展开

关键词

备份mysql

适用于Linux平台下的一个定时备份代码备份Mysql#!

8020

技术简介

关于为什么要,一篇比较老的论文 【Data Compression and Database Performance】给出了一些实际低,证明即使在传统的 (row based) 领域,往往也是很有好处的 更不用说各种列式或者时序了【由于其特点,往往更适合技术简介 由于的特殊场景,和 generic 的技术相比,应用的中还需要考虑下面几点 应用在什么层次,row 对于取的影响如何,比如 projection、join 查询,query 之前是否要先解,如果是固定方式,往往不需要先解,这样效率就会高很多 对于不同的,比如关系型、nosql、列式 下面会介绍先一些常用的传统技术,然后介绍在各种中使用的方式。 # 33211112元:4 111000001111000 1 表示4出现在对应的位置 mysql InnoDB 中默认使用 zlib 算法进行,也可以选择 snappy、quicklz

854150
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    处理:分卷和分卷

    一、前言 最近工作有个需求,用kettle run了好几天的,最终产生了1W个文件,94G的大小 公司作为供应商需要提供处理之后的给甲方,虽然提供了VPN, 但是网络不稳定会有丢失的情况,分卷可以很好地解决这个问题 10G的,使用好分卷,每个分卷1G,之后只有6.1G 然后再通过VPN上传到服务器就相对容易能保证的完整性 二、分卷1、右键点击文件,选择“添加到文件”? 2、文件格式选择“7Z”,分卷大小这里选择了1G?? 之每个分卷文件的文件名以 xxx,7z.00n 结尾,文件大小只有6.1个G?? 三、分卷 分卷文件只需要解第一个文件,软件会自动识别文件全部解 需要注意的是每个分卷文件都缺一不可,并且在同一文件夹下,否则会解失败 windows解只需要右键点击第一个文件解就可以全部解 linux解7z文件需要先安装解工具yum -y install p7zip 解命令7za x filename.7z.001

    16210

    PythonSQLite文件大小

    问题描述:使用SQLite的朋友应该注意过一个现象,就是删除其中表的大量之后,文件的大小不变,还是和原来一样大。 这是因为SQLite在删除时会保留这些空间用来以后插入时使用,并且不会向操作系统报告这个小动作。如果确实需要释放这些空间减小文件体积,需要执行一个命令vacuum才行。参考代码:?

    45820

    BigData--Hadoop

    Hadoop1、MR支持的编码 格式 hadoop自带? 2.9GB 49.3MBs 74.6MBs 2、位置? :NONE和BLOCK 4、实操1)流的和解CompressionCodec有两个方法可以用于轻松地或解。 要想对正在被写入一个输出流的进行,我们可以使用createOutputStream(OutputStreamout)方法创建一个CompressionOutputStream,将其以格式写入底层的流 相反,要想对从输入流读取而来的进行解,则调用createInputStream(InputStreamin)函,从而获得一个CompressionInputStream,从而从底层的流读取未

    13320

    算法

    概述之前在听到的时候, 想着肯定是某些高深莫测的算法, 能够完成这种事情, 最近看了看, 嗯, 至少咱还是能看懂的.无损众所周知, 不管你是exe, word, txt, dmg等等 当然, 这也存在这一定的局限性, 重复内容中间不能被隔开.这是一种的方式, 处理重复.方案二再上一个字串: 123456-78-123456-987-12345678从我在这个字符串中打的波折号标记 如何, 有意思吧.这也是一种的思路, 向前复制.方案三这里为了方便说, 需要引用一下字母了.看这个字符串: aaaaaaaaaaaaabc.每个字母为了存储都需要进行编码, ASCII 编码下: 嗯, 我想.总结在的无损上, 思想基本就是减少重复的, 不管是重复复制, 还是哈夫曼编码都可以说是围绕着这个思想来的.在看过编码之后, 让我想起了之前看到的纠错码. 往原来的中添加内容, 通过冗余来进行纠错, 而呢? 将源文件中的通过转换使得其体积减小. 有点意思, 就像一个事情的正反两面, 没有孰是孰非, 就看你怎么去用它了.

    79320

    MySQL和页,难道只是空间

    临近春节,相信每个公司都会进行全面巡检,无论是业务层还是层,达到事前预防的目的;今天就来分享一下针对MySQL存储层面,在存储来不及扩容的情况下,MySQL中的方案;日常工作中很多业务在表结构设计之初不会考虑存储的设计 而物理存储主要是考虑是否要启用表的功能,默认情况下,所有表都是非的。但说到,总会下意识地认为会导致 MySQL 的性能下降。这个观点说对也不对,需要根不同场景进行区分。 存储磁盘如果是非SSD的,几乎都是 IO 负载型的,在 CPU 有大量余量的时候,磁盘 IO 的瓶颈就已经凸显出来。而的大量存储,尤其是日志型,会导致磁盘空间快速增长。 表中的表是由一行行记录(rows)所组成,每行记录被存储在一个页中,在 MySQL 中,一个页的大小默认为 16K,一个个页又组成了每张表的表空间。 通常我们认为,如果一个页中存放的记录越多,的性能越高。这是因为表空间中的页是存放在磁盘上,MySQL 先要将磁盘中的页读取到内存缓冲池,然后以页为单位来读取和管理记录。

    4220

    MYSQL INNODB表

    那么会带来很多性能的提升,例如:。 DYNAMIC和COMPRESSED行格式是COMPACT行格式的变体,早期版本的InnoDB对文件使用文件格式Antelope。 当超过这个临界值,mysql会为每个页添加额外的空间来避免再次失败。值为0表示禁用监控效率,改为动态调整。 状态查询可通过查询INFORMATION_SCHEMA下相关INNODB表,获取表的状态:INNODB_CMP和INNODB_CMP_RESET:页的状态信息;INNODB_CMPMEM InnoDB未页是16K,根选项组合值,mysql为每个表的.ibd文件使用1kb,2kb,4kb,8kb,16kb页大小,实际的算法并不会受KEY_BLOCK_SIZE值影响,这个值只是决定每个块有多大

    4.2K40

    Oracle黑科技(二)—的修改

    同时当表启用了时,Oracle会默认的将该表中块的pctfree设置为0,这也暗示了我们基础应该作为一种只读策略。 当我们查看一个对应块的dump文件时,会发现Oracle并不是“,他所做的是在每个块上创建重复值列表(即字典表),然后通过一些标志来代替那些重复值从而达到块级别的去重。 这告诉我们,Oracle在读取块时并不需要“解,他需要做的仅仅是通过指针来重构,当然这是一个CPU密集型操作。在这篇文章中,我们将讨论如果不遵从只读原则将会发生什么。 在回滚时,undo信息恢复,任何已经被删除的标志也将被重新创建,任何相关标志的使用都会增加。但重点是,回滚之后,依然会保留。 row 0, @0x1b28 -- original position of row 0tab 1, row 0, @0x1322 -- position of row 0 after rollback与空闲空间当你删除然后回滚

    39060

    ----霍夫曼树和霍夫曼

    霍夫曼的思想:使用较少的比特表示出现频繁的字符而使用较多的比特表示使用较少的字符。这样表示字符串所使用的总比特就会减少。前提:所有字符编码都不会成为其他字符编码的前缀。 public int compareTo(Node that) { return this.freq - that.freq; }}然后构建霍夫曼树:霍夫曼树是一个二轮算法,它需要扫描目标字符串两次才能它 第一次扫描统计每个字符出现的频率,第二次扫描根生成的编译表。构造过程如下:为每个字符创建一个独立的结点(可以看成只有一个结点的树)。 :操作是根构造的编译表实现的。 构建编译表: private static void buildCode(String = s; }}使用编译表进行:for (int i = 0; i < input.length; i++) {

    34000

    备份提高备份效率

    背景    在的备份过程中有很多参,前几日发现公司的备份job运行的很慢,就去研究了一下,发现在备份程序中都没有启用,加上以后有发现效率提高了不少,本篇就几个相关的参来看一下备份的过程中如何提高备份的效率 具体对比:首先是常规没有的情况下的备份如图1:?图1 282295,总共花费了32.147秒。接下来我们看一下当加了等参后的表现。增加的情况如图2:? 除了以上几个条件,我也做了几个相关的其他条件的修改来适应不同的备份,例如验证CHECKSUM等都会增大备份的时间。注意:1> 通过前后文件的大小对比可知道到比率。 2> 对已启用进行备份,CPU消耗会变得更高主要因素包括:1.类型。字符率要高于其他类型的。2.重复的比例越高越好,类似于(页)。 通常,如果某页包含多个行,而其中的某个字段包含相同的值,则该值可获得较大的。相反,对于包含随机或者每页只有一个很大的行的备份的大小几乎与未的备份相同。

    43590

    sql server备份拷贝实例

    --备份拷贝实例:前提要安装RAR软件--声明变量declare @day varchar(10),@dbname varchar(20),@filename varchar(100),@ xp_cmdshell @cmd_str--删除RARset @cmd_str=del y:backupdatabase+@dbname+.rarEXEC master..xp_cmdshell @cmd_str--到网络驱动器上

    27420

    SpringBoot 流如何解

    0x01:HTTP传输简介通过请求和响应头中增加Accept-Encoding: gzipContent-Encodin: gzip 确定客户端或服务器端是否支持举例,客户端发送请求,服务端响应返给客户端客户端请求中增加 Accept-Encoding: gzip 表示客户端支持gzip;服务端接收到请求后,将结果通过 gzip 后返回给客户端并在响应头中增加 Content-Encoding: gzip 表示响应已被客户端接收请求 ,响应头中有 Content-Encoding: gzip 表示需解处理客户端也可以发送给服务端,通过代码将请求即可,规范起见同样要在请求中加入 Content-Encoding: HttpClientGzipTest ht = new HttpClientGzipTest(); String url = http:localhost:8080gzipgzipTest; String message = 我是要被上传的 ,看好了我是; try { ht.sendHttp(url, message); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }}

    21850

    优化SqlServer--

    是对存储和性能优势的加强。减少占用的磁盘空间量将减少整体文件存储空间,在一下几个方面增加吞吐量:     1.更好的IO利用率,每个页面可以读写更多的。     2.更好的内存利用率,缓冲区可以缓存更多的。     3.减少页面的闭锁,每个页面可以包含更多。     由于必须考虑IO 和CPU之间的平衡,和解都需要CPU处理。 因此对于旧和不经常查询的更有意义。    这里我们主讨论两种:一是行;二是页面。 行可以改变格式的存储固定值类型--也就说包含一个字节的值的4字节列可以为1字节,1字节的列不能再,但是null和0值不占字节。   7.除非特别指定,创建群集索引将继承表的设置。  总结: 我们已经了解了基本的使用方式和一些注意事项,通过实现高性能的系统。

    32171

    HTTP传输

    能大大减少网络传输的量,提高了用户显示网页的速度。当然,同时会增加一点点服务器的开销。 本文从HTTP协议的角度,来理解HTTP这个概念。  4、HTTP之gzip、deflate(1)、什么是gzipGzip是一种格式,默认且目前仅使用deflate算法data部分;Gzip是一种流行的文件算法,现在的应用十分广泛,尤其是在 default与解的源代码可以在自由、通用的zlib上找到。更高率的default是7-zip所实现的。 表示处理raw deflate。 因为gzip中的zlib块没有zlib header的两个字节。使用inflateInit2时要求zlib忽略zlib header。

    1.4K70

    Hadoop 简介

    同一个文件用 LZO 后比用 gzip 后大50%,但比前小20-50%,这对改善性能非常有利,Map 阶段完成时间要快四倍。2.4 SnappySnappy 是一个。 它的目标不是最大率,也不关心与任何其他的兼容性。相反,它旨在提供非常高的速度和合理的。 gzip 格式使用 DEFLATE 算法存储,DEFLATE 算法将存储为一系列块。 IO密集型与CPU密集型在 HDFS 中存储能够进一步分配你的硬件,因为通常是原始大小的25%。 )6.2 不需要原因不可拆分。

    69420

    Nginx系列:

    【Nginx系列:Nginx源码安装】中源码安装Nginx时,讲到需要安装zlib和zlib-devel是因为两个提供了功能,而Nginx的ngx_http_gzip_module模块就是使用这两个进行的 gzip是nginx服务器的ngx_http_gzip_module模块提供的在线实时功能。通过开启gzip功能,可对服务器响应的进行处理,变成体积更小的二进制文件。 如图所示,客户端浏览器发出的请求头中声明了支持gzip类型的文件,若服务器端开启了gzip功能,那么响应会经过后再返回客户端,由客户端负责解后再进行渲染。? 但需要注意的是比设置的越高就会越消耗CPU的资源,因此在生产环境中我们会设置该参的值在3~5之间,最好不要超过5,因为随着比的增大的确会降低传输的带宽成本但发送前会占用更多的CPU时间分片 可以看到开启后,返回的大小仅有8.7K,比没有开启大小1.4M,小了非常大。

    19810

    Hadoop SequnceFile.Writer 模式及浅析

    下面了解下如何开启hadoop native或java zip:    SequnceFile 默认使用的是org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec 方式 总结:当无法加载本地的hadoop,hadoop会使用java.util.zip.Inflater类来对SequnceFile进行;当可以加载到本地hadoop,则使用本地的。 :usrlib:$HADOOP_HOMElibnative 虚拟机集群:50w ,sequnceFile模式为RECORD, key为随机的10字节,value为随机200字节:    native 114.07 MB     native lib enabled:   24742ms        after compression 114.07 MB100w ,sequnceFile模式为 ,或不同的量,以及不同的zlib级别时,使用hadoop native和使用java zip之间没有太大差别后续再尝试其他的native编码方式: GzipCodec  Lz4Codec

    334100

    蒋堂 | 手段

    但是,使用列存之后,的可性将大大提高。同一列的一般具体有相同的类型甚至近似的取值,大多算法在这种情况的工作效果要比针对杂乱类型时好很多,这样就能大幅度地减少存储量了。 在表的列不多时,列存仍然有优势。通用的算法不能假定有某种特征,只能是将当作随意的字节流去编码,有时并不能获得最好的率。 所以,我们不能完全指望算法,还要自己先对做一些手脚,人为地制造某些特征来利用,就可以采用较低率同时低CPU消耗的算法,也获得较好的效果。----一个常用的办法是排序。 如果是按这些列排序的,则相邻记录之间取值相同的情况就很常见,而这时使用很轻量级的算法也能获得很好的率,简单来讲,直接记录列值及其重复次都能起到不错的效果。排序时的次序也有讲究。 不过,了解所选用的(或别的有存储功能的产品)采用的手段还是有必要的,这样才能更准确地预估运算性能。

    29620

    可计算存储: 计算下推

    频繁且大量的复制依然存在,即便卡使用DMA技术,也无法彻底实现Zero-Copy,DRAM和卡之间依然存在频繁的复制,抢占大量的服务器带宽资源。 同时,因为链路中增加卡,势必增加IO时延,尤其是和高速块存储系统的小块(如4KB、8KB、16KB)场景。 在领域有不同的解决思路,以 Oracle 为例: 量的移动路径:默认总是先将读取到自己维护的高速缓冲,Oracle 11g开始采用直接路径读取来扫描大表(默认 2% * buffer 关闭 ICP未启用ICP特性时,会按照第一个索引条件列到存储引擎查找,并把整行提取到实例层,实例层再根Where后其他的条件过滤行。如下图所示:? Figure. 9计算下推MySQL ICP虽然将MySQL Server层的过滤下推到存储引擎层,但仍需要消耗CPU资源,严格来说,这不是真正意义的下推。

    52730

    相关产品

    • 云数据库 MySQL

      云数据库 MySQL

      腾讯云数据库MySQL是一种高性能、高可靠、高安全、可灵活伸缩的数据库托管服务,其不仅经济实惠,而且提供备份回档、监控、快速扩容、数据传输等数据库运维全套解决方案,为您简化 IT 运维工作,让您能更加专注于业务发展。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券