觉的。
就本案例也不一定会立刻将问题定位和排查出来。
所以我们需要一种更高效的方式来帮助研发人员解决这类问题。
审核和管理。
支持主流的开源、商业、国产数据库为开发和运维提供流程自动化能力提升
日这个属于开发者的日子正式开源至今已经两年多。
我们保持每个月发布新版本的频率不断更新和迭代产品功能。
规则上面的案例触发了索引失效类规则中的一条。
通过制定一套完善的
规范的设计要做到按需配置。
支持通过规则模板给不同的业务配置不同的规则集。
不同的规则集应该有分级匹配机制以避免触发多条规则产生不同的判断人为对更严重的问题优先处理整改。
在日常工作中也同样允许对特例的
评分、出《审核报告》和《统计报表》等。
一些管理人员并不关心具体的业务可以通过量化展示让他们快速了解项目的整体
知识库每一条规则都会有一篇文档其中包含了规则涉及的背景知识和规则设置的原理和常见解决方案。
SQL
抛出一些具体差异每家公司的软件开发流程大体上都如图所示分为开发、测试、上线、运维等阶段。
的正确性部署与发布阶段运维人员要对库表结构和数据的初始化生产与运维阶段运维人员要对环境中的
我们都希望将问题消灭在萌芽中但我们也无法保证在不同阶段都没有发生的可能性。
所以需要在不同阶段都准备对应的审核手段。
在开发阶段完成自助审核尽早发现问题。
在本阶段我们前面说过开发阶段主要任务是完成业务功能的开发能进行
审核的是非常优秀的开发人员。
在尽量低成本且不改变开发习惯的同时完成完成自助审核为主要需求。
SQLE
SQL库表结构可以更直观的进行审核。
还可以审核通过网络层抓包或者云平台提供的审计功能来抓取到具体数据。
此阶段进行审核相较其他阶段有一定的优势。
流入生产的一个过程要实现审核卡点对上线流程的控制。
很多公司有非常规范专业的
上线后的监督工作如图所示采集慢日志、TopSQL。
及时发现生产环境中的问题。
相信大家认真阅读本文结合自身企业的软件开发流程现状会对这个问题有一个自己的答案。
最后我们以
Githubhttps://github.com/actiontech/sqle
文档https://actiontech.github.io/sqle-docs/
官网https://opensource.actionsky.com/sqle/
更多技术文章请访问https://opensource.actionsky.com/
审核和管理。
支持主流的开源、商业、国产数据库为开发和运维提供流程自动化能力提升上线效率提高数据质量。
类型地址版本库https://github.com/actiontech/sqle文档https://actiontech.github.io/sqle-docs/发布信息https://github.com/actiontech/sqle/releases数据审核插件开发文档https://actiontech.github.io/sqle-docs/docs/dev-manual/plugins/howtouse
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基于我们服务的客户数据统计，平均优化效果如下：
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