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。
表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
(1)表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白、被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大;
当然整理的过程不光是知识梳理的过程,也是转化为实践场景的一个过程,通过这样一个体系,对于整个MySQL对象生命周期管理有了较为深入的认识,这里我来抛砖引玉,来作为深入学习MySQL数据字典的一个入口,这个问题就是:如何较为准确的计算MySQL碎片情况?
对于mysql和Infobright等数据库,information_schema数据库中的表都是只读的,不能进行更新、删除和插入等操作,也不能加触发器,因为它们实际只是一个视图,不是基本表,没有关联的文件。MySQL的information_schema.tables存储了数据表的元数据信息,它详细表述了某个表属于哪个schema,表类型,表引擎,创建时间等信息。这里我们首先看看information_schame中的表tables的各个字段的含义(代码可左滑):
《小白学习MySQL - MySQL会不会受到“高水位”的影响?》曾提到了MySQL中数据删除的空间清理和文件释放的问题。碰巧看到姚老师这篇文章,《MySQL表空间碎片整理方法》,学习一下。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
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。
随着 MySQL 的使用,包括 BLOB 和 VARCHAR 字节的表将变得比较繁冗,因为这些字段长度不同,对记录进行插入、更新或删除时,会占有不同大小的空间,记录就会变成碎片,且留下空闲的空间。就像具有碎片的磁盘,会降低性能,需要整理,因此要优化。
MySQL的优化方案有哪一些? 本文记录MySQL优化方案 ,梗概如下: 优化SQL 优化索引 (一)优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句,通过脚本命令来了解执行率较低的语句,
同事在客户现场利用DTS工具,从A实例将数据迁移到B实例过程中,发现几乎稍大点的表在迁移完成后,目标端表空间大小差不多都是源端的3倍,也就是说表空间膨胀了2倍。
MySQL 的表在进行了多次 delete 、update 和 insert 后,表空间会出现碎片。定期进行表空间整理,消除碎片可以提高访问表空间的性能。
起因:查看线上数据库中Table Information时发现有一个日志表数据大小和索引大小有915M,但实际行数只有92行。该表需要频繁插入并且会定时去删掉旧的记录。表类型为Myisam,已建立一个索引,所以应该是产生了大量碎片,使用 Optimize table 表名 优化后大小变为2.19M,少了很多, 同时可以看出该表上的索引建的多余,因为插入操作比查询操作要多很多,而且查询不多,查询的数据量也一般比较小。
之前使用PHP编写最佳化资料表功能,发现一个关于InnoDB DataFree的问题,供大家参考。
前言 在之前的文章《Java面试通关宝典(一)》和《Java面试通关宝典(二)》中,沉思君为大家介绍了部分常见的面试题,涵盖Java基础、web基础和多线程,如果看了参考答案还有疑问的朋友,可以申请进群探讨,进群方式请见文末。好了,废话不多说,接下来我们继续探讨更多有趣的面试题。 面试题精选 1.说说你知道的Java中的垃圾回收算法 在介绍垃圾回收算法之前,有必要先说一下JVM中是怎样定义“垃圾”的,或者说对象达到什么条件会被标记为“垃圾”进而被回收。JVM中标记对象已死的常见算法有2种:引用计数算法和可
Redis也是对外服务,所以Google四个黄金指标同样适用,还从延迟、流量、错误、饱和度分析Redis关键指标。
MYSQL 的数据库中表支持单表单文件的特性,而我们的optimize table 主要的面对表在大量UPDATE 或者删除数据后的优化工作。
上一小节提到了数据备份是指将数据库中数据存储的相关文件进行拷贝,而这些文件有很多,所以让我们来简单认识下MySQL中与数据相关的文件。
使用delete删除的时候,MySQL并没有把数据文件删除,只会将已经删除的数据标记为删除,因此并不会彻底的释放空间。
对 MySQL 数据记录进行插入、更新或删除时,会占有不同大小的空间,记录就会变成碎片,且留下空闲的空间。就像具有碎片的磁盘,会降低性能,需要整理,因此要优化。
query cache 是mysql性能优化时的重要指标,通过查看query cache的状态信息,就可以知道例如 缓存是否有碎片、命中缓存的数量、没用到缓存的次数 …… 使用方法 mysql>
启动:net start mySql; 进入:mysql -u root -p/mysql -h localhost -u root -p databaseName; 列出数据库:show databases; 选择数据库:use databaseName; 列出表格:show tables; 显示表格列的属性:show columns from tableName; 建立数据库:source fileName.txt; 匹配字符:可以用通配符_代表任何一个字符,%代表任何字符串; 增加一个字段:alter table tabelName add column fieldName dateType; 增加多个字段:alter table tabelName add column fieldName1 dateType,add columns fieldName2 dateType; 多行命令输入:注意不能将单词断开;当插入或更改数据时,不能将字段的字符串展开到多行里,否则硬回车将被储存到数据中; 增加一个管理员帐户:grant all on *.* to user@localhost identified by "password"; 每条语句输入完毕后要在末尾填加分号';',或者填加'\g'也可以; 查询时间:select now(); 查询当前用户:select user(); 查询数据库版本:select version(); 查询当前使用的数据库:select database(); 1、删除student_course数据库中的students数据表: rm -f student_course/students.* 2、备份数据库:(将数据库test备份) mysqldump -u root -p test>c:\test.txt 备份表格:(备份test数据库下的mytable表格) mysqldump -u root -p test mytable>c:\test.txt 将备份数据导入到数据库:(导回test数据库) mysql -u root -p test 3、创建临时表:(建立临时表test_temp) create temporary table test_temp(name varchar(10)); 4、创建表是先判断表是否存在 create table if not exists students(……); 5、从已经有的表中复制表的结构 create table table2 select * from table1 where 1<>1; 6、复制表 create table table2 select * from table1; 7、对表重新命名 alter table table1 rename as table2; 8、修改列的类型 alter table table1 modify id int unsigned;//修改列id的类型为int unsigned alter table table1 change id sid int unsigned;//修改列id的名字为sid,而且把属性修改为int unsigned 9、创建索引 alter table table1 add index ind_id (id); create index ind_id on table1 (id); create unique index ind_id on table1 (id);//建立唯一性索引 10、删除索引 drop index idx_id on table1; alter table table1 drop index ind_id; 11、联合字符或者多个列(将列id与":"和列name和"="连接) select concat(id,':',name,'=') from students; 12、limit(选出10到20条)<第一个记录集的编号是0> select * from students order by id limit 9,10; 13、MySQL不支持的功能 事务,视图,外键和引用完整性,存储过程和触发器 14、MySQL会使用索引的操作符号 <,<=,>=,>,=,between,in,不带%或者_开头的like 15、使用索引的缺点 1)减慢增删改数据的速度; 2)占用磁盘空间; 3)增加查询优化器的负担; 当查询优化器生成执行计划时,会考虑索引,太多的索引会给查询优化器增加
很多新手都在使用 Memcached 或者 Redis 扩展来加速服务器数据库的运行性能,其实这些扩展对于小博客的服务器来说有时候是个负担和安全隐患的,具体可以参考【理智冷静的使用 Memcached 或者 Redis】一文,那么不使用优化扩展我们如何来提升 MySQL 或 MariaDB 数据库的运行性能呢?
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的, Oracle Query Cache 是缓存执行计划的,而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻,但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的,这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
MySQL提供了许多修改分区表的方式。添加、删除、重新定义、合并或拆分已经存在的分区是可能的。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
使用delete删除数据 , 是我们常用的用法 , 但是这样并没有真正的把数据删除掉 , mysql只是标志了一下删除
网 上有不少mysql 性能优化方案,不过,mysql的优化同sql server相比,更为麻烦与复杂,同样的设置,在不同的环境下 ,由于内存,访问量,读写频率,数据差异等等情况,可能会出现不同的结果,因此简单地根据某个给出方案来配置mysql是行不通的,最好能使用 status信息对mysql进行具体的优化。 mysql> show global status; 可以列出mysql服务器运行各种状态值,另外,查询mysql服务器配置信息语句: mysql> show variables; 一、
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化,仅仅想到添加适合的索引,是不完全的,索引的优化本身就具有很多的不确定性。
今天是《MySQL核心知识》的第2章,今天给大家讲讲MySQL的常用命令,好了,不多说了,开始今天的正题。
1、存储引擎其实就是如何实现存储数据,如何为存储的数据建立索引以及如何更新,查询数据等技术实现的方法。
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
看完这篇文章,你能搞清楚以下问题: 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 2、varchar能存多少汉字、数字? 3、varchar的最大长度是多少呢? 4、字符、字节、位,之间的关系? 5、mysql字段类型存储需要多少字节? 接下来请仔细看,整理不易啊。 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 一般初学会认为,二者占用的空间是一样的。比如说我存储5个char,二者都是实际占用了5个char了【不准确的想法:varchar在实际存储的时候会多一个b
对于现在的各种系统来说,缓存的应用无处不在。如果能合理的利用缓存,整个系统的性能将会得到大大的提高,Web开发尤其如此。一般高并发大访问量的应用,主要压力都在服务器端,所以服务器端的性能至关重要,缓存的使用,很多时候是有决定性影响的。
日常工作或学习过程中,我们可能会经常用到某些SQL,建议大家多多整理记录下这些常用的SQL,这样后续用到会方便很多。笔者在工作及学习过程中也整理了下个人常用的SQL,现在分享给你!可能有些SQL你还不常用,但还是希望对你有所帮助,说不定某日有需求就可以用到。
mysql作为最流行的数据库,在开发过程中仍然有较多优化的空间,mysql的优化主要有4个方向:
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:狼爷 来源:www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
有如下规则,如果数据表被更改,那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效,并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等。举个例子,如果数据表posts访问频繁,那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来,但是每一次posts数据表的更新,无论更新是不是影响到了cache的数据,都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话,那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明,糟糕时,QC会降低系统13%[1]的处理能力。
1.5 query_cache_size (1)简介: 查询缓存简称QC,使用查询缓冲,mysql将查询结果存放在缓冲区中,今后对于同样的select语句(区分大小写),将直接从缓冲区中读取结果。 一个sql查询如果以select开头,那么mysql服务器将尝试对其使用查询缓存。 注:两个sql语句,只要想差哪怕是一个字符(列如大小写不一样;多一个空格等),那么这两个sql将使用不同的一个cache。 (2)判断依据 mysql> show status like "%Qcache%"; +-------------------------+---------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+---------+ | Qcache_free_blocks | 1 | | Qcache_free_memory | 1031360 | | Qcache_hits | 0 | | Qcache_inserts | 0 | | Qcache_lowmem_prunes | 0 | | Qcache_not_cached | 2002 | | Qcache_queries_in_cache | 0 | | Qcache_total_blocks | 1 | +-------------------------+---------+ 8 rows in set (0.00 sec)
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
WordPress 的机制是主要使用 wp_posts 表来存储所有数据,包括日志,页面,附件,导航菜单等等,所以 WordPress 使用了一定时间之后,数据量一大还是有点慢,除了对 WordPress 进行全方面的优化之外,我们还可以对数据表进行减肥和优化,来提高 WordPress 的速度。
作者 | 张甦, 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者,51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验,专注于 MySQL 数据库,对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究,具备非常丰富的理论与实战经验。
MySQL数据库中进行表空间整理,可以用的一种操作就是optimize table,
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/703/1.html
硬盘在使用一段时间后,由于反复写入和删除文件,磁盘中的空闲扇区会分散到整个磁盘中不连续的物理位置上,从而使文件不能存在连续的扇区类。这样,再读写文件是就需要到不同的地方去读取,增加了磁头的来回移动,降低了磁盘的访问速度。
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