偶然发现三年前的一个技术问题。当时比较匆忙，避免掉即过去了。现在 Metalink 上其实已经把这个问题作为一个 Bug 处理了。
问题描述：通过 JDBC 上来的 Java 查询应用，SQL 表现异常。表字段使用了 DATE 类型，针对该字段时间区域很小的范围查询(预期应该是走 INDEX RANGE SCAN)，在 SQL Map 上指定索引，发现无效。仍然是 FULL TABLE SCAN (FTS)。
罪魁祸首：setTimestamp() 把值绑定为 TIMESTAMP 类型，这样和 DATE 类型比较的时候，CBO 就会选择全表扫描。
通过 Trace 能观察到该异常行为。TIMESTAMP 在 Oracle 的 JDBC 9.2.0.1 上就有了，连续几个版本其实都有类似的问题。
解决办法：使用 setString() 而不是 setTimestamp() 方法。
这个故事告诉我们，Oracle 的 JDBC 驱动程序其实问题挺多的。同样，TIMESTAMP 潜在的问题也不少，尽管这个数据类型已经出现多时。
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偶然看到 Tanel Poder 提到的一个 Metalink Note (438452.1): Performance Tools Quick Reference Guide 。这文档倒的确挺新，其中有几个工具值得关注一下。
Java 程序，定位是"实时诊断平台"。具有自动 Session 跟踪特性。另外具备自动 Hang 检测，自动数据收集等功能。该工具应该对于 Oracle 技能不太强的中小用户有比较大的帮助。但对于比较关键的系统，恐怕都不太放心跑一个 Java 程序在数据库上。
类似决策树的一个工具，访问的时候要打开个 Java 虚拟机，以我这样的网速根本访问不到(到了 22% 就停掉了) 。不知道等着着用这个工具的用户会急成什么样。
格式化原始的 SQL Trace 数据，以 HTML 形式展现给用户。
用以收集系统 Hang 住时的状态信息。看来，Oracle 出问题比较多的时候还是系统 Hang 啊 :)
除了这几个，还有 STACKX ，用以分析 Core 文件的内容；还有以前大家都知道的 OS Watcher ，现在也做了一些改进。这个软件包基本上是 Unix 的那些传统的性能工具加上比较有好的图表展现脚本。
应该说随着 Oracle 开发、开放更多的性能相关的工具出来，对于有一定经验的 DBA 来说，会有个很好的辅助作用。对于经验不够丰富的用户来说，不是缺少工具，而是即使有性能数据，也不知道如何分析，如何定位。
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偶然发现，Metalink 对于文档的关键字也是用 Hint 的方式, 哈
同事在 Linux 服务器上遇到点小问题，我也上去折腾半天。这还是第一次注意到 Linux 这个多年来就存在的特性：OOM Killer 。说白了 OOM Killer 就是一层保护机制，用于避免 Linux 在内存不足的时候不至于出太严重的问题，把无关紧要的进程杀掉，有些壮士断腕的意思。
先要学习点老知识，在 32 位CPU 架构下寻址是有限制的。Linux 内核定义了三个区域：
# DMA: 0x00000000 - 0x00999999 (0 - 16 MB)
# LowMem: 0x01000000 - 0x037999999 (16 - 896 MB) - size: 880MB
# HighMem: 0x038000000 - <硬件特定>
LowMem 区 (也叫 NORMAL ZONE ) 一共 880 MB，而且不能改变(除非用 hugemem 内核)。对于高负载的系统，就可能因为 LowMem 利用不好而引发 OOM Killer 。一个可能原因是 LowFree 太少了，另外一个原因是 LowMem 里都是碎片，请求不到连续的内存区域【根据我遇到的一个案例，一个猜想是 有些应用一次性请求比较大的内存，恰恰又是 880M 之内的，空闲的(LowFree)不够大，就会触发 OOM Killer 出来干活】。检查当前 LowFree 的值：
# cat /proc/meminfo |grep LowFree
检查LowMem内存碎片：
# cat /proc/buddyinfo
上面这条命令要在 2.6 Kernel 环境下有效。据说使用 SysRq 的方式更好，不过 Hang 的时候再用吧。参见 Metalink Note:228203.1 。
根据一些文档描述，OOM Killer 在 2.4 与 2.6 上表现是不一样的。2.4 的版本中是把新进来(新申请内存)的进程杀掉。而 2.6 上是杀掉占用内存最厉害的进程(这是很危险的，很容易导致系统应用瘫痪)。
对于 RHEL 4 ，新增了一个参数： vm.lower_zone_protection 。这个参数默认的单位为 MB，默认 0 的时候，LowMem 为 16MB。建议设置 vm.lower_zone_protection = 200 甚至更大以避免 LowMem 区域的碎片，是绝对能解决这个问题的(这参数就是解决这个问题出来的)。
而对于 RHEL 3 (Kernel 2.4) 似乎没什么好办法，一个是用 Hugemem 内核(天知道会不会引入新的毛病)，一个是升级到 2.4.21-47 并且使用新的核心参数 vm.vm-defragment 控制碎片的数量。再就是使用 RHEL 4 (Kernel 2.6)，这又绕回去了。说白了，如果遇到 OOM Killer ，基本上是低版本 Kernel 设计上有点缺陷。
其它，如果去查询 RedHat 的 Bug 库，会发现不少 Kernel 版本也有 Bug 的。尤其在使用 NFS 的场景。
Tip: OOM Killer 的关闭与激活方式：
# echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill
# echo "1" > /proc/sys/vm/oom-kill
更多参考信息:
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头疼欲裂，零散记录点东西，备查。
微软对 Yahoo! 的收购持久战可能让很多人都新闻疲劳了。但今天看到的这个关于 Yahoo！ 的技术新闻还是值得看一下的：Size matters: Yahoo claims 2-petabyte database is world's biggest, busiest 。Yahoo! 的 VP Waqar Hasan 在文中披露 Yahoo！的数据仓库当前容量为 2PB。用于分析每月5亿的用户访问行为，每天处理 240 亿次的事件，号称世界上单个最大、最忙的数据库。
尽管有的数据仓库容量要比雅虎的大。但那些 DB 或是存储非关系性数据，或是存储的压缩后的原始数据，不能进行即时分析，雅虎之前的也有数百 T 这样的数据。眼下 Yahoo！数据仓库存储的是结构化、可分析的数据。预计下一年可能膨胀到数十 PB 。eBay 号称数据总量有 6PB ， 不过根据一些消息来看，单个最大的 DB 只有 1.4 PB。
Yahoo! 在 2005 年买了一家叫 Mahat Technologies 的初创公司（就是 Waqar Hasan 操刀的)，这家公司以 PostgreSQL 数据库为基础，开发了一个新型 DB，其特点是 基于列 的而不是 基于行 的模式。不难理解，这样数据写入的速度会慢下来，但是读取的速度会快很多【去年的侠客行上，雷鸣在演讲的时候讲过他在百度的时候做的一个优化的例子。和这个思想非常相似，所以当时我说对我"有启发"】。Yahoo! 买了之后，对该产品进行了持续性的改进(内部代号: ELCARO ?) ，比如压缩，并行处理能力加强、优化查询等等特性的添加改进。而针对使用者的接口仍是 PostgreSQL 。这应该也算 PostgreSQL 在顶级企业又一个成功案例。
这么大的数据库并没有采用传统的 SMP 架构构建，而是采用普通 PC 作集群(用了不到 1000 台) 。很明显这是 Share Nothing 而不是 Share Storage 的 DB 集群。通过上述独特的设计方式，能够对此海量数据进行有效的分析，这是个不小的技术革新，也是与 Google Map Reduce 完全不同的计算模式。
让人感慨的是 关于世界上的超大数据库 一文中罗列的数据，现在看起来已经并不惊人了。以前总说信息爆炸，这个时代刚刚来临。
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过去写过很多关于 eBay 数据平台架构的帖子，过去eBay 的信息架构里 DB 都是采用 Oracle 的，大多数 DBA 朋友也都知道 eBay 在 Oracle 方面的技术搞得非常好。这次的 The 2008 MySQL Conference & Expo 披露出来的信息，eBay 在 MySQL 上做了很大胆的尝试，eBay Personalization Platform 就是用 MySQL 打造的。Sun 当然不会放弃这个大好的宣传机会(这两家在技术上的合作一向也比较多)，所以年度最佳应用给了 eBay (一同获奖的还有 Virgin Mobile France 和 Facebook )。
面临的应用场景：客户端 Cookie 最大 4K，如果要传递更多定制化信息就不好搞了。作为电子商务站点，肯定有要为用户提供更具有关联性的商品信息的业务需求，这样就要跳出原有的窠臼。通过数据库集群来存储类似的信息就是有必要的，但 eBay 原有 Oracle 数据库上的压力已经很大。
eBay 采用 MySQL Memory Engine 做数据库 Cache 层解决方案(如果纯粹用 Memcached 类似的方案也不太适合的，读写比例接近)， eBay 工程师 Igor Chernyshev 对内存引擎做了质的改进，而这些改进是开放出来的(Mysql-heap-dynamic-rows 项目，对 VARCHAR 列的内存开销算法做了革命性的改进)。另外一个 Patch 扩充了并发能力，一台普通的 Sun 4100 上能支撑 20000 个并发连接。每秒钟处理 13000 个 TPS，读写各半。25 台机器组成的集群，每天支撑 40 亿次的读写请求，为每个用户传递的定制数据平均大小 40 K，从 4K 到 40K ，足够多的定制信息可以存储了。
架构示意图(来源)：
这个个性化平台系统虽说关键，但是存储的数据并非不能丢失的。这也是 eBay 大胆采用 MySQL 的一个考虑因素吧。
MySQL 更大规模部署时代似乎来临。
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MySQL 爱好者关注的 2008 MySQL Conference & Expo 落幕后，很多文档都能看到了。今天读了一下这篇 Scaling Out MySQL: Hardware Today and Tomorrow。感兴趣的朋友也不防下载下来研究一下。
用什么样的硬件做 MySQL ，真不是三言两语能说清楚的。不过该讲座中还是能总结出来几点关键点的。
首先如有可能就选择 64 位CPU，这样才可以安装 64 位操作系统，有了 64 位操作系统才能利用好更大的内存。如果非要抬杠的话，不是 64 位芯片也可以安装 64 位操作系统，也就是 Intel 的 EM64T 的解决方案(这也是文档中没提及的) 。
我个人倒是比较喜欢 AMD 64 位 CPU 的，物美价廉，性能也不错。
注意： MySQL 在多核上的 Bug 问题。
第二点是尽可能配置比较大的内存，当然，只配置内存如果 MySQL 参数配置有问题，还是摆设，如何设置各个引擎的 Cache 相关参数，够写一本书的了。
现在市场上内存是越来越便宜了。我个人的感觉内存降价的程度比 CPU 和硬盘都夸张很多。所以，考虑到人力越来越贵，内存越来越便宜，配置服务器的时候就别太吝啬了。
国内用 MySQL ，绝大多数都是直接仍在本机磁盘上的。这个磁盘的选择要慎重一点点。尽量选择 15K 而不要 10K 慢速磁盘，大多数数据库的磁盘问题都在速度上，如果只在磁盘上多花费 30%的钱而能得到总体性能的 30％收益，那么还是值得的，而容量多数情况下不会出现问题，现在的硬盘容量就是一个大。
至于选择什么类型的磁盘，SCSI 与 SAS 都可选，SATA 倒是够便宜，特定的应用再考虑吧。
这三板斧看是简单活，但是实际的应用场景下可未必就能做出更优的选择。最简单的东西也有人不知道不是?
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一个很有意思的技术嫁接。Pythian 发布了一个 MySQL 插件，通过该插件，Oracle 10g 的 Enterprise Manager Grid Control 能够用来管理 MySQL 。
在 Oracle 10g 刚发布那会儿，EM 的地位在整个链条中倒是挺重要的，几年下来，似乎并没有占领多少市场。我个人觉得这个工具挺"重"的，倒是很少看到有 DBA 用这个工具。
尽管这个 MySQL 插件应用场景可能不多，但这还是第一次看到第三方给 Oracle EM 带来扩展能力。
比较关注即将召开的 The 2008 MySQL Conference & Expo，Sun 收购 MySQL 之后第一次大规模亮相，能带来什么? 新版本的特性基本了解了，还有呢?
Updated: InnoDB Plugin 1.0 for MySQL 5.1 也需要关注一下。
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从一种 DB 转到另一种 DB 的最初阶段，往往要找自己原来熟悉的工具。拿我自己来说，算是有点 Oracle 的经验，有时被问及 MySQL 优化的东西，就希望找到 MySQL 上类似 Oracle 等待接口或是 SQL Trace 之类的工具，多少有些路径依赖。
Slow Query Log 是 MySQL 的基本 Log 之一。这个优化思路基本上是用 SQL 执行时间 作基准(类似 Oracle 基于等待的优化思想。另外，在 MySQL 中我还没发现根据 逻辑 IO 作基准的方法，这样对于存储层的性能控制就有些不好入手)具体如何操作我就不赘述了。默认情况下，在产品环境中如果临时决定起用该特性是影响可用性的。另外，旧一些的版本时间粒度相对比较大(最小 1 秒钟)。可以通过 Microslow Patch 来解决这个问题(粒度可以到百万分之一秒)。这个 Patch 在开发测试环境也很有用武之地，有些公司的线下开发环境数据不能达到产品环境的规模，如果也把眼光放到抓取执行时间大于 1 秒钟的 SQL 无疑会漏掉很多潜在的问题语句。
在 MySQL 5.0 之后，利用 --log-queries-not-using-indexes 参数可以抓到未使用索引的慢查询。为什么 SQL 没有使用索引，这恐怕是开发 DB 应用的朋友要问的最常见的问题之一。
关于 Slow Query Log 的分析，MySQL 自带有 mysqldumpslow 分析工具，除此之外，也有包装的更好(?)一点的开源工具，比如 MyProfi，以及 Mysql-log-filter。
Sun 收购 MySQL 之后，相信很多人都会对 Dtrace 能否集成到 MySQL 比较感兴趣。其实原来就有人利用 Dtrace 来分析 MySQL 性能问题。不过这个方式门槛还比较高，也没有形成比较清晰的方法论。
网上关于 MySQL 优化的文章汗牛充栋，我这篇就当是读书笔记吧。
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