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精确统计所有库表的大小

统计每个库每个表的大小是数据治理工作的最基本内容,本文将从抽样统计结果及精确统计结果两方面来统计MySQL的每个库每个表的数据量情况。...1、统计预估数据量 mysql数据字典库information_schema里记录了统计的预估数据量(innodb引擎表不准确,MyISAM引擎表准确)及数据大小、索引大小及表碎片的大小等信息。...如上文所述,统计信息里的数据条数及size是根据部分数据抽样统计的值,与实际大小存在差异,且表越大,差异越明显,如果想知道每张表的实际情况,需用后续的方法。...2、统计实际数据量 想要统计每张表的实际大小就得去遍历每个表算出对的记录数,通过查看表空间大小(每个表独立表空间)查看每个表的size。通过以下步骤即可达到精确统计的目的。...,则建议暂停一段时间 以免后面统计的时候无法获得表及内容,如果前面的步骤都在从库,则可以省略该步骤 echo 'start call procedure' # 调用存储过程 统计每个表的记录条数 /usr

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    MySQL设置临时表大小

    临时表是执行sql语句过程中创建的中间过渡表,例如多表联合操作,就需要建立临时表 查看临时表的使用状态 mysql>show global status like 'created_tmp%'; created_tmp_tables...每次创建临时表时都会增加 created_tmp_disk_tables 如果是在磁盘上创建临时表,它会增加 created_tmp_files 表示MySQL服务创建的临时文件数 比较理想的配置是:...created_tmp_disk_tables / created_tmp_tables *100% <= 25% 再看一下临时表的配置: show variables like '%tmp_table_size...%'; tmp_table_size的默认值是32M,说明只有32M以下的临时表才能全部放在内存中,超过的就会用到硬盘临时表 可以适当增加此变量的值,例如 mysql> set session tmp_table_size...=40000000; 因为tmp_table_size变量是有作用域的,所以使用 'session'

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    Mysql删除表数据,表文件大小不变

    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, 日常开发中,当我们删除一个表的的数据的时候,发现表空间大小并不会变小,我们要知道为什么会发生这样神奇的事, 参数innodb_file_per_table 表数据可以存在共享表空间里...这个时候插入一条id=50的时候,要创建新的数据页的时候,就会复用pageA, 现在我们知道delete 命令只会把记录的位置或数据页标记为可复用,但是磁盘的文件大小不会变小,也就是说delete并不会回收表空间...总之,经过大量的增删改的表都可能存在空洞,所以,如果能把这些空洞去掉,就能达到收缩表空间的目的,而重建表,就可以达到这样的目的 重建表 试想一下,如果我们需要去掉这些空洞,如何做呢,当然你可以建立一个和...A表一样表B,把数据A的数据复制到表B, 由于表B是新建的表,所以表B不存在空洞,显然表B的主键索引更紧凑,数据页利用率也高,如果我们建立一个临时表B,把数据从表A导入表B的操作完成后,用表B替换A,

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    PostgreSQL 库,表,字段,值大小写的问题

    需要测试的内容如下 1 数据库大小写 2 表名大小写 3 字段大小写 4 字段值得大小写 一些相关的大小写的函数以及数据的转换函数 let's go 1 数据库名的大小写 首先会建立三个数据库名字为...good, 里面插入的数据会有他自己数据库的名字 我们来对这些数据库的表进行访问 通过以上测试,可以得出,数据库的库名是大小写是敏感的,所以在建库的时候,需要注意大小写的问题。...表大小写的测试 我们在test 库中,建立三个表,BIG,big, Big 三个表 在你试着创建第一张表的时候,没有报错,但你在建立第二张表的时候,就开始报错了,我们可以看到test 数据库中只有一张叫...big的表,有人说,那不对我要是先建立 BIG 表呢?...(你可以试试,结果是一样的,postgresql 在一个数据库中只能运行小写表名的存在) 当然如果你非要存储不同大小写的表名,PostgreSQL 也不是不可以,那就是需要加“” 双引号 最后我们来尝试一下字段名和字段值的问题

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    Debezium的增量快照

    一种较为直观的手段是对每个表建立相应的 copy 表,并将原表中的数据按批(Chunk)写入到 copy 表中,这些写入操作就会按照正确的顺序产生一系列的事务日志事件,在后续处理中就可以正确消费到这些事件...DBLog 提供了一种更为通用且对源库影响较小策略,它无需将所有的源表中的数据写入到事务日志中,而是采用分批处理的方式,以 Chunk 为单位将源表中的数据查询出来(严格要求每次查询都以主键排序),将这些数据处理成为...下图为 Chunk 的示例,该表中的主键为 c1,且查询时按 c1 进行排序,Chunk size 为 3。...核心算法就是在正常的事务事件流中人为插入 Watermark 事件以标记 Chunk 的起止位置,Watermark 就是我们在源端库中创建的一张特殊的表,它由唯一的名称标识,保证不与现有的任何表名冲突...该算法流程会一直循环,直至表中的所有数据都被处理完成。 步骤 1 暂停当前的正常事件日志捕获并生成两个 UUID: lw、hw。

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    clickhouse查看数据库和表的容量大小

    在mysql中information_schema这个数据库中保存了mysql服务器所有数据库的信息, 而在clickhouse,我们可以通过system.parts查看clickhouse数据库和表的容量大小...Processed 1.04 thousand rows, 520.93 KB (21.95 thousand rows/s., 11.02 MB/s.) 2.查看数据表容量、行数、压缩率 --在此查询一张临时表的信息...Elapsed: 0.008 sec. 3.查看数据表分区信息 --查看测试表在19年12月的分区信息 SELECT partition AS `分区`, sum(rows) AS `...active and database = 'database' and table = 'tablename' group by database, table 结果为:这种结果显示的大小...= 'database' and table = 'tablename' 结果为:这是因为在CH中,和我们hive表不一样,hive表一个分区只会有一条记录,但CH不是,每个分区分为了不同的marks

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