本篇文章给大家谈谈crea肌酐偏高是什么意思，以及creating的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
文章详情介绍：
肌酐是评估肾脏排毒能力的指标，超过这个数，肾损伤已经很严重了
如果血检报告显示肌酐偏高，不少人心里肯定会咯噔一下，”哎呀，是不是我的肾不好呀”。如果肌酐值正常，心中的石头自然就会放下了。
但实际上，肌酐的临床意义并非这么简单。今天，“问上医”就跟大家讲讲肌酐到底是一项什么指标，导致肌酐升高的原因有哪些。
肌酐值的高低可以反映肾功能的好坏
血肌酐是临床上普遍使用的评估肾脏功能的检查指标。血肌酐有外源性肌酐和内源性肌酐之分。
外源性肌酐指的是我们每天进食的鱼、肉等高蛋白食物在体内分解产生的肌酐。
内源性肌酐是肌肉中的肌酸分解、代谢生成的小分子物质（每20克肌肉可代谢产生1毫克的肌酐），这些肌酐通过血液循环后进入肾脏，再顺着尿液排出体外。
即便每天都有外源性肌酐摄入，但由于身体的肌肉量相对稳定，所以肌酐的生成量相对稳定，所以体内血肌酐的浓度主要取决于肾脏的滤过和排泄功能。
如果肾脏的滤过能力下降，肌酐排不出去，就会导致体内血肌酐浓度升高。
血肌酐超过多少就要提高警惕了？
人体内的血肌酐水平会稳定在一个固定的范围内。一般来说，肌酐值越高，肾小球的滤过功能越差。
血肌酐的正常范围是：成年女性血肌酐的正常值通常在44~97umol/l上下；成年男性血肌酐在53~106umol/l上下。
很多肾病患者反映，不同医院的肌酐测试结果不同，这跟医院检验科所使用的检查方法、试剂、厂家都有关系，目前全国没有规范化的标准。
不过，一般大医院的检验结果不会相差太远，如果要做肌酐前后对比，最好选择同一家医院。
血肌酐升高越明显，肾脏损伤越严重
肾脏的代偿功能十分强大，如果两个肾脏都正常，那么只要一个肾脏发挥功能，血肌酐就能维持在正常水平。
也就是说，只有当肾小球滤过率低于正常的1/3，肌酐才开始升高。换言之，轻度的肾功能不全并不会引起肌酐等指标的异常。
而且，肌酐值容易受饮食习惯、年龄、肌肉含量等因素的影响，个体差异较大，所以临床上也常通过计算肌酐清除率来评估肾脏清除毒物的能力，这也是目前评价肾功能最可靠、最常用的指标。
常规体检只包括血肌酐一项，没有肌酐清除率。因此，有肾脏疾病的患者体检时建议额外查一查肌酐清除率。
导致血肌酐升高的原因有哪些？
（1）生理性的升高
并非所有的肌酐升高都表示身体存在某些疾病。年龄、高蛋白饮食都会导致肌酐升高。
血肌酐值会随着年龄的增长而自然升高，70岁以上的老年人，血肌酐值最高可达120，这是正常的肾功能生理性减退，不必担心。
此外，高蛋白食物会在体内转化成肌酐，吃得太多也会导致肌酐水平轻度升高。
（2）病理性的升高
有很多疾病都可能损伤肾功能，升高血肌酐，像慢性肾炎、肾结石、糖尿病性肾病、高血压肾病、红斑狼疮性肾病、严重感染等。
除此之外，长时间使用某种药物也可能引起肌酐水平升高。大部分的药物都经肾脏代谢，长时间服用或不正确服用都可能导致肾功能受损。
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洞见 MySQL
简介
数据库作为业务的顶梁柱，左右着应用架构及应用性能，应用服务性能可以通过对服务本身横向伸缩来解决，但是数据库的性能决定了应用的最终命脉，MySQL 作为数据库之王，几乎运用在各行各业。随着业务增量，不规范的使用 SQL、大量慢查询会将应用拖垮，所以观测它显得尤为重要。
MySQL 集成
【 MySQL 集成文档 】
https://docs.guance.com/datakit/mysql/
MySQL 监控
主要从4个方面来全局查看 MySQL 相关指标信息
概览
活动用户信息
InnoDB
锁信息
概览
概览部分主要是对 连接数、QPS、TPS、异常连接数、每秒无索引 join 查下次数、Schema 大小分布、慢查询、锁等待时长等维度对 MySQL 进行概览分析。
活动用户信息
你关注过 MySQL connection 吗？先来看个 error
MySQL: ERROR 1040: Too many connections
我们知道 MySQL 连接允许长连接和短连接，其自身建立连接的过程存在较大开销，所以一般会采用长连接。但使用长连接后可能会占用内存增多，因为 MySQL 在执行查询过程中临时使用内存管理连接对象，这些连接对象资源只有在连接断开时才会释放。如果长连接累计很多将导致内存占用加大而被系统强制 KILL 而发生 MySQL 服务异常重启的现象。
针对长连接的这种情况需要定期断开，可以通过判断连接所占用内存大小来推测是否为持久性的长连接。另外可以在每次执行较大的操作后执行 mysql_reset_connection 来重新初始化后连接资源。
MySQL 连接通常是一个用户请求一个连接，如果请求操作长时间没有执行完毕，会造成连接堆积，并迅速消耗数据库的连接数。也就是说如果数据库中有长时间没有执行完毕的 SQL，它会一直占用着连接并不释放。而在此时应用的请求会一直不断的涌入数据库，造成数据库连接数被快速用完。
在云原生、微服务背景下，对数据库的 Connection 要求越来越高，所以 MySQL Connection 也容易成为应用的瓶颈，Too many connections会导致 MySQL 所在机器 CPU 爆满，同时也会导致应用因无法获取更多的 Connection 而使业务中断。实时监控它，可以让我们快速的找到数据库瓶颈。甚至可以找到每一个用户 Connection 相关细节，比如当前用户 Connection 数以及累计 Connection 数。
同时我们也能够根据当前 Connection 对 MySQL 做出优化操作：
增加最大连接数
主从备份读写分离
业务拆分引入多个数据库实例
增减缓存减少查询
等等
InnoDB
通过配置 mysql.conf 中innodb=true 参数来开启 InnoDB 指标采集
锁信息MySQL 慢查询
对于生产业务系统来说，慢查询也是一种故障和风险，一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且 SQL 执行得越慢，消耗的 CPU 资源或 IO 资源也会越大，因此，要解决和避免这类故障，关注慢查询本身是关键。
目前有两种方式可以进行优化慢查询操作
1、通过开启 slow log 慢查询日志，收集慢查询日志，人为对慢查询 SQL 执行 explain。
2、利用观测云 通过 MySQL 开启 dbm 采集数据库性能指标，同时会自动选取部分执行耗时较高的 SQL 语句，获取其执行计划，并采集实际执行过程中的各种性能指标。
MySQL slow log广义慢查询
我们更多常见的都是狭义慢查询，即查询时间超过了既定的时间，比如默认超过 10s 没有返回结果的查询语句标记为慢查询。除了这个之外，有一些情况也是可能导致慢查询发生，所以也是可以标记为慢查询：
返回记录集比较大的。
频繁使用没有使用索引的查询
开启慢查询日志
以下配置是 MySQL 5.7 开启慢查询的方式
#### slow log 慢查询日志 ####
slow_query_log = 1 ## 开启慢查询日志
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log ## 慢查询日志文件名称
long_query_time = 2 ##sql 语句超过2s就记录
# min_examined_row_limit = 100 ## sql执行中examined_row 取出数据必须大于100行才会记录
#log-queries-not-using-indexes ## 没有使用索引SQL的sql记录到慢查询
log_throttle_queries_not_using_indexes = 5 ## 限制每分钟记录没有使用索引Sql的次数 意思就是：一条sql语句一直在记录 记录太多了 占存储 一分钟只记录5次
log-slow-admin-statements = table ##记录管理的操作，例如alter | analyze talbe 命令
log_output = file ## 记录慢查询日志的格式 FILE|TABLE|NONE 默认是文件格式 TABLE 是以表的格式 不建议用table
log_timestamps = 'system' ## 慢日志记录的时间格式 采用系统的时间
这里记录了TOP 100的慢查询语句，需要查看更多慢查询，可以在日志查看器查看更多日志信息
MySQL dbm
数据库性能指标主要来源于 MySQL 的内置数据库 performance_schema, 该数据库提供了一个能够在运行时获取服务器内部执行情况的方法。通过该数据库，DataKit 能够采集历史查询语句的各种指标统计和查询语句的执行计划，以及其他相关性能指标。采集的性能指标数据保存为日志，source 分别为 mysql_dbm_metric, mysql_dbm_sample和 mysql_dbm_activity。
通过开启 dbm 可以直接采集到数据库性能指标数据，采集器配置参考：【 MySQL 】
https://docs.guance.com/datakit/mysql/#performance-schema
[[inputs.mysql]]
# 开启数据库性能指标采集
dbm = true
...
# 监控指标配置
[inputs.mysql.dbm_metric]
enabled = true
# 监控采样配置
[inputs.mysql.dbm_sample]
enabled = true
# 等待事件采集
[inputs.mysql.dbm_activity]
enabled = true
...mysql_dbm_metric视图
通过开启 dbm 采集上来的数据库性能指标，可以在视图上直观分析当前数据的性能：慢查询最大耗时、慢插入最大耗时、慢查询 SQL 执行次数、单条 SQL 最大执行次数（执行频率）、最长锁时间等。
在视图 【SQL 耗时 TOP 20 】,根据查询时间倒排序，取出前20条 慢查询的 SQL ,也可以通过调整里面的参数来展示自己需要的 TOP N。
mysql_dbm_activity视图
通过构建mysql_dbm_activity 视图，可以观测到当前 正在执行的 SQL 数、事件类型分布（当前事件属于CPU事件还是 User sleep 事件等）、事件状态分布（比如：Sending data、Creating sort index等）、事件Command Type 分布（如当前是 Query 还是 sleep ）以及事件列表。
事件类型分布
指的是 Processing SQL 的事件类型
CPU
User sleep
事件状态分布
即当前 Processing SQL 的状态类型分布情况，状态类型主要有如下几种：
init ：初始执行
Sending data：正在发送数据
Creating sort index ：正在创建排序索引
freeing items：释放当前项目
converting HEAP to MyISAM：将堆转换为MyISAM
query end：查询完成
Opening tables：正在打开表
statistics：统计
事件Command Type 分布
即当前 Processing SQL 的 Command Type 分布情况，主要有以下几种类型：
query : 查询，query 需要结合 事件状态一起分析
sleep：休眠，还没有被调度
daemon：以 daemon 方式运行
事件列表
事件 Top 100 ，即查询当前100条事件记录，包括事件id（processlist_id）、processlist_user(当前事件所属用户)、DB Host(事件主机)、SQL(执行事件语句)、process Host(事件发起主机)、事件类型、事件状态以及事件执行时间等。
根据 schema 来查看 process 事件走势
通过查看对应 schema 的事件走势，来分析当前 schema 的压力情况。
视图模板
[MySQL 监控视图]
[MySQL Activity]
[MySQL dbm Metric]
[MySQL 慢查询]