在Linux系统上，有多种方法可以找到占用硬盘空间最大的文件。以下是三种常用的方法：
在linux运维中，经常会出现莫名的磁盘爆满，但通过du -sh * 发现文件占用不大，这个时候就要怀疑是不是隐藏的文件占用了较大空间。 注意 Linux 里的文件被删除后，空间没有被释放是因为在 Linux 系统中，通过 rm 或者文件管理器删除文件将会从文件系统的目录结构上解除链接 (unlink) 。然而如果文件是被打开的(有一个进程正在使用)，那么进程将仍然可以读取该文件，磁盘空间也一直被占用。装态为 deleted 为标记被删除，其实该文件并没有从磁盘中删除，类似windows下的回收站状态。
我的 MongoDB 上面有很多库，每个库里面有很多集合。他们占用了太多的储存空间。现在我想找到占用空间最大的10个集合，应该如何操作？
转载：运维研习社 如果我们的服务器配置了企业微信或者钉钉的报警,那么我们可能会收到如下的消息. 📷 image-20220117165235844 登录服务器，通过 df -Hl 查看 📷 和告警信息一致，接着我们就是要找到导致磁盘空间满的目录或文件,如何找到占用空间大的目录或文件？一种比较笨的方法是，在根目录下，通过 du -hs 命令，列出各目录所占空间大小 📷 之后再用同样的方法继续到对应目录下去找 再相对高效一点的方法是通过 du 的 - d 参数，或 --max-depth，设置查询的目录深度，目
再相对高效一点的方法是通过du的-d参数，或--max-depth，设置查询的目录深度，目录深度增加，所查询的目录，展示出来会很多，这个时候可以通过grep进行过滤
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。 对于文章中出现的任何错误请大家批评指出，一定及时修改。 有任何想要讨论和学习的问题可联系我：
排序算法比较图片如何分析一个排序算法？可以从以下三个方面分析排序算法:1、 时间效率 这里所谓的实践效率就是时间复杂度。复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。对于时间复杂度的分析，要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来，分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。2、 空间消耗 所谓的空间消耗对应的是空间复杂度，在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1)，此时该排序叫做原地排序。注意：是额外的内存空间，存储
Linux删除大量文件会报错 -bash: /bin/rm: Argument list too long
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
每当我想下载一个新App，在应用商店点击下载却看到“空间不足”的提醒时，我的内心是崩溃的。
参考文章：how to check directory size in Linux
当一个列可以选择多种数据类型时,应该优先考虑数字类型,其次是日期或者二进制类型,最后是字符类型,对于相同级别的数据类型,应该优先选择占用空间小的数据类型 理由: 1)在对数据进行比较时,字符类型处理与当前所使用的排序规则是相关的, 而数字和二进制是按照二进制大小来进行的,同样的数据,字符类型比数字处理慢 2)在数据库中,数据处理 是以页为单位的,每页的大小是恒定的,在innodb中,每页的大小是16k,数据占用空间越小,页中能容纳的数据个数就越多,减少磁盘IO,有利于性能的提升
打好牢固的基础，是成就高楼万丈的基石头。在学习算法之前，我们先了解算法是什么？如何设计算法？什么才是“好”算法？如何优化算法？
之前做的SQL审核工具不支持text类型的字段的，今天一个业务方问我为什么不支持text字段，大概给他讲了讲，后续发现可能还有些不完善的地方，这里总结一下text的用法，先来看看官方文档上对这个字段的解释：
对于上面的结果，也许你并不感到意外。如果你的疑问是为什么不是2而是3，那么建议你看看《谈一谈字节序的问题》。同样是指针类型，b和c有什么区别？ 一个是指向整型的指针，一个是指向char型的指针，当它们执行算术运算时，它们的步长就是对应类型占用空间大小。 即
NULL是SQL常见的关键字之一，表示“空，无”的意思。它在SQL中是一种独特的存在，今天来汇总一下与它相关的知识点，看看这些你都知道吗？
② 创建索引和维护索引需要空间成本，每一条索引都要占据数据库的物理存储空间，数据量越大，占用空间也越大（数据表占据的是数据库的数据空间）
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同，使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值，尤其使用内存表临时表进行排序，操作时。因此最好只分
算法就是通过一些指令，用系统的方法描述解决问题的策略机制。通俗讲就是用于计算的方法，通过该这种方法可以达到预期的结果。
MAT(Memory Analyzer Tool)，一个基于Eclipse的内存分析工具，是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具，它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析，快速的计算出在内存中对象的占用大小，看看是谁阻止 了垃圾收集器的回收工作，并可以通过报表直观的查看到可能造成这种结果的对象。 官网地址：https://www.eclipse.org/mat/
在设计好表结构之后, 就需要进行物理设计, 将实体及属性映射到具体表和列. 而合理选择存储引擎和列类型也是数据库设计十分重要的一个环节.
通常我们在 Unix or Linux 服务器上查看磁盘空间和文件空间占用都会用到df和du这两个常用的目录。
BitMap也称为位图，其原理和布隆过滤器类似，其基本原理都是使用位数组及其下标来表示某些元素是否存在，其在处理大量数据的排序、查询、去重，以及在用户群做交集和并集运算的时候也有极大的便利
某天下午测试环境服务器出现tab无法补全命令，给出的提示大概意思就是说,无可用空间无法创建临时文件，不过这次跟上次出现的问题比较像，上次服务器出现的问题，因此楼主判断可能是服务器数据盘被占满，果不其然,使用df -h命令看到服务器数据盘出现100%被占用的情况。
数据可存储范围: 可以存储-2^31 ~ 2^31-1之间所有的 正负整数, 占用空间: 4个字节(每个int类型数据).
当我们安装好 MySQL 数据库后，会发现数据库实例自带有 information_schema 系统库，你是否有去关注过这个系统库呢？是否有查询过此库中的表数据呢？又是否清楚此库存在的具体作用呢？带着这些疑问，我们一起来看本篇文章。
上一篇文章我们讲到，学习一门新语言最好的方式就是通过类比思想，这样我们能够以最低的代价由浅入深地去学习、掌握一门新的语言。
上篇文章中，给大家介绍了《10 款你不知道的 Linux 环境下的替代工具！》主要包括：bat、duf、tldr、htop、glances、exa、fd、ag、axel、pydf 方面的内容及运用，后来我继续摸索，又发现一些很好的替代品并进行归纳。
Deskreen是一款可以将你的电脑屏幕无线投射到任何设备上的软件只要你的设备有浏览器和网络连接就可以实现屏幕共享。Deskreen支持多种分辨率和帧率还可以对屏幕进行缩放、旋转、裁剪等操作。Deskreen还可以保护你的隐私因为它不会上传你的数据到任何服务器而是通过本地网络进行传输。
MySQL中的索引可以使用多种数据结构实现,包括B+树、哈希表、红黑树等。本文将对几种常见的数据结构进行对比分析。
Vivado真的是太庞大了，现在一个安装包都要90GB的大小，安装过程甚至需要277GB的空间。真是应了那句话了：硬件但凡有一点升级，都会被软件立马吃掉。
在C/C++中，struct类型中的成员的一旦声明，则实例中成员在内存中的布局(Layout)顺序就定下来了，即与成员声明的顺序相同，并且在默认情况下总是按照结构中占用空间最大的成员进行对齐(Align)；当然我们也可以通过设置或编码来设置内存对齐的方式. 然而在.net托管环境中，CLR提供了更自由的方式来控制struct中Layout：我们可以在定义struct时，在struct上运用StructLayoutAttribute特性来控制成员的内存布局。默认情况下，struct实例中的字段在栈上的布局(Layout)顺序与声明中的顺序相同，即在struct上运用[StructLayoutAttribute(LayoutKind.Sequential)]特性，这样做的原因是结构常用于和非托管代码交互的情形。
Win10 C盘 系统和保留 占用空间 非常大 今天在写代码的时候，突然发现Redis起不来了，一看原因，是因为C盘空间不足。然后，我看了下C盘，发现。。。 一个叫系统和保留的东西，居然占了110G的空间。难怪Redis起不来。 然后，在网上找了各种方法，但是，网上大部分都是说，这个系统和保留是以前的老系统啊，或者系统升级文件残留，可是，我找了半天也没看到。 [在这里插入图片描述] 用360扫描硬盘，也不能发现大文件究竟在哪。 就在一筹莫展的时候，我打开了Everything这个软件，然后用把所有文件按大小
综上所述，在ClickHouse的MergeTree中，一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分，支持范围查询和按顺序读取数据；二级索引主要用于查询优化，提供额外的查询功能和过滤条件。
查看数据库占用空间 SELECT CONCAT(ROUND((sum(DATA_LENGTH)+sum(INDEX_LENGTH))/(1024*1024),2),'M') as 'Datebase Size' FROM information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA='数据库名称'; 查看表占用空间 SELECT CONCAT(ROUND(SUM(DATA_LENGTH)/(1024*1024), 2), ' MB') AS 'Total Table Size'
日期算是我们在日常开发中经常用到的数据类型，一般来说一张表都有 createTime 和 updateTime 字段，MySQL 中针对日期也提供了很多种不同的数据类型，如： datetime timestamp int 等等。甚至也有人直接将日期存为字符串的。 那么到底该用哪种类型来保存日期呢？ 1. 字符串 在这些类型中，首先应该排除掉的就是字符串了，很多新手小伙伴爱用字符串存储日期，但实际上这并不是一个很好的方案。 使用字符串存储日期，第一个显而易见的问题就是无法使用 MySQL 中提供的日期函数，
现在有一个算法是这样的，给定一个数组，将数组中每个元素都乘以2返回，我实现了下面两种形式：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。char varchar varchar2 的区别 区别: 1．CHAR的长度是固定的，而VARCHAR2的长度是可以变化的， 比如，存储字符串“abc”，对于CHAR (20)，表示你存储的字符将占20个字节(包括17个空字符)，而同样的VARCHAR2 (20)则只占用3个字节的长度，20只是最大值，当你存储的字符小于20时，按实际长度存储。 2．CHAR的效率比VARCHAR2的效率稍高。 3． 目前VARCHAR是VARCHAR2的同义词。工业标准的VARCHAR类型可以存储空字符串，但是oracle不这样做，尽管它保留以后这样做的权利。Oracle自己开发了一个数据类型VARCHAR2，这个类型不是一个标准的VARCHAR，它将在数据库中varchar列可以存储空字符串的特性改为存储NULL值。如果你想有向后兼容的能力，Oracle建议使用VARCHAR2而不是VARCHAR。
上面3张图展示了文件大小与占用空间的大小几种情况，前两种场景是比较常见的情况，之所以有时文件大小会比占用空间小时因为簇大小的限制，簇代表了可以分配用来保存文件的最小磁盘空间量，笔者存放sparse.txt文件所在区簇的大小为4096字节，图1中文件大小为4096字节（可以使用chkdsk命令查看），所以5K的文件需要2个簇来存储，如下图所示：
c语言中u8，u16，u32和int区别为符号不同、数据范围不同、内存占用的空间不同。
数据访问具有局部性，符合二八定律：80% 的数据访问集中在 20% 的数据上，这部分数据也被称为热点数据。
相对映射较好的解决了绝对映射的缺点,但当遇到待排数据分布较为分散且跨度较大时,就不太适合使用计数排序来进行排序了.
在上一章的学习，我们对ElasticSearch有了比较清晰的理解，然后本博客继续学习ES中比较重要的核心原理和具体实现。相对于MySQL的索引机制，大部分是基于B+树的，需要我们进行手动创建索引，但是ES的索引是不需要手动创建的，默认是自动创建索引的。所以学习ES的倒排索引可以和MySQL的索引做一个对比，进行学习，思考一下为什么ES的倒排索引可以达到近实时（NRT）的查询效率
不管是使用电脑还是维护服务器，都会遇到一个问题，磁盘空间不足。一般都是通过 du 命令来统计磁盘占用空间。
最近在学习MySQL优化方面的知识。本文就数据类型和schema方面的优化进行介绍。
U盘提示：U盘文件突然不见但还占用空间如何解决？相信大家对U盘都很熟悉，几乎每个人都有，因为U盘内存空间大，便于储存文件，很方便。U盘弹出资料不见但还占用空间实测解决教程以上就是系统U盘U盘文件突然不见但还占用空间的具体解决方法，需要注意的是在修复U盘的时候，一定不要拔出U盘或者将电脑断电。
在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程，前者为主控进程，负责创建Spark上下文，提交Spark作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个Executor进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给Driver，同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存管理相对来说较为简单，本文主要对Executor的内存的管理进行分析，上下文中的Spark内存均特指Executor的内存。
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