如何正确的清理MySQL中的数据 1. 为什么删了数据，表文件大小没有变 1.1 数据删除流程 删除记录，只会将记录标记为删除，表示该位置可以服用。 数据数据页，表示数据页可以复用。...使用 delete 删除所数据，所有的数据页会被标记为可复用，但是磁盘空间的占用没有变化。 1.2 数据空洞 删除，插入等操作会使数据页上出现空元素，也叫做数据空洞。 2....如何避免数据空洞 假设数据表A中存在大量数据空洞，解决的办法就是重建表。 2.1 重建表的流程 建立临时文件，扫描表A主键的所有数据页。 利用表A的记录生成B+树，存储到临时文件X。...生成的临时文件的过程中，所有对表A的操作记录在日志文件中。 临时文件X生成后，将日志文件应用到临时文件，得到新的临时文件 用临时文件 替换表A的数据文件。...2.2 什么是Online DDL 在复制表的同时，将对表的操作，写入日志文件，之后再将日志文件应用到复制文件上，实现复制表的时候，不阻塞其他对表的写入操作，因此称为Online DDL。
昨天帮一个朋友看了MySQL数据清理的问题，感觉比较有意思，具体的实施这位朋友还在做，已经差不多了，我就发出来大家一起参考借鉴下。...为了保证信息的敏感，里面的问题描述可能和真实情况不符，但是问题的处理方式是真实的。 首先这位朋友在昨天下午反馈说他有一个表大小是近600G,现在需要清理数据，只保留近几个月的数据。...rename table，这是MySQL归档数据的一大利器，在其他商业数据库里很难实现。 但是为了保险起见，我说还是得看看表结构再说。结果看到表结构，我发现这个问题和我预想的完全不一样。...为了进一步验证，我让朋友查询一下这个表的数据量，早上的时候他发给了我最新的数据，一看更加验证了我的猜想。...按照这个思路来想，自己还有些成就感，发现这么大的一个问题症结，如果数据没有特别的存储，200万的数据其实也不算大，清理起来还是很容易的。
比如一个对数据表做清理的操作，可能看起来就是做些delete操作，有什么好的办法和技巧呢。...所以我的目标是：在正常时间进行数据清理工作，而且对于业务无感知。...本着这个目标，我就得更加细致和认真一些，比如表test需要保留多长时间的数据，存在哪些时间字段，我们的清理和补录是基于哪些时间字段，我整理了下表： ? 可以看到整个清理的工作量还是比较大的。...，业务侧只会关注当天的数据，而后续的计算任务会在另外一个时段进行，也就意味着我们的数据清理和数据补录工作可以改造为一种异步模式。...而整个的数据写入根据测试，基本都是4秒内就可以完成数据写入。 执行清理之后的效果如何呢，可以看到清理的数据效果还是很不错的。 ?
最近接了个新需求，需要将我们经常使用的几个数据库，MySQL、influxdb在Linux系统上实现定时自动备份，比如每天备份一次，间隔31天清理31天之前备份的数据，研究了一下，准备先从MySQL实现...MySQL自己已经提供了命令行导出数据库数据以及文件的一种工具mysqldump，其实可以通过命令行直接导出数据库数据实现备份。...database_name > test.sql 备份单个数据库的结构 mysqldump -uroot -p123456 database_name -d > test.sql 备份单个数据库的数据...： mysql> source /test.sql 编写shell脚本维护备份的MySQL数据库文件 在linux中，通常使用BASH脚本对需要执行的内容进行编写，加上定时执行命令crontab实现日志自动化生成...以下代码功能就是针对mysql进行备份，配合crontab定时任务，实现备份的内容为近10天内的每天的mysql数据库记录。
和开发同学沟通后，发现实际的数据清理需求比想象的要略复杂一些，一方面要按照业务特点删除一些已有的数据，然后才按照冗余数据的写入情况清理，数据表为rc_user_info,数据量不是很大，大概是30万左右...，转换为数据操作大体如下： 1）按照业务属性删除部分数据，删除ustatus=2的数据 2）按照字段uuser，ucode组合清理冗余数据，只保留最新的数据记录(字段use_info_id是流水号）即可...在test数据库中复制数据，模拟整个数据清理和创建唯一性索引的完整过程，待验证确认后，在线上环境进行数据清理和变更。 比如样例数据如下: ?...经过一通清理之后，需要保留的数据仅为1条，即use_info_id=61543的数据记录，其中红色框住的数据是ustatus=2的数据，需要清理，然后按照use_info_id进行排序，取最新的值即可。...一旦某个业务的数据按照现有逻辑清理存在问题，也可以及时进行追溯和调整。
.010'; PURGE BINARY LOGS BEFORE '2008-04-02 22:46:26'; 2.1 清理到某个binlog 指定的binlog会保留 mysql> show master...524735314 Jul 26 11:34 mysql-bin.000081 205076231 Jul 26 11:42 mysql-bin.000082 清理11:34前的binlog mysql...主从环境下的配置步骤： 启动master和slave，开启replication(即复制) 在master上运行一些测试的语句，看数据是否能够复制到 slave上面 当复制运行正常的话，就在从上stop...slave 然后执行 reset slave,去掉不需要的数据 在master上面执行reset master 清除测试产生的数据 5 清理注意事项 主从架构下，如果复制正在进行中，执行该命令是安全的...备份将要删除的所有日志（看情况）。 清理除目标日志之外的所有日志。
对于保留固定时间窗口的collection，通常是使用 Capped Collections 类型的集合。但是如果有些Collection希望自己控制删除数据的时间，则可以使用下面的这个脚本。...生成测试数据-- 注意下面插入的是 new Date("2023-01-01T00:00:00Z") 日期时间类型的，如果插入的是"2023-01-01 00:00:00" 则表示的是字符串类型，而不是时间类型...db.tb1.insertOne({ "name": "example2", "timestamp": new Date("2023-01-01T00:00:00Z")})db.tb1.find()数据清理脚本...") # 避免对数据库造成过大压力 time.sleep(sleep_time) client.close() print("Batch deletion completed....")# 删除超过30天的数据，每批次删除1000条，间隔1秒clean_old_data_in_batches("db1", "tb1", 30, batch_size=1000, sleep_time
清理数据应该是数据科学（DS）或者机器学习（ML）工作流程的第一步。如果数据没有清理干净，你将很难在探索中的看到实际重要的部分。一旦你去训练你的ML模型，他们也将更难以训练。...也就是说，如果你想充分利用你的数据，它应该是干净的。 在数据科学和机器学习的环境中，数据清理意味着过滤和修改数据，使数据更容易探索，理解和建模。...在本文中，我们将讲解一些常见的数据清理，以及可以用来执行它的pandas代码！ 缺失数据 大型数据集几乎不可能毫无瑕疵。也就是说，不是所有的数据点都具有其所有特征变量的值。...包含异常值的图（左）和删除了异常值的直方图（右） 错误和重复的数据 错误的数据的意思是不应存在或者完全错误的数据点或值。例如，假设你的一个特征变量称为“性别”，其中大多数值是“男性”或“女性”。...重复的数据是数据集中完全重复的数据点。如果有太多这种数据，它会影响ML模型的训练。如前所述，可以简单地从你的数据中删除重复数据。 可以通过删除或使用某些智能替换来处理错误数据。
创建一个用于存放备份的目录 [root@localhost ~]# mkdir mysqlbackup [root@localhost ~]# cd mysqlbackup/ [root@localhost.../bin/bash #存放目录 BackupDir=/root/mysqlbackup #数据库库名 DataBaseName=shell_test #日期命名 DateTag=`date +%Y%m%...mysqlbackup]# crontab -e 30 6 * * * /bin/bash /root/mysqlbackup/backup.sh >> /dev/null 2>&1 #每天早上6:30自动执行脚本进行数据库备份
清理和理解数据对结果的质量都会有很大影响。...目录 · 数据质量(合法性，准确性，完整性，一致性) · 工作流程(检查，清洁，验证，报告) · 检查(数据分析，可视化，软件包) · 清理(无关数据，重复数据，类型转换，语法错误) · 验证 · 总结...准确性：数据接近真实值的程度。 完整性：所有必需数据的已知程度。 一致性：数据在同一数据集内或跨多个数据集的一致程度。...2.清洁：修复或删除发现的异常。 3.验证：清洁后，检查结果以验证是否正确。 4.报告：记录所做更改和当前存储数据质量的报告。 清理 数据清理涉及基于问题和数据类型的不同技术。...可以应用不同的方法，每种方法都有自己的权衡。总的来说，不正确的数据被删除，纠正或估算。 ? 不相关的数据： 不相关的数据是那些实际上不需要的数据，并且不适合我们试图解决的问题。
/prometheus --storage.tsdb.retention=180d --web.enable-admin-api 2、测试清理key 假定我们要清理的 key是 mysql_global_status_threads_running...{instance="test-db13:9104",job="mysql"}： 清理这个key的全部的数据 curl -X POST \ -g 'http://192.168.2.100:9090...match[]=up&match[]=mysql_global_status_threads_running{instance="test-db13:9104",job="mysql"}' 清理这个key...指定时间段的数据 （清理的时间戳区间：1557903714 到 155790395 ） curl -X POST \ -g 'http://192.168.2.100:9090/api/v1/admin...,job="mysql"}'
背景 摸清 Redis 的数据清理策略，给内存使用高的被动缓存场景，在遇到内存不足时 怎么做是最优解提供决策依据。 ...本文整理 Redis 的数据清理策略所有代码来自 Redis version ： 5.x， 不同版本的 Redis 策略可能有调整 清理策略 Redis 的清理策略，总结概括为三点，被动清理、定时清理、...maxmemory_policy 可选如下： volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选【最近最少使用】的 Key 进行删除 volatile-ttl：从己设置过期时间的数据集中挑选...【将要过期】的 Key 进行删除 volatile-lfu：从己设置过期时间的数据集中选择【最不常用】的 Key 进行删除 volatile-random：从己设置过期时间的数据集中【任意选择】Key...进行删除 allkeys-lru：从数据集中挑选【最近最少使用】的 Key 进行删除 allkeys-lfu：从数据集中【优先删除掉最不常用】的 Key allkeys-random：从数据集中
从12.2.11开始多了一个清理bucket reshard以后的残留元数据命令(reshard stale-instances list|rm)。...B45IHF34SQPKDNHAUVVV root .bucket.meta.demo1:28ee9bf8-5822-4fc1-8dd8-4ca8bf7cf5a5.5127.1 #残留，注意bucket的instances...8dd8-4ca8bf7cf5a5.5127.1.5 .dir.28ee9bf8-5822-4fc1-8dd8-4ca8bf7cf5a5.5127.1.11 删除非常简单，先获取可以进行删除操作的bucket...版本才引入，所以如果你要用这个功能需要升级到对应版本，同时reshard操作只能在单集群中使用，如果你使用了Multisite，会发现执行完reshard stale-instances rm 以后，从集群的index...pool仍然会有残留的index object(需要手工清理)
前言 实证研究过程中，少不了地址数据的清理。比如为数据匹配省市信息、从大段文本中提取地址、从电话号码、身份证等信息中提取地址。面对这些清理工作，你有什么思路吗？...其实在 Python 中有一些库可以很方便的来解决这些问题，今天为大家介绍一些用于地址数据清理的库。...后文用到的外部库主要有 cocoNLP、id_validator 和 cpca (Chinese Province City Area) ，可以在命令行窗口输入如下进行安装： !...，数据源为爬取自中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台-中国三级行政区划。...本库最主要的方法是cpca.transform，该方法可以输入任意的可迭代类型（如 list，pandas 的 Series 类型等），之后将其转换为一个 DataFrame ，通过它可以实现匹配省市信息
术语“数据清理”是指梳理数据，并决定如何解决不一致和缺失值的过程。我们将讨论数据集中发现的常见问题，以及解决这些问题的方法。 数据清理存在固有的局限性。例如，没有任何数据清理能够解决带偏差的采样过程。...在着手进行有时很长的数据清理过程之前，我们必须保证，我们的数据是准确收集的，尽可能没有偏差。只有这样，我们才能调查数据本身，并使用数据清理来解决数据格式或输入过程中的问题。...我们将通过处理伯克利市警察数据集，介绍数据清理技术。 调查伯克利警察数据 我们将使用伯克利警察局的公开数据集，来演示数据清理技术。 我们已经下载了服务呼叫数据集和截停数据集。...清理呼叫数据集 现在我们来清理呼叫数据集。head shell 命令打印文件的前五行。 !...清理 100% 的数据通常需要很长时间，但不清理数据会导致错误的结论；我们必须衡量我们的选择，并在每次遇到新数据集时达到平衡。 数据清理过程中做出的决定，会影响所有未来的分析。
在一个繁忙的master db server上，MySQL binlog日志文件增长速度很快，如果不定时清除，硬盘空间很快就会被充满。...设置自动清理MySQL binlog日志，配置my.cnf： expire_logs_days = 10 在运行时修改： show binary logs; show variables like...'expire_logs_days'; #默认是0，表示永远不过期 set global expire_logs_days = 10; 手动删除10天前的MySQL binlog日志： 使用show...slave status\G查看从最新同步的binlog日志 使用purge binary logs to ‘mysql-bin.000**'删除目前正在同步的日志以外的所有日志。...Next Nginx 在POST提交数据时，报 HTTP411 Content-Length required 错误
一种线上数据库清理数据的方法 01 场景分析 今天下午，开发的同事提来一个需求，需要在线上要删除一些数据记录，简单看了看数据的分布，大概是要删除数据表中的两千七百多万条记录，数据表的总记录是两千八百多万...这里将实际的应用案例简单重构为以下方法： mysql> select date,count(*) from test.tbl_a group by date; +----------+------...以下是操作方法，需要注意的是，应用下面的操作方法的前提是： 要删除的数据占了数据表中的绝大部分。...和test1中的表tbl_b进行交换，等价于将test数据库中的表所有数据清除。...避免了我们对过多的数据进行扫描。 mysql中对大表进行rename的操作，rename命令会直接修改底层的.frm文件，所以它的速度是相当之快的。
Python库种类很多，本文介绍了用于数据清理、数据操作、可视化的Python库。...从网页中提取数据的过程称为网页抓取。...02 用于数据清理 1、Pandas 传送门： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ Pandas一度是最流行的Python库。...Pandas是用Python语言编写的，主要用于数据操作和数据分析。...4、SpaCy 传送门： https://spacy.io/ Spacy是一个非常有用且灵活的自然语言处理库和框架，用于清理创建模型的文本文档。与类似用途的其他库相比，SpaCy速度更快。
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