MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 今天我们特别邀请了资深的Linux运维老司机惨绿少年Linux来给大家体验MySQL的优化实战,助你高薪之路顺畅。 作者:惨绿少年Linux,马哥Linux原创作者社群特约作者,资深Linux运维工程师,作者博客:www.nmtui.
通过rpm -qa 查询到系统通过rpm安装的所有软件,太多了,不方便查看,所以我们可以通过管道符 | 配合着grep进行过滤查询。
MongoDB数据库默认的管理工具是(CLI)Shell命令行,对于专业的DBA来说比较容易上手,但是对于普通人员GUI可视化工具更方便使用。我们就来介绍13个好用的MongoDB可视化工具。MongoDB官方提供了社区版的Compass,可以独立安装使用,也提供了云服务器版本MongoDB Atlas。商业版本的MongoDB必须购买其订阅。MongoDB Atlas旨在在AWS,Azure和Google Cloud等云平台上运行。阿里云MongoDB数据库也提供了基于Web的管理工具。免费使用。MongoDB自带的Shell命令行工具,大家应该很熟悉了。
TIDB 是一个分布式数据库,那么与单机相比,他的文件的分布式使用与单机架构的数据库是有不同的。
Mongo DB ,是目前在 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式,备受当前 IT 从业人员的青睐。Mongo DB 很好的实现了面向对象的思想(OO 思想),在 Mongo DB 中 每一条记录都是一个 Document 对象。Mongo DB 最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写 SQL 语句,直接调用方法就可以轻松的实现 CRUD 操作。 一、下载 mongodb 前往 mongodb 官网下载页面:https://www.mongodb.org
◆ 概述 监控mysql性能的工具有很多,好的工具是诊断myql性能瓶颈和排除服务器的利器。日常工作我们常常用到工具如zabbix(借助脚本或插件),Prometheus(本人工作中常用)、MONyog等。但在一些特殊情况下,这它们并不总是完美满足mysql开发人员或管理员的常见需求,或者在某些情况一下可能无法正常工作。令人兴奋的是mysql社区创建了各种开源工具来填补这些空白。今天分享4个命令行工具来监控Linux中mysql数据库正常运行时间、负载和性能。 ◆ 1 、Mytop Mytop是开源和免费
在web开发中,我们经常会写出一些SQL语句,一条糟糕的SQL语句可能让你的整个程序都非常慢,超过10秒一般用户就会选择关闭网页。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
$ sqlplus system/manager @ file.sql 执行sql脚本文件
chown -R oracle:oinstall /soft/database/oracle/ chown -R 755 /soft/database/oracle/
Linux没有图形化界面,我们只能通过控制台去操作系统,我们就要使用类似DOS命令的Linux命令去操作系统
$ mysql -uroot -p mysql>set password=password('your_passord');
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统,通过启动和关闭MySQL服务,可以控制数据库的运行状态。本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。
首先我的项目运用的时Mysql,在做一个数据更新操作的时候,提示异常:System.Exception:“ExecuteNonQuery:Packets larger than max_allowed_packet are not allowed.”,通过查找了网上的一些方案主要是因为本地数据库运行最大查询的数据包太小的原因,也正是因为这个运行数据更新一直无法成功,导致后面的操作无法进行。
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响,以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
Linux 有一个显著的特点,在正常情况下,你可以通过日志分析系统日志来了解你的系统中发生了什么,或正在发生什么。的确,系统日志是系统管理员在解决系统和应用问题时最需要的第一手资源。我们将在这篇文章中着重讲解 Apache HTTP web server 生成的 Apache access 日志。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
上周五面试了字节的第三面,深感数据库知识的重要,我也意识到在平时的学习中,自己对于数据库的学习较为薄弱。甚至在有过一定实习经验之后,依旧因为开发分工的原因,对数据库方面的知识掌握依旧不多。我也相信,很多人对MySQL的 索引、 日志、 多版本并发控制、 ACID等等都只停留在八股文的阶段。
学完数据库基础知识,要想更深入地了解数据库,就需要学习数据库进阶知识,今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
上述我们介绍了Linux系统软件安装的四种形式,接下来我们就通过第一种(二进制发布包)形式来安装JDK。 JDK对应的二进制发布包,在课程资料中已经提供,如下:
创建数据库目录: MongoDB的数据存储在data目录的db目录下,但是这个目录在安装过程不会自动创建,所以你需要手动创建data目录,并在data目录中创建db目录。
vmstat 和 top 都是 Linux 系统自带的命令,提供了实时的监控信息,对于系统管理员和开发人员来说非常有用。
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包,最初是在SoundCloud上构建的。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。为了强调这一点,并澄清项目的治理结构,Prometheus于2016年加入云原生计算基金会,作为继Kubernetes之后的第二个托管项目。
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
今天给大家分享mysql常用的服务器状态命令 ,希望对大家日常运维mysql数据库或者调优提供一些帮助!
MySQL提供了多种日志功能,用于记录数据库运行时的各种信息,如错误日志、一般查询日志和慢查询日志等。这些日志可以帮助数据库管理员监控数据库的运行状态、诊断问题和优化性能。下面将详细说明这三种日志的查看方法,并提供具体的示例。
字符集:是一个系统支持的所有抽象字符的集合。字符是各种文字和符号的总称,包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等。
php 程序员应具有什么样的能力,才能更好的完成工作,才会有更好的发展方向呢?在中国我想你不会写一辈子代码的,那样不可能,过了黄金期,你又怎么办呢? php 能力 1、了解阶段,你能写一些代码,因为那是在手册和 google 的帮助下,你才完成的。变量乱定义,N 多函数不知道,做起事来很慢,想到什么写什么,代码写的比较乱,后期维护很麻烦。 2、熟悉阶段,经常查函数,手册估计也看过一,二遍了,常用的函数基本上你都了解了。后 期维护给你带来了不少痛苦,你开始发现自己的代码有很多不足,开始思考如果改进自己的代码,
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle旗下的产品。 MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一。数据库的稳定运行是保证业务可用性的关键因素之一。这一小节当中将介绍如何使用Prometheus提供的MySQLD Exporter实现对MySQL数据库性能以及资源利用率的监控和度量。
MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
master(虚拟机centos7,NAT模式,固定ip):192.168.131.129
帆软报表报表内置一个hsql数据库finedb,finedb保存在%FR_Home%/WebReport/WEB-INF下,里面存储了op=fs数据决策系统中除平台属性配置以外的所有信息,包括目录树设置以及模板定时任务信息等等,平台属性配置信息保存在fsconfig.xml中。
一、表名 和 数据库名 不要用大小写混合(即驼峰式),应该全部用小写,使用下划线作为连接符。
NC这一阵子MONGODB 的需求起来了,但问题是之前没来之前也用MONGODB 但实际得情况是,不怎么样。运维的同事告诉我,MONGODB 在公司原来的情况可以用一句话来表达,有这么个东西。
最近才无意中发现,原来微软已经在去年(2016年)的3月8日(一个特殊的日子)发布了SQL Server on Linux 版本,已经过去一年多了,我竟然才知道,真是大意了。无论怎样,还是先大概的试一下吧,至少先把数据库安装上看看长什么样子的吧。 先说下安装的前提条件:
MySQL 对于很多 Linux 从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。
依据客户端查询来设计集合的片键及索引,最近几天突然需要查询历史数据进行分析,我们的有些集合count达到亿条以上,每个文档几百个字段。突如其来的查询分析,数据库非常的卡,尤其这几天刚刚加入一个新的分片。前天上午来看,发现主分片竟然奔溃了,至于为什么查询量大,数据库会奔溃,需要后续进行分析。
aof 类似于 mysql 的二进制日志,它把所有的操作都记录在日志里。而 rdb 就是真正存储的数据,相当于把内存中 redis 的所有数据快照到了磁盘中。
当你写一个程序或配置一个服务时,你最终都要持久化存储信息。有时候,你只需要一个 INI 或者 YAML 配置文件就够了。而有时候,一个自定义格式的 XML 或者 JSON 或其他类似的文件会更好。
B. pg_replication_slots视图中lag字段值表示当前与主库之间的延迟
介绍 web版 linux(终端[终端回放] 文件 脚本 进程)、数据库(mysql postgres)、redis(单机 哨兵 集群)、mongo统一管理操作平台 开发语言与主要框架 前端:typescript、vue3、element-plus 后端:golang、gin、gorm 系统相关资料 项目文档: https://objs.gitee.io/mayfly-go-docs 系统操作视频: https://space.bilibili.com/484091081/channel/collectio
1, 创建mysqld数据库的管理用户: 要把root用户设置为管理员,我们应该运行下面的命令; [root@linuxsir01 root]# mysqladmin -u root password 123456 一般情况下,mysqladmin所在目录已经加到$PATH中,如果该命令没有找到,查看软件包安装是否正确,确保Mysql-server和Mysql-client两个软件包都已经安装成功,然后可以rpm -qf Mysql-client查看该命令安装到那个目录中,将该目录加到$PATH
MongoDB(来自于英文单词“Humongous”,中文含义为“庞大”)是可以应用于各种规模的企业、各个行业以及 各类应用程序的开源数据库。作为一个适用于敏捷开发的数据库,MongoDB的数据模式可以随着应用程序的发 展而灵活地更新。与此同时,它也为开发人员 提供了传统数据库的功能:二级索引,完整的查询系统以及严格 一致性等等。 MongoDB能够使企业更加具有敏捷性和可扩展性,各种规模的企业都可以通过使用MongoDB来 创建新的应用,提高与客户之间的工作效率,加快产品上市时间,以及降低企业成本。
流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。
如何衡量Zabbix的性能情况?一台基础配置的Zabbix到底能监控多少主机,能使用监控多少监控项?性能瓶颈出在哪里?如何优化配置?
用户提交数据更新到主库,主库会生成二进制日志,写入到 bin log 中;主库开启 dump 线程,用来给从库的 io 线程传送 bin log;从库的 io 线程去请求主库的 bin log,并将得到的 bin log 写入到中继日志(relay log)中,sql 线程会读取 relay log 文件中的日志,并解析成具体的操作,来执行数据库更新,保证主库和从库数据一致,完成主从复制。
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