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。
当你尝试启动 MySQL 数据库服务器时，可能会遇到 "MySQL Daemon Failed to Start" 的错误。这个错误表明 MySQL 无法成功启动，可能有多种原因导致。在本篇文章中，我将向你介绍一些常见的解决方法。
本文来源：https://www.percona.com/，爱可生开源社区翻译，封面由 DALL-E 3 生成。
登录到服务器，看了下发现100GB的根目录，居然使用了差不多90GB。这台服务器上只跑了一个MySQL，应该不是日志未清理等其它原因造成的。
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
昨天下午的时候，收到一条报警信息，提示是一个异机房的从库出现了磁盘空间问题，这类问题看起来蛮好处理的，空间不够清理就是了，比如清理binlog,比如清理一些周期表等等。
经常使用 MySQL 的话，会发现 MySQL 数据文件的磁盘空间一般会不停的增长，而且有时候删了数据或者插入一批数据的时候，磁盘空间有时候还会毫无变化。引发这个其妙现象的就是 MySQL 的表空间碎片。
突然听到运维说磁盘预发布环境磁盘空间不够，细查之下发现是由于某个表的数据太大导致的，但是查看了下数据库表发现，实际的表数据量只有60w条，很明显表哪里出问题了，一开始以为是犹豫表的设计不合理索引导致的数据量大，细看之下发现挺正常的。正在焦虑蹉跎的时候，有幸得到朋友圈大佬的指点，是死亡元组太多导致的只需要执行vacuum full清理死亡元组就好，查看了相关的博客稳定发现postgresql居然会保存mvcc多版本修改记录，简单理解就是，postgresql对你所做的修改和删除都会保存记录，不会清理释放空间。这让我顿时想到[Mysql的MVCC]，但是mysql的undo log也只记录执行操作的相反记录保留最新的记录，而redo log记录数据页的变更，但是大小是固定的，都可以通过配置参数配置固定大小。
继昨天服务器上应用 CPU占用过高 后面该应用宕掉了以后 java 一次CPU占用过高问题的排查及解决
MySQL是目前最受欢迎和广泛使用的关系型数据库之一。在企业中，经常会遇到MySQL实例磁盘告警的情况，这对于保持数据库的稳定性和可用性非常重要。本文将详细介绍一次MySQL DB实例磁盘告警的处理过程，以及相关的操作和注意事项。
最近遇到一个MySQL数据导入时候遇到问题，先来看下问题产生的具体报错信息如下所示：
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
l 尽可能使用最效率(最小)的数据类型。比如，使用更小的整型以便于获取更小的表。相比INT，MEDIUMINT 通常是个更好的选择，因为MEDIUMINT列少使用25%的空间。
某采用云数据库的网站用户反映业务访问速度很慢，查询一条数据库的数据时间很长，怀疑是云数据库的性能问题，为此引出了今天的讨论课题。
在MySQL的日常维护中，我们总会遇到这样或那样的问题，对于那些经常发生且有处理经验的事故，不论是新手还是老司机都能在故障规定的容错时间内解决。而对于那些不常见、比较棘手的问题，新手上路可能就显得举足无措了，这个时候新手和老司机的差距就体现出来了。从知识储备还是工作经验，可能老司机比新手强一点，但如果一个新司机没有日志排错的意识，不具备日志排错的经验，那怎么能学会弯道超车、漂移的快感。我们知道数据库中有很多重要的日志，如错误日志error log、慢日志slow log、二进制日志binary log、查询日志general log等等其他日志，错误日志error log是我们分析问题参考的依据，它记录数据库的启动/运行/停止的过程，包含了info、warning、error三个级别，分析error log也有助于我们了解数据库的运行机制。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
innodb存储引擎支持B+树索引、全文索引以及哈希索引等常见的几种索引。需要注意的是，Innodb存储引擎支持的哈希索引是自适应的，Innodb存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引，它的构造类似于二叉树，根据key value键值对快速找到数据。
索引（Index）是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构，数据库索引本质上是以增加额外的写操作与用于维护索引数据结构的存储空间为代价的用于提升数据库中数据检索效率的数据结构。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
问：随着数据库的增大，既然索引的作用那么重要，有谁能抛开具体的数据库来解释一下索引的工作原理？
原文：http://www.monitis.com/blog/101-tips-to-mysql-tuning-and-optimization/ MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多，MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境，但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 Mysql 监控 MySQL服务器硬件和OS（操作系统）调优： 1、有足够的物理内存，能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问
MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多，MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境，但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 MySQL监控MySQL服务器硬件和OS（操作系统）调优： 1、有足够的物理内存，能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问的文件在内存里，而不是在磁盘上，InnoDB会快很多。 2、全力避免 Swap 操作 — 交换（swapping）是从磁盘读取数据，所以会很慢。 3、使用电
在早期的MySQL版本中，开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列，并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行，但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
分享者：叶金荣，万里数据库开源生态负责人，Oracle MySQL ACE总监，腾讯云TVP。
[zhangxy@dowload_server1 ~]$ cat /etc/fstab
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序，人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化 MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的，但这些
线上环境中，当MHA这种高可用切换服务切换的时候，往往是主库发生问题了，今天我们讨论在何种情况下，我们可以判断主库已经发生了问题，不可用了。
作为开发人员，数据库的索引是我们再熟悉不过的了。那么实话真的会了吗，在项目开发中随便定义一个int、varchar后边跟个primary key或者加个index就好了么？考虑到这些咋还真的需要看看专业的人都是怎么做的。
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
MySQL的EXPLAIN命令是一个非常有用的工具，它可以帮助开发者更好地理解查询是如何执行的，尤其是当查询性能不佳时。通过EXPLAIN，你可以查看MySQL如何使用索引来检索行以及如何连接表。这对于分析和优化查询性能至关重要。
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。
我们先宽油做一个 MySQL 8.0.25 的实例. 此处我们忽略创建的步骤, 大家可参考以前的实验.
来源：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/107144859
简单来说，索引的出现是为了提高查询效率，就像书的目录一样。MySQL 的索引是在「存储引擎」层实现的，因此没有统一的标准，同一种类型的索引，在不同存储引擎之间实现可能也不同。本文主要分析 InnoDB 存储引擎的索引结构。
作为一个 MySQL DBA，和大表打交道的次数想必不少，大表上的 ALTER 操作一般影响都很大，平时会用 Online DDL 工具来辅助操作，但是本文会介绍一种特殊的技巧来应对一部分大表上的 ALTER 需求。
当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的，这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表，都包含数据部分，以及一个指向下一个节点（或数据块）的指针，不需要连续存储。 记录集只能在某个关键字段上进行排序，所以如果需要在一个无序字段上进行搜索，就要执行一个线性搜索（Linear Search）的过程，平均需要访问N/2的数据块，N是表所占据的数据块数目。如果这个字段是一个非主键字段（也就是说，不包含唯一的访问入口），那么需要在N个数据块上搜索整个表格空间。 但是对于一个有序字段，可以运用二分查找（Binary Search），这样只要访问log2 (N)的数据块。这就是为什么性能能得到本质上的提高。
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
最常见的B-Tree索引，按照顺序存储数据，所以MYSQL可以用来做order by和group by操作。因为数据是有序的，所以B-Tree也就会将相关的列值存储在一起。最后，因为索引中存储了实际的列值，所以某些查询只使用索引就能够完成全部查询。 总结下来索引有如下三个优点：
在 MySQL 中使用 delete 语句删除数据之后，监控视图中可用的磁盘空间没有增加，磁盘使用率没有下降等等。
来源：https://www.escapelife.site/posts/43a2bb9b.html
今天早上在公司遇到一个磁盘空间相关的问题，比较典型，记录一下，希望对大家有帮助。
下面只讨论delete场景，首先，delete后面是支持limit关键字的，但仅支持单个参数，也就是[limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值。
在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型，接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况
网上查了很多资源，说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。
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？”
最近有人问,在MYSQL中大量插入数据失败后,磁盘空间被占用了不少,然后磁盘空间到底怎么样, 我们先模拟一下这个环节.
要导出MySQL日志，您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
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