经常会有同学来问我,我的数据库占用空间太大,我把一个最大的表删掉了一半的数据,怎么表文件的大小还是没变?
首先明确一个概念,innodb表包含两部分,表结构定义和数据,Mysql8.0以前表结构定义存放在.frm为后缀的文件里,而Mysql8.0版本以后允许表结构定义放到系统数据表中,因为表结构定义占用的空间很小,因此我今天主要说是表数据,
大家好,本期讨论MySQL的DDL, 讨论的背景是MySQL 8.0+InnoDB。
表数据既可以存在共享表空间里,也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的:
表数据单独存放成一个文件更容易管理,在我们执行drop table命令的时候,系统会直接删除这个文件,但如果是放在共享表空间中,即使表删掉空间也不会回收。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
一个表单独存储为一个文件更容易管理,而且在你不需要这个表的时候,通过 drop table 命令,系统就会直接删除这个文件。而如果是放在共享表空间中,即使表删掉了,空间也是不会回收的。所以参数推荐为ON。
熟悉mysql的同学都应该知道,当我们执行delete的时候,数据并没有被真正的删除,只是对应数据的删除标识deleteMark被打开了,这样每次执行查询的时候,如果发现数据存在但是deleteMark是开启的话,那么依然返回空,因为这个细节,所以经常会出现“我明明删除了数据,为什么空间没释放”的现象。
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
删除一条记录,首先锁住这条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。
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在 mysql 中,使用 delete 命令删除数据后,会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 delete 操作并不会真的把数据删除,mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记,标记为删除,因此你使用 delete 删除表中的数据,表文件在磁盘上所占空间不会变小,我们这里暂且称之为假删除。
一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例 MySQL 的极限的情况,都会采取分库分表的方案解决。当然,现在也有很多 new SQL 的分布式数据库的解决方案,如果你用的是 MySQL,那么你可以考虑 TiDB(实现了 MySQL 协议,兼容 MySQL 客户端以及 SQL 语句)。如果你用的是的 PgSQL,那么你可以考虑使用 YugaByteDB(实现了 PgSQL 协议,兼容 PgSQL 客户端以及 SQL 语句),他们目前都有自己的云部署解决方案,你可以试试:
在MySQL中,如果我们对大表频繁进行insert和delete操作,那么时间一长,这个表中会出现很多"空洞",也就是表碎片。
今天主要介绍一下MySQL 8.0.19 instant add column的新特性,基于亿级数据秒速增加字段,下面一起来看看吧~
今天对线上某个业务的大表120G进行重建表操作时遇到报错,该表有个比较显著的特征是*写入量比较大,每天写入加更新的频率在数千万级别。大致的环境
在 InnoDB 中,你的 delete 操作,并不会真的把数据删除,mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记,标记为删除,因此你使用 delete 删除表中的数据,表文件在磁盘上所占空间不会变小,我们这里暂且称之为假删除。
MySQL Online DDL 功能从 5.6 版本开始正式引入,发展到现在的 8.0 版本,经历了多次的调整和完善。本文主要就 Online DDL 的发展过程,以及各版本的区别进行总结。其实早在 MySQL 5.5 版本中就加入了 INPLACE DDL 方式,但是因为实现的问题,依然会阻塞 INSERT、UPDATE、DELETE 操作,这也是 MySQL 早期版本长期被吐槽的原因之一。
昨天内容中说了MySQL5.6引入了online DDL,但是没有详细的展开说,这块儿内容比较多,只能一点一点的写了,今天再来看这里的内容。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目,由于上报频率比较频繁且数据量大,导致数据增长过快,磁盘占用多。
隐藏索引有什么作用 MySQL 8.0 支持了 Invisible Indexes 隐藏索引 这个特性,可以把某个索引设置为对优化器不可见,生成查询计划时便不使用这个索引了,但这个索引还是被正常维护的,例如表数据变更后还是会更新索引。 隐藏索引 最明显的一个作用类似 索引回收站。 例如数据库长时间运行后,会积累很多索引,做数据库优化时,想清理掉没什么用的多余的索引,但可能删除某个索引后,数据库性能下降了,发现这个索引时有用的,就要重新建立。 对于较大的表来说,删除、重建索引的成本是很高的,如果在清理索引时能
日常开发我们对一条DML语句较为熟悉,很多开发人员都了解sql的执行过程,比较熟悉,但是DDL是如何执行的呢,大部分开发人员可能不太关心,也认为没必要了解,都交给DBA吧。其实不然,了解一些能尽量避开一些ddl的坑,那么下面带大家一起了解一下DDL执行的方式,也算抛砖引玉吧。如有错误,还请各位大佬们指正。
其他的DDL操作相对比较少,所以本文就不讨论了。 此外,本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引(如全文索引、空间索引)的场景。
最近线上突然发现一张表每天会产生500w条的数据,一个月下来发现已经接近8000w条的数据,达到90G之大的数据,之前在系统没有升级之前一年才产生100w左右的记录,估计开发的程序或者逻辑出现问题了,不管怎么样,作为运维发生问题,第一时间先以解决问题为第一位,所以这里总结一下删除大表数据的经验。
两周没有更新文章了,最近一直在忙”人生大事”,毕竟人这一生,除了工作、上班还有其他几件重要的事情,而且也是每个人都必须要经历的,走完了,也就走完了……
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库数据存储为json类型
昨天内容中说了不同类型的DDL操作所采用的的执行方法,以及Online DDL对系统空间的依赖,今天我们说说Online DDL的操作过程,让大家有一个更加直观的认识。
[MySQL学习笔记] 3.mysqldump命令详解 Part 2 -备份全库
提到数据库索引,我想你并不陌生,在日常工作中会经常接触到。比如某一个 SQL 查询比较慢,分析完原因之后,你可能就会说“给某个字段加个索引吧”之类的解决方案。但到底什么是索引,索引又是如何工作的呢?今天就让我们一起来聊聊这个话题吧。
索引中唯一项的估计值 ,Cardinality/n_rows_in_table 越接近1越好。
然后使MySQL停止更新非唯一索引(ALTER TABLE DISABLE KEYS),这样能加快插入速度
一个顾客可以使用顾客编号列,而订单可以使用订单ID,雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
自增id是整型字段,我们常用int类型来定义增长id,而int类型有上限 即增长id也是有上限的。
B-Tree索引可能会碎片化,这会降低查询的效率。碎片化的索引可能会以很差或者无序的方式存储在磁盘上。 根据设计,B-Tree需要随机磁盘访问才能定位到叶子页,所以随机访问是不可避免的。然而,如果叶子页在 物理分布上是顺序且紧密的,那么查询的性能就会更好。否则,对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说,速度可能会降低很多倍;对于索引覆盖扫描这点更加明显。
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
本篇文章,我们将从索引基础开始,介绍什么是索引以及索引的几种类型,然后学习如何创建索引以及索引设计的基本原则。
还有就是VCNEGER是部署在windows系统上的,后面一般是SQL SERVER 数据库。sql2008 R2可以用于小型部署(最多5个主机和 50 个虚拟机)的捆绑数据库。
一个客户的性能优化案例: 没有修改数据库实例的任何配置参数以及业务代码没有变更的情况下,一条 sql 出现大幅性能下降。
mysqldump 是 Mysql 自带的逻辑备份工具。其备份原理是通过协议连接到 Mysql 数据库,将需要备份的数据查询出来转换成对应的 insert 语句。当需要还原这些数据时,只要执行这些 insert 语句,即可将对应的数据还原。
作者:徐文梁,爱可生 DBA 成员,一个执着于技术的数据库工程师,主要负责数据库日常运维工作。擅长 MySQL,Redis 及其他常见数据库也有涉猎;喜欢垂钓,看书,看风景,结交新朋友。
说明:MySQL在Windows下不区分大小写,但在Linux下默认是区分大小写,为了避免出现不必要的麻烦,统一使用小写
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