开发指南—DAL语句—SHOW—SHOW PROCESSLIST

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
简介: 本文介绍如何使用SHOW PROCESSLIST和SHOW PHYSICAL_PROCESSLIST语句。

SHOW PROCESSLIST

您可以使用如下语句查看PolarDB-X中的连接与正在执行的SQL等信息:

  • 语法
SHOW PROCESSLIST
  • 示例
mysql> SHOW PROCESSLIST\G

ID: 1971050
USER: admin
HOST: 111.111.111.111:4303
DB: drds_test
COMMAND: Query
TIME: 0
STATE:
INFO: show processlist
1 row in set (0.01 sec)
参数 说明
ID 本次连接的ID,为一个Long型数字。
USER 建立此连接所使用的用户名。
HOST 建立此连接的机器的IP与端口。
DB 此连接所访问的数据库名称。
COMMAND 目前有如下两种取值:
  • Query:当前连接正在执行SQL语句。
  • Sleep:当前连接正处于空闲状态。
TIME 连接处于当前状态持续的时间。
  • 当COMMAND为Query时,代表此连接上正在执行的SQL已经执行的时间。
  • 当COMMAND为Sleep时,代表此连接空闲的时间。
STATE 目前无意义,恒为空值。
INFO
  • 当COMMAND为Query时,为此连接上正在执行的SQL的内容。
    说明 当不带FULL参数时,最多返回正在执行的SQL的前 30 个字符。当带FULL参数时,最多返回正在执行的SQL的前1000个字符。
  • 当COMMAND为Sleep时,为空值,无意义。

SHOW PHYSICAL_PROCESSLIST

您可以使用如下指令查看所有正在执行的物理SQL信息:

  • 语法
SHOW PHYSICAL_PROCESSLIST

  • 说明 当SQL比较长的时候,使用SHOW PHYSICAL_PROCESSLIST语句返回得到的SQL会被截断,这时可以使用SHOW FULL PHYSICAL_PROCESSLIST语句获取完整SQL。
  • 示例
mysql> SHOW PHYSICAL_PROCESSLIST\G
1. row **
ID: 0-0-521414
USER: tddl5
DB: tddl5_00
COMMAND: Query
TIME: 0
STATE: init
INFO: show processlist
2. row **
ID: 0-0-521570
USER: tddl5
DB: tddl5_00
COMMAND: Query
TIME: 0
STATE: User sleep
INFO: /DRDS /88.88.88.88/b67a0e4d8800000/ / select sleep(1000)
2 rows in set (0.01 sec)
  • 说明
    • 返回结果中每一列的含义与MySQL的SHOW PROCESSLIST 指令等价,详情请参见 SHOW PROCESSLIST Syntax
    • 但与MySQL不同,PolarDB-X返回的物理连接的ID列为一个字符串,并非一个数字。
相关文章
|
机器学习/深度学习 并行计算 异构计算
面向高效能计算的深度学习框架优化策略
【8月更文第9天】随着深度学习在各个领域的广泛应用,对训练模型的速度和效率要求越来越高。为了满足这些需求,深度学习框架需要针对不同硬件平台进行优化。本文将探讨针对GPU、TPU等硬件平台的优化策略,重点关注数据传输效率、并行计算策略及内存管理等方面。
482 1
|
9月前
|
Python
课时41:input函数
本文主要讲解Python的`Input`函数和条件判断语句。先详细介绍了`Input`函数的功能、使用方法、返回值特点,包括可接收用户输入、程序调用时会暂停等待输入、返回值为字符串、可设置提示文字等,还说明了其能用于阻止程序立即结束的额外用途,之后布置了使用`Input`函数和`if`语句的练习,最后引出后续要讲解的`if-else`语句。 1.`Input`函数概述 2.`Input`函数的使用及特点 3.`Input`函数结合`if`语句的应用示例 4.`Input`函数的额外用途:阻止程序立即结束
651 0
|
9天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
305 164
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
318 155

热门文章

最新文章