导读:深入学习MySQL的时候总是习惯性的和Oracle数据库进行比较。在学习MySQL InnoDB的存储结构的时候也免不了跟Oracle进行比较。Oracle的数据存储有表空间、段、区、块、数据文件;MySQL InnoDB的存储管理也类似,但是MySQL增加了一个共享表空间和独立表空间的概念。
这个问题确实是服务器系统盘满了,mysql指定的临时文件目录满掉,大概就是这个意思.
今天查看两个月前上线的小项目,发现运行非常慢,而且增删改查失效了(吓我一大跳),急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
大多数人可能在系统磁盘存储不足的情况下执行释放空间这个操作,也可能在 Linux 系统磁盘存储满了的情况下执行这个操作。
随着现在新内核的EasyGBS、EasyNVR以及EasyCVR的使用场景越来越广泛,这些平台也被运用在大小不同的很多实际项目中。在功能上,基本都能满足大部分用户的需求,也有少部分项目需要进行功能的定制。
Innodb是使用16k大小的数据页来管理存储空间的,数据页也是内存和磁盘交互的最小单位。我们知道事务提交后是先将修改过的数据页保存在内存中,然后再刷新到磁盘上进行持久化。我们还知道事务具有持久性的特性,那么问题来了,如果事务提交之后,数据页被保存在内存中,这个时候系统崩溃了,内存中的数据就没有了,所做的修改就无法修复了,那么事务的持久性也就没有了。
来源:blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/107144859
上周同事小姐姐问我:“哥你看,我发现MySQL有bug,我下午为了清理磁盘,明明删除了100万条MySQL数据,磁盘不仅没有变小,反而更满了呢??”
咱们常用的三种删除方式:通过 delete、truncate、drop 关键字进行删除;这三种都可以用来删除数据,但场景不同。
1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎,从5.5之后,InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
系统中收集到用户的核心数据,为了安全性,我们一般会存储到数据库,比如:mysql,oracle等。
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的,我们的增删改查本质上都是对页面上进行操作。我们知道在访问磁盘的时候,MySQL是会把数据加载到Buffer Pool然后进行操作的。对于DML操作,表、索引等的增删改DDL操作,还有数据本身是在Buffer Pool缓冲池中可能还没来得及刷新到磁盘中,系统或者服务器突然崩溃,那这些数据该怎么恢复呢?
如果你完全不明白或者完全明白图片含义, 那么你不用继续往下看了. 否则, 这篇文章也许正是你需要的.
首先使用df -h 查看你的存储空间使用率,已经达到91%,一般是存储空间满了。
今天继续来给大家上一盘硬菜,保证喂个半饱——嗝。和栈一样,队列(queue)也是一个非常有用的数据结构。同时又非常特殊,它只允许在队尾(rear)插入元素,在队首(front)删除元素,也就是一端进,一端出。
请读者注意:本文基于 GreatSQL 8.0.25 & MySQL 5.7.7-RC版本,在 MySQL8.0.30 Redo 发生变化,详情见: MySQL 8.0.30动态redo log初探
上周四下班后我正在工位上梳理一些文档,同事小姐姐阿侨来找我,“哈哥,晚上有空么?”
在设计数据库时,了解不同数据类型的存储机制是非常重要的,它不仅影响到数据的存储效率,还可能影响到数据库的性能。MySQL数据库中的数据类型大致可以分为两类:动态分配存储空间的类型和固定分配存储空间的类型。在这篇文章中,我们将详细介绍这两类数据类型及其特点。
redo 日志是用来保证 MySQL 持久化功能的,需要注意的是 redo 日志是 InnoDB 引擎特有的功能。
周末没啥计划,把大佬的<MySQL是怎样运行的>又翻了出来,重新学习一下页的概念。
小史是一个非科班的程序员,虽然学的是电子专业,但是通过自己的努力成功通过了面试,现在要开始迎接新生活了。
Redo日志可以说是关系型数据库的精髓之一,GreatSQL技术社群的这篇文章《图文结合带你搞懂MySQL日志之Redo Log(重做日志)》,作了全面讲解。
对于现代浏览器来说,为了提升效率和处理更加复杂的客户端操作,通常都需要将数据存储在客户端,也就是本地磁盘上。那么这个存储有没有什么限制?如果数据存满了之后,如何进行数据的淘汰和置换?
确切地说,不是收到的自动告警短信或者邮件告诉我某机器上的磁盘满了,而是某同学人肉发现该机器写不了新文件才发现该问题的. 说明我司告警服务还不太稳定 :)
jvm既 Java Virtual Machine,既然是虚拟机,其必有存储空间,且不同的存储空间,存储特定的数据,如图所示:
InnoDB引擎与MyISAM引擎 mysql是关系型数据库。其中的存储引擎可以show engines来查看。我的版本是5.6.26的,查看版本用select version() 来查看。5.6.26的mysql有9种存储引擎。其中最常见最老生常谈的也就是MyISAM 与InnoDB。如果业务上是非事物(transcation)的那么这两种存储引擎都差不多,在性能上没什么差别。如果业务中需要大多数的select 查询,那么可以用MyISAM存储引擎。如果是需要事物,则需要用回InnoDB存储。 My
左表的所有行会显示,右表的只有和左表匹配到的行才会显示。即:A表的全集+ AB表的交集
原本觉得mysql数据类型是非常简单并十分基础的知识,认为自己掌握的差不多了。但经过上一次的面试,才发现自己掌握的并不牢固,很多细节和原理并不知道。后来翻阅了《高性能mysql》这本书,仔细阅读了第四章Schema与数据类型优化。因此,写这篇文章记录和总结下,并加深理解。
对于这项规定,很多研发小伙伴不理解。本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法,从而可以帮你释疑如下问题:
大部分数据库都有存储数据文件扩展的功能,ORACLE 可以扩展你的表空间,SQL SERVER 可以多建立几个 FILEGROUP, PostgreSQL 也可以建立相关类似的扩展。这些都是对付当前存储空间不足,将数据文件跨物理位置进行存储。
Innodb存储引擎是以页为单位来管理存储空间的。在真正访问页面之前,需要把在磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool之后才可以访问。所有的变更都必须先更新缓冲池中的数据,然后缓冲池中的脏页会以一定的频率被刷入磁盘(Check Point机制),通过缓冲池来优化CPU和磁盘之间的鸿沟,这样就可以保证整体的性能不会下降太快。
以下是针对mysql的知识点整理,用于复习,主要以罗列为主,详细具体讲解可以参考书《高性能mysql》,你可以过一遍看看有无知识点遗漏。
对于从事互联网开发的同学来说,mysql可谓是再熟悉不过的了。无论是DBA、开发或测试,基本上天天要跟它打交道,很多同学可能已经身经百战了。但是,笔者遇到过的这些坑不知道你们都经历过没?
在以上场景中,由于需要存储的数据量较小,使用TINYBLOB类型可以起到节约存储空间、提高数据库性能的作用。另外,在存储二进制数据时,应该注意进行合适的编码及格式转换,确保数据的正确性和完整性。
从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中,称之为表空间(tablespace)。表空间又由段(segment)、区(extent)、页(page)组成。页在一些文档中有时也称为块(block),InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下:
其中有段话:在gc的统计信息中,如果老年代接近满了, 减少用于缓存的内存(通过减小spark.memory.Fraction)。 缓存较少的对象比降低运行速度对我们来说更有好处。 另外,可以考虑减少年轻代。可以通过减小-Xmn参数设置的值,假如使用的话。 假如没有设置可以修改JVM的NewRation参数。 大多数JVMs默认值是2,意思是老年代占用了三分之二的总内存。 这个值要足够大,相当于扩展了spark.memory.fraction.
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理,大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
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
摘要:最近项目组里来了很多新人,对linux分区及各种应用使用的分区不了解,导致测试数据库时突然发现某一个分区被写满了,不得不重装OS.实在看不下去了,特此分享我的一些利用LVM实现动态扩容的心得,希望对大家有帮助。
我们日常工作中写 SQL 语句,经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性,就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序,这无疑是效率最高的。然而,还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引,而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序,而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
(1)、GBK包含全部中文字符; (2)、 UTF-8则包含全世界所有国家需要用到的字符。 (3)、utf8mb4专门用来兼容四字节的unicode。utf8mb4是utf8的超集,除了将编码改为utf8mb4外不需要做其他转换。
3、字符无需区分大小写时,采用默认的xx_ci校验集可以,否则选择xx_bin校验集(生产环境中,尽量不要修改校验集)
关于石头哥:新时代农民工,末流985逆袭保送清华,BAT 大厂码农,欢迎关注程序猿石头(ID: tangleithu),这里经常能get意想不到的知识点
优化设计不良或索引不佳的架构能把性能提升几个数量级。如果需要高性能,就必须运行特定的查询设计架构和索引,还要评估不同类型查询的性能要求,因为更改某个查询或架构的一部分会对其他部分造成影响。例如,为了加快数据读取而添加的索引会减慢更新的速度。 选择优化的数据类型 遵循以下原则有助于更好的选择合适的数据类型 更小通常更好 更小的数据类型通常更快,因为他们使用更少的磁盘空间,内存和cpu缓存,而且需要的cpu周期更少 简单就好 越简单的数据类型,需要的cpu周期就越少。例如,比较整数的代价小于比较字符,因为字符集
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT。 主要存贮的是数字类型数据,常用 INT 类型存储 它们的区别如下表所示:
MySQL手册中有提到:CHAR和VARCHAR类型类似,但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度以及是否保留尾部空格等方面也不同,在存储或检索过程中不进行大小写转换
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