都说学习需要带着问题,带着思考进行学习,下面就以问题的形式来学习下 Redis 。
BACKUP LOG 数据库名 TO DISK='NUL:'with STATS = 1
一产品最近频繁无响应,登录云服务器发现磁盘空间从50GB到现在只剩下十几kb了,考虑到服务器只是安装了SQLServer2008数据库及一个web应用程序。估计是数据库的日志文件太大了。
90年代,一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够! 那个时候,更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力! 思考一下,这种情况下:整个网站的瓶颈是什么? 1、数据量如果太大、一个机器放不下了! 2、数据的索引 (B+ Tree),一个机器内存也放不下 3、访问量(读写混合),一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一,那么你就必须要晋级!
backup log dbNamewith NO_LOG backup log dbNamewith TRUNCATE_ONLY DBCC SHRINKDATABASE(dbName)
InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后,再次启动时,MySQL会扫描日志文件,看哪些记录不在表空间中,对其进行 redo 操作,从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小,会增加checkpoint,导致刷新磁盘的次数增加,影响数据库性能 如果太大,会让数据恢复过程变慢,便增加了数据库不可用的时间 所以,设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适,没有明确的定义,但有一
我想你大概率会说:"我会把它当作缓存使用,因为它把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中读取数据,响应速度会非常快。"
首先还是要说两句,1 这个帖子不会说是那个云,读者你也不要问是那个云, 2 丢数,我个人认为在云上这是必然的,不是偶然,只是触发概率的问题。(原因很清楚,我说的这个问题,到那个云都一样,越先进的越会有这个问题)
DataGuard,数据卫士,一种数据库级别的高可用性(HA)方案,用作数据容灾解决方案。对于联机事务处理(OLTP,数据量不太大)非常合适,对于联机分析处理(OLAP,数据量太大),只能选择关键数据创建DG,常规数据,选择其他方式备份。
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能,将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题,又缩短了异步的延时时间,同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然,即使是换成了现在这样两个线程处理以后,同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的,毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中,这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题,就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案,需要将所有数据都load到内存中,这样就对内存的要求就非常大了,对于一般的应用来说可实施性不是太大。
如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作,那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了,就会增加恢复的时间,因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
在执行跑批任务的过程中,应用程序遇到了一个问题:部分任务的数据库连接会突然丢失,导致任务无法完成。从数据库的错误日志中,发现了 Aborted connection 的信息,这说明客户端和服务器之间的通信被异常中断了。
在写日志的时候,单个日志如果过大,对于读写和同步都会产生影响,所以在日志变大的时候,需要对日志进行一个分组。
在MySQL中,对于性能问题诊断,最开始的时候总是感觉有些束手无策,如果一个人问你,MySQL数据库响应慢了,该怎么办,如果数据库服务器CPU 100%了该怎么吧,或者数据库连接不上了,业务提示无法连接该怎么办,看起来好像没有太大的关系的问题,其实我们能够分析的一个入口就是日志。
目前很多业务使用事务型数据库(MySQL、Oracle)做数据分析,把数据写入数据库,然后使用 SQL 进行有效信息提取,当数据规模很小的时候,这种方式确实是立竿见影的,但是当数据量级起来以后,会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了,此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来,装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求,目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求,所以就产生了这样的一种场景:
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一,可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中,MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
为了及时共享行业案例,通告共性问题,达成知识共享和提前预防,我们整理和编辑了《云和恩墨技术通讯》(7月刊),通过对过去一段时间的知识回顾和故障归纳,以期提供有价值的信息供大家参考。 同时,我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来,为您提供具有前瞻性的支持信息,保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解,其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
海量数据时,需要注意日志的增长,索引碎片的增加和数据库的恢复模式,特别是利用大容量日志操作,来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重,通过一些小小的改进,比如创建索引,设置忽略重复值选项等,能够提高去重的效率。
数据库优化,主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
hadoop是 Doug Cutting 在 Lucene 之后的一个项目 主要用于 计算 是一个 开源,可靠,可扩展 的分布式计算框架 主要有
不知道大家还是学生的时候有没有这个问题:公司做的项目和自己在学校练手的项目有多大的区别。我以前在学校跟着视频做一些项目练手,总感觉公司做的东西会要难很多,不知道跟公司的真实项目区别在哪。
本文转自:Java3y 不知道大家还是学生的时候有没有这个问题:公司做的项目和自己在学校练手的项目有多大的区别。我以前在学校跟着视频做一些项目练手,总感觉公司做的东西会要难很多,不知道跟公司的真实项目区别在哪。
在说 WAL 之前,有必要简单介绍下 InnoDB 存储引擎的体系架构,方便我们理解下文,并且 redo log 也是 InnoDB 存储引擎所特有的。
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(1) mysql (2) mysqldump (3) mysqlbinlog (4) mysqladmin (5) mysqlsafe (6) mysqlshow (7) mysqld
InnoDB用一块内存区域做I/O缓存池,该缓存池不仅用来缓存InnoDB的索引块,而且也用来缓存InnoDB的数据块。
日志,日志,日志,无论你是IT 的那个LEVEL 都知道,没有日志的系统是有硬伤,POSTGRESQL 的日志在数据库界应该属于上层的,一个错误的日志,包含的事件类型是很全面的,当然这也带出另一个问题,他不像MYSQL 那样将日志分的很细,慢查询的是慢查询,错误是错误,所以一个合适的分析的工具将变得非常重要。
上次写了一篇文章。对业务系统的监控 No.118 。讲的是我们在开发完成之后还需要做些什么事情,我们的系统有哪些方面是需要监控的,很多小伙伴对于怎么落地其实还有一定的疑惑,今天细细说一下。
我们在实际应用生产中,大部分公司会把 Redis 当做缓存使用,用它来把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中直接读取数据,这样会使这个程序响应速度变得非常快。但是一旦服务器宕机,那么内存中的数据将全部丢失?
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。
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。
版本控制在软件持续开发当中还是非常非常重要的,如果管理不好,很容易把多个版本搞乱,给开发,测试,运维和运营都带来很多沟通协作上面的麻烦,大大降低团队的工作效率,本文就讲解一下我们的控制规范。
数据库的分布式存储分为前端的分布式和后端服务的分布式数据存储。Javaweb的开发领域中使用后端的数据分布式和集群数据微服务处理模式。数据用户的请求在前端会承接一部分,数据的请求方式分为前端的限流操作。用户在客户端的请求事件就是数据请求流,数据存储在数组中是字节。数据通过传输协议控制数据请求的传输方式,后端服务和前端服务解耦分离。很多的数据在前端轻量级的数据库中进行动态存储,数据库mongodb轻量级。轻量级和重量级的区别方式是存储数据的数据量大小。
依据客户端查询来设计集合的片键及索引,最近几天突然需要查询历史数据进行分析,我们的有些集合count达到亿条以上,每个文档几百个字段。突如其来的查询分析,数据库非常的卡,尤其这几天刚刚加入一个新的分片。前天上午来看,发现主分片竟然奔溃了,至于为什么查询量大,数据库会奔溃,需要后续进行分析。
MySQL 的慢查询日志记录的内容是:在 MySQL 中响应时间超过参数 long_query_time(单位秒,默认值 10)设置的值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit(默认值0)的语句。
调节三者之间的关系,实现整个系统(硬件、操作系统、应用)的性能最优化,不断满足现有的业务需求。
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一、配置管理器 1.管理服务 使用配置管理器可以启动、停止、重新启动、继续或暂停服务。 服务器和客户端网络协议 2.SQLSMS 简介:SQLSMS是一个集成环境,用于访问、配置、管理和开发SQL Server的所有组件。 注册服务器:为客户机确定一台SQL Server数据库所在的机器,及服务器。 4.Sqlcmd工具 sqlcmd通过OLE DB与服务器进行通信,使用sqlcmd工具可以在命令提示符窗口中输入T-SQL语句,调用系统过程和脚本文件。 T-SQL脚本文件是一个文本文
在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑(上),本次我们分享来自答疑内容核心18问,包括内容如下:
重做日志缓冲(redo log buffer)是Innodb存储引擎的内存区域中的一部分。
Oracle :关系型的数据库 , 端口号:1521 ,收费(学习是免费的,用于商业要授权)19万左右, 每年交服务费 效率高, 安全
为了满足数据迁移和数据抽取的业务需要,使得有机会在数据库层面上直接实现增量抽取功能,ORACLE综合性能和场景需要,在数据库引擎层面直接集成了CDC功能,由于提供了类似API的功能接口,变更数据捕获和更改跟踪均不要求在源中进行任何架构更改或使用触发器,所以比第三方工具具有一定的优势。利用CDC捕获变更有以下特点:
任何规则都是固定的,但是人是活的,很多时候把一些细节之处结合起来,还是能够发现一些潜在的问题。 早上收到zabbix的报警,是两条看似很平常的短信。 一封邮件内容如下,这是一封报警邮件 报警内容: Free disk space is less than 20% on volume /U01 ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: Free disk space
在数据库的执行SQL的语句中,有很多语句在执行中,执行计划会变化,而执行计划的变化会导致SQL 语句执行时间的变化,如何对在POSTGRESQL 中执行较慢的语句。
今天,几乎绝大多数现代化企业的业务,都是一定程度上在处理数据。从处理大量用户的财务数据的金融机构,到处理每个用户手机 APP 上交易、娱乐、社交数据的个人,数据都在企业经营中发挥中重要的作用,数据安全是企业最重要的事情并不为过。就在几周前,大洋彼岸的美国发生全美航班停飞数小时的重大安全故障,此次全美航班停飞是 911 事件以来首次发生。据美国航空监管机构报道,这次事故原因是数据库文件受损,可见企业容灾备份的重要性。
最近重温了下Mysql相关原理的书,主要是事务的实现,这个对设计一个稳定的系统很有借鉴意义,发现事务的实现还是蛮复杂的,把中间看到的一些知识点和想法整理下。
char 和 varchar 最⼤的不同就是⼀个是固定⻓度,⼀个是可变⻓度。由于是可变⻓度,因此存储的是实际字符串再加上⼀个记录字符串⻓度的字节。如果分配给 char 或 varchar 列的值超过列的最⼤⻓度,则对值进⾏裁剪。
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