网名“北在南方”，资深 DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
某个客户反馈查询数据库发现 information_schema.tables 的 data_free 值突发异常，达到 13G 左右。如图：
我想知道 MySQL 表在磁盘上占用多少空间，但看起来很琐碎。不应该在 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 中提供这些信息吗？没那么简单！
前面说了innoDB表在mysql5.6.6之前存储在系统空间，5.6.6之后存储在独立的空间，表结构存储在.frm文件，里面记录着字符集，行规则等，表数据存储在.ibd里面，里面存储着数据和索引。
对于千万级的表数据存储，删除大量记录后，表文件大小并没有随之变小。好奇怪，是什么原因导致的？不要着急，接下来，我们来深入剖析其中原因
查询语句：SELECT table_schema AS "Database", ROUND(SUM(data_length + index_length + data_free) / 1024 / 1024, 2) AS "Size (MB)" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema;
MySQL 最新版本 8.0.30 的发布带来一个与 REDO 日志文件有关的新功能点： 在线调整 REDO 日志文件的大小！极大的简化了运维的工作量（经历过的同学都懂）！
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。
Percona XtraBackup是MySQL数据库的一款备份工具，它通过热备份的方式，在不停止MySQL服务器的情况下对InnoDB和XtraDB表进行备份。本文将详细介绍使用XtraBackup进行备份与恢复的过程，包括备份的类型、常用选项以及备份与恢复的步骤。
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最近有个上位机获取下位机上报数据的项目，由于上报频率比较频繁且数据量大，导致数据增长过快，磁盘占用多。
最近遇到一个MySQL数据导入时候遇到问题，先来看下问题产生的具体报错信息如下所示：
最近有个需求解析一个订单文件，并且说明文件可达到千万条数据，每条数据大概在20个字段左右，每个字段使用逗号分隔，需要尽量在半小时内入库。
因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多，写少。对原子性要求低。那么MyISAM最好的选择。且MyISAM恢复速度快。可直接用备份覆盖恢复。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第六篇，总结了MySQL的InnoDB引擎相关的实践使用问题。
MySQL5.5以后版本的默认存储引擎 支持事物的ACID特性 Innodb使用表空间存储 innodb_file_per_table (如果此参数为ON) 则会创建一个独立的表空间:tablename.ibd 系统表空间:ibdataX(如果参数为OFF) X表示一个数字 演示参数ON mysql> show variables like 'innodb_file_per_table'; +-----------------------+-------+ | Variable_name
在 InnoDB 中，你的 delete 操作，并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
MySQL5.5版本之前的默认存储引擎就是MyISAM 系统表 临时表(查询优化器建立的临时表) MyISAM存储引擎表由MYD和MYI组成 MyISAM的特性 并发性与锁级别 对于读写混合的并发性不会太好 表损坏修复 通过 check table tablename 进行检查 通过 repair table tablename 进行恢复 演示实例 use test # 进入你自己的数据库 create table myIsam(id int,c1 varchar(10))engine=my
日常学习和工作中，经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等，这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢，电脑风扇狂转真的很让人崩溃，其实有些小技巧是可以让导入更快速的，本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
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？
良好的设计是高性能的基石，应该根据系统的实际业务需求、使用场景进行设计、优化、再调整，在这其中往往需要权衡各种因素，例如，数据库表究竟如何划分、字段如何选择合适的数据类型等等问题。
之前用kill的方法杀掉了一个MySQL的进程，今天想要重启这个进程，启动的过程中，发现
关于MySQL存储引擎相信大家都很熟悉，MySQL支持多种存储引擎，以支持不同的操作。下面将为介绍一下MySQL中的MYISAM存储引擎。
port = 3306 # 端口号 socket = /var/lib/mysql/mysql.sock # 套接字文件(localhost登陆会自动生成)
现在不管是大公司还是小公司，去面试都会问到 MySQL 数据库的知识，大家面试的时候这方面的知识一定要提前做好储备。
在MySQL中，如果我们对大表频繁进行insert和delete操作，那么时间一长，这个表中会出现很多"空洞"，也就是表碎片。
前段时间迁移网站的时候，需要导入 sql 文件，小编用的是phpmyadmin管理工具，无论是从本地上传.sql.zip 文件，还是从网站服务器上文件夹 upload 下选择 sql 文件，都上传失败，皆以 502 Bad Gateway 告终。因为时间的关系，之前未作记录，最近闲下来就整理了一下。
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
测试环境机器磁盘空间不足的告警打破了下午的沉寂，一群人开始忙活着删数据。但是，不久前刚清理了一波数据，测试环境在没做压测的情况下不至于短短一个月不到就涨了200G数据，于是，我悄悄的进入数据目录下，发现一个不寻常的点，ibtmp1文件有192G
一种可靠的方式是 使用解压后的备份文件（必须是Xtrabackup的物理备份）来估算当前数据库的体积。 mysqldump这种逻辑备份的方式，不便于直观的比对数据库体积的增长。
压缩表从名字上来看，简单理解为压缩后的表，也就是把原始表根据一定的压缩算法按照一定的压缩比率压缩后生成的表。
临近春节，相信每个公司都会进行全面巡检，无论是业务层还是数据库层，达到事前预防的目的；今天就来分享一下针对MySQL数据存储层面，在数据库存储来不及扩容的情况下，MySQL中的压缩方案；
在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
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