MySQL作为蓝鲸平台存取数据的主要数据库,其稳定性关系到蓝鲸平台的使用体验,而其数据安全性则可能关系到企业IT资产相关信息,在安装和维护蓝鲸平台的过程中应引起足够重视。本文将对如下几个出现过的问题进行分析和提供处理建议。这几个问题分别为:升级,配置日志自动清理,binlog手动清理维护,表清空,备份。
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写这篇文字的起因是众多的DB们投入到学习PG数据库,遇到了一些困难,其实提出这个题目的时候,其实我也在想,每种数据库都有自己的适合的管理方法,有些是管理方法实则是无奈。最近有人问 POSTGRESQL 使用的方式是更贴近ORACLE 还是 MYSQL。
路 获取mysql服务器所有数据库名称,过滤掉不需要备份的数据库 通过mysqldump来for循环导出所有的数据库的sql文件 用zip加密压缩所有的sql文件 定期进行数据清理工作 shell代码 数据库导出代码 #!/bin/bash #1.数据库信息定义 mysql_host="192.168.1.1" mysql_user="root" mysql_passwd="root" #sql备份目录 root_dir="/backup" back_dir
1、问题描叙:每次用 navicat 连接成功数据库后,如果出现一段时间没有任何操作,再次刷新数据库、打开某一个表、执行 Sql 语句时,界面会出现加载中……,要么就是卡顿现象。一开始我个人以为是我的电脑卡顿,结果其他同事也出现了同样的问题。
新建主服务器容器实例3307 docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \ -v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \ -v /mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql \ -v /mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \ -d mysql:5.7 进入/mydat
MQ是现在大型系统架构中必不可少的一个重要中间件,之前有偏文章《MQ(消息队列)常见的应用场景解析》介绍过MQ的应用场景,现在流行的几个MQ是rabbitmq,rocketma,kafka,这几个MQ比较最容易找到相关的文章,而也有些系统使用的是activemq,因activemq是相对比较传统的MQ,在使用过程中还是会遇到很多坑,这里简单列举几个大家可能会遇到的问题,把自己使用acitvemq的经验和大家分享一下。
在 Ubuntu 系统中,MySQL 是一种常用的关系型数据库服务器。有时,我们可能需要完全卸载 MySQL 服务器,包括所有配置文件和数据,以便重新安装或切换到其他数据库服务器。本文将详细介绍在 Ubuntu 中如何完全卸载 MySQL 服务器。
对于节假日,难得的假期,尤其是外出的时候碰上几个数据库报警,那些报警又属于不得不处理的时候,真是让人上火,所以也想了一些办法来尽可能杜绝和避免这种情况。
中文无法插入,详见docker mysql设置编码,修改编码后,一定要重新建库建表测试。
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈,包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈,本文提出了相应的优化方案,包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案,可以有效地提升MySQL数据库的性能,减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
主从复制是指将主数据库的DDL和DML操作通过二进制日志传到从数据库上,然后在从数据库上对这些日志进行重新执行,从而使从数据库和主数据库的数据保持一致。
原理:主从复制是指一台服务器充当主数据库服务器,另一台或多台服务器充当从数据库服务器,主服务器中的数据自动复制到从服务器之中。对于多级复制,数据库服务器即可充当主机,也可充当从机。MySQL主从复制的基础是主服务器对数据库修改记录二进制日志,从服务器通过主服务器的二进制日志自动执行更新。1、新建主服务器示例3307docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \-v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \-v /mydat
我们要使用docker搭建一个mysql的主从复制,那么就相当于要创建两个容器,一个是主的,一个是从的
进入/mydata/mysql-master/conf目录下新建my.cnf(上面启动容器实例指定的路径)
上文中增加了定时归档,现在一些大表磁盘空间一直不释放,导致数据库文件越来越大。现在介绍下数据导入导出方案。
大家好,咱们前面通过十篇的文章介绍了docker的基础篇,从本篇开始,咱们的《docker学习系列》将要进入到高级篇阶段(基础篇大家可以查看之前发布的文章)。
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。
sudo docker run -p 3307:3306 --name main_mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql
pg数据库的回滚是瞬间完成的。看到这句话是不是觉得pg很先进,确实是这样,但是也是有代价的,下面聊一聊这个问题。
命令解读: docker run :创建并运行一个容器 –name : 给容器起一个名字,比如叫做abc -p :将宿主机端口与容器端口映射,冒号左侧是宿主机端口,右侧是容器端口 -d:后台运行容器 -e:环境变量,如密码什么的 -v:挂载一个数据卷到某个容器内目录,上面分别配置了日志、数据、配置的数据卷
DBA,9 年数据库实战经验,尤其专注于 MySQL 技术栈,Oracle 11g OCP,现任天天鉴宝首席 DBA,负责设计公司整体数据架构与保障数据库服务高安全,高可用与高性能地运行。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据,MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中,我将介绍如何使用MySQL进行数据分析,并提供一些实际的示例。
前些天处理了一个需求,当时的数据库环境是Oracle,我算是想尽了Oracle相关的方案,而且在问题的处理过程中,还在不断的琢磨,如果失败了还有什么其他的方案。 所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库,做起来还是有些难度,需要一些额外的技巧,比如规避bug,间接实现需求等。 但是换个角度,2亿多数据的表,其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况,该怎么处理呢。 梳理业务需求 假设业务需求还是不变,如下: 业务同学反馈,数据库中有一个表数据量很大,因
使用sysbench测试mysql及postgresql(完整版) 转载请注明出处https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/14592166.html 前言 使用sy
关于更多 MySQL 数据库以及数据库 IDE 的问题大家可以移步本人专栏——MySQL 数据库。
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。
MGR是以Plugin(插件)的方式集成到MySQL中,可以简单灵活部署,它在MySQL进行事务处理、Binlog传输和持久化等逻辑处理时,预埋了一些(Hook)钩子,在钩子上注册函数处理MGR相关逻辑。
MySQL的事件调度器是一种在数据库中定义和执行周期性任务和定时器的机制。通过事件调度器,您可以在指定的时间间隔内自动执行某些任务,例如数据备份、数据清理等。MySQL的事件调度器基于时间触发,可以使用SQL语句定义和管理任务,并且具有高度灵活性和可配置性。
如果我们 MySQL 数据库密码遗忘需要重新安装 MySQL 数据库时,就需要先卸载掉本地的文件。而 MySQL 并不是像其他应用程序一样容易卸载,这个步骤是相当繁琐的,若想完全卸载不留痕迹,就需要对注册表信息进行详细的清理,所以整理以下步骤供大家参考。
前几天,一早起来,就发现 RDS 挂了,然后也无法重启,后面发现是 bin-log 日志过大,把 RDS 的空间塞满了。
我们在工作中很容易陷入一个漩涡,那就是因为并发事务选择了关系型数据库,因为关系型选择了MySQL,因为MySQL的业务特点而选择了对事务降维。
近年来,国产数据库技术迅速发展,得到了广泛应用和认可。中国的数据库市场由传统的外资品牌主导,逐步转向国产数据库。随着国家信息安全战略的推进,以及云计算、大数据、人工智能等新兴技术的快速发展,国产数据库在性能、可靠性、安全性等方面不断提升,逐步缩小与国际领先技术的差距。
一个管理平台门户网页进统计页面提示请求超时,随进服务器操作系统检查load average超过4负载很大,PID为7163的进程占用到了800%多。
mysql主从 # 主mysql启动 docker run --privileged=true -d -p 3307:3306 --name='mysql_master' \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \ -v /opt/mysql_master/log:/var/log/mysql \ -v /opt/mysql_master/data:/var/lib/mysql \ -v /opt/mysql_master/conf:/etc/mysql/conf.d mysql
本文主要用来记述pg数据库的相关操作和异常排查指南,继上一篇博客之后,异常的频繁更新,导致死亡元组指数级增长之后,空间占用也成倍增长,逻辑问题导致了数据库问题,但细想之下也发现,当pg在面对海量数据的更新删除之后,频繁的autovacuum会导致数据库大量的I/O,完了又会影响其他进程,就参数配置来看,还是有蛮多优化的空间的,毕竟空间和时间是两个相生相克的关系。就目前的默认的配置来看,手动标记60w数据执行vacuum标记清理花了6分钟,直接清空死亡元组也差不多这个时间,当空间膨胀到300g的时候数据量达到140w,vacuum已经有点吃不消了执行了半个小时也没有看到执行结束,至少在频繁更新的情况下,可见vacuum还是有他的局限性,就像官网提示的:Plain VACUUM may not be satisfactory when a table contains large numbers of dead row versions as a result of massive update or delete activity. 而且默认配置的的自动间隔是1分钟,我觉得这里面有很大的优化空间,尤其是海量数据频繁更新和删除的时候,当autovacuum的执行时间超过1分钟之后,就需要注意系统的死亡元组数量了,类似于当我打扫垃圾的速度低于产生垃圾的速度此时垃圾只会越来越多,当然这是在大数据量特定频繁更新和删除场景的情况下,结合相关的配置产生的一种思考。 需要注意的配置主要有autovacuum_max_workers可以根据cpu核心数配置,autovacuum_work_mem工作内存和vacuum_scale_factor规模因子,
1. 背景 在使用MySQL时,如果有大表的存储引擎是InnoDB,并且系统参数innodb_file_per_table设置为1,即每个文件对应一个独立的表空间,当对这些大表进行DROP TABLE时,有时会发现整个数据库系统的性能会有显著下降,包括一些只涉及几行数据的简单SELECT查询和DML语句,而且这些语句和正在删除的大表没有关系。造成这种现象的原因是什么呢?通过什么方式能缓解和避免这个问题呢? 2. 已知的瓶颈 Percona曾经在MySQL官方5.5.23之前的版本中遇到过这个问题,并且提供
SonarQube 自去年使用开始,已运行一年有余 它上面的 Project 数量已超过 1000 因为每个应用的每个 git 分支的每次 push 事件都会触发 Sonar 分析任务 这样会有很多的数据都存储下来,从而导致数据量很大 目前 Mysql 数据库占用磁盘空间达到100G 并且随着时间推移会继续增加 于是在想是否可以进行数据清理,以降低所使用的磁盘空间
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。
SysBench是一个跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具,用于评估系统在运行高负载的数据库时相关核心参数的性能表现。可绕过复杂的数据库基准设置,甚至在没有安装数据库的前提下,快速了解数据库系统的性能。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
1 ) . 在 Session 接口的实现中包括一系列的 Java 集合 , 这些 Java 集合构成了 Session 缓存 .
博主最近开发中遇到关于Navicat经常非常慢接近卡死的问题!困扰了我很久,今天终于知道原因了!这里分享给大家!希望对大家有所帮助!
今天一上班,就有一个电话,问我关于MYSQL 的 excpetion timeout, 问题,我在了解后,便告知一般如何解决这样的问题,以及这样问题的成因等等,因为几年前就遇到这样的坑,并且当时就有成熟的解决方案。
使用数据库的时候,我们每个操作都十分小心,尤其是不能直接在数据库上执行 update、delete 等操作,否则万一忘记加全 where 条件,可能就会造成无法挽回的结果。 有一句十分流行的调侃 — “从删库到跑路”就很形象的说明了误操作后的结果,那么如果你真的不小心执行了删库操作,真的就无法挽回了吗? 当然不会了,通常对于线上数据库,我们都会定时冷备,dump 导出数据库的全量备份,并且保留一段时间内的所有修改日志,进而实现在必要时回滚到这段时间内的任何一秒。 这里提到的“日志”指的就是 binlog,那么究竟什么是 binlog 呢?本文我们就来详细介绍一下。
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。
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