本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库,并将获取的数据写入本地文件,然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级,指标更完善,性能更好
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算,如求磁盘总容量、网络流量,只依赖于Zabbix-Server,与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger,配置与Items相同。
我们知道,OceanBase 3.X 版本部署单机架构(一个ZONE,一台SERVER)需要耗费较多硬件资源才能正常使用。OceanBase 4.X 版本发布后,在资源占用这块做了很多优化,官方宣称4.X 版本是单机分布式一体化的架构,单台OB SERVER对数据的处理与单机数据库相比性能相当。比如对于 OceanBase 3.X 版本,就算是单机部署,对多个分区的数据更新依然需要两阶段提交来保证其原子性;对于OceanBase 4.X 单机部署,对多分区的数据更新不再需要两阶段提交来保证其原子性。
(2)如果想知道MySQL数据库中每个表占用的空间、表记录的行数的话,可以打开MySQL的 information_schema 数据库。在该库中有一个 TABLES 表,这个表主要字段分别是:
在mysql中有一个默认的数据表information_schema,information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。再简单点,这台MySQL服务器上,到底有哪些数据库、各个数据库有哪些表,每张表的字段类型是什么,各个数据库要什么权限才能访问,等等信息都保存在information_schema表里面,所以请勿删改此表。
在mysql中有一个默认的数据表information_schema,information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
在 mysql 中,使用 delete 命令删除数据后,会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 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。
在不那么遥远的旧 IT 时代,有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
13.算法题:电脑里有很多大小不一样的照片,我现在要复制到U盘上,但是U盘容量固定。让你写一个程序,挑选一组照片,让U盘的剩余空间最小。
微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告,详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因,GitHub数据库出岔子不是第一次了。
MySQL InnoDB集群提供了一个集成的,本地的,HA解决方案。MySQL InnoDB集群由以下几部分组成:
redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景,排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力,底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
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。
在之前我们手写 mysql 的连接操作时,一般都会使用 mysql_close() 来进行关闭数据库连接的操作。不过在现代化的开发中,一般使用框架都会让我们忽视了底层的这些封装,而且大部分框架都已经默认是使用 PDO 来进行数据库的操作,那么,大家知道 PDO 是如何关闭数据的连接的吗?
数据库常用语句 目录 1、下列语句中的各种括号说明 2、启动/关闭mysql服务器 3、登入/退出数据库 4、创建数据库 5、查看数据库 6、修改数据库 7、删除数据库 8、选择数据库 9、MySQL注释 10、MySQL系统帮助 11、字段约束 12、新建表 13、查看表 14、修改表 15、删除表 16、插入数据 17、mysql乱码解决 18、更新/修改数据 19、删除数据 20、查询数据 21、多表查询 1、下列语句中的各种括号说明 尖括号<>代表参数,不
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目,同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用,这是多么艰巨的任务啊!而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 在2014年年初,我们面临了一个严峻的现实问题,关于我们的路径的增长(一个月约增长了20%),所以在年底之前用于存储路径的存储容量将会不够用。我们因此推出Mezzanine项目这一盛举来解决这个特别的问题。数据大迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天
马上十一、中秋双节,很多客户开始做节日活动,基本都有一个共性需求:活动期间,流量预计翻N备,由此引发了一轮MySQL的容量治理与保障。
报错信息中不难看出来,是写入数据到/dev/shm这个目录的时候报错。报错信息也很明显,No space left on device;没有额外的空余磁盘空间。
在需要备份数据库里面的数据时,我们需要知道数据库占用了多少磁盘大小,可以通过一些sql语句查询到整个数据库的容量,也可以单独查看表所占容量。 1、要查询表所占的容量,就是把表的数据和索引加起来就可以了 select sum(DATA_LENGTH)+sum(INDEX_LENGTH) from information_schema.tables where table_schema='数据库名'; 上面获取的结果是以字节为单位的,可以通过%1024在%1024的到M为单位的结果。 2、
在需要备份数据库里面的数据时,我们需要知道数据库占用了多少磁盘大小,可以通过一些sql语句查询到整个数据库的容量,也可以单独查看表所占容量。
我们使用的Linux服务器,虽然有很多不同的发行版,但他们的文件目录都有一些相似性。Linux目录配置的依据是FHS(https://www.pathname.com/fhs/)标准。FHS建议根目录最好单独分区,尤其与安装的应用程序分开,这样根目录所在的文件系统不容易发生问题。
多人同时买一件商品时(假设库存充足),每个人几乎同时下单成功,给人一种并行感觉。但真实情况, 库存只是一个数值,无论是存在mysql数据库还是redis缓存,减值时都要控制顺序,只能串行来扣减,当然为保证安全性,会设计一些锁控制。
作者:卢钧轶 出处:CENALULU’S TECH BLOG 本文罗列了一些适用于MySQL及运维入门和进阶使用的书籍。 背景:各大论坛上总是有很多同学咨询想学习数据库,或者是为入行DBA做些准备。几年来作为一个MySQL DBA的成长过程有一些积累和感悟,特此拿出来和大家分享。 ---- SQL 入门 在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍: 《S
云开发扩展能力是云开发团队为开发者提供的一站式云端服务,旨在降低开发者使用云服务的门槛,助力开发者快速开发应用。
本篇文章是为不知道技术的HR老师们如何问问题的时候方便搜索,不会面试直接看这篇文章就够了。
一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的,为了让系统能够支持足够大的业务量,从前端到后端也采用了各种各样技术,前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的,但是今天先不细说,而先谈谈在这些架构既定的情况下,一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则,以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动,来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
本次参与活动可以涵盖不同技术层面的用户,可以针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面进行产品的体验和测评,参与活动的同时既可以收获相关技术领域的实战经验同时也可获得丰厚的活动激励。
Shell脚本,就是利用Shell的命令解释的功能,对一个纯文本的文件进行解析,然后执行这些功能,也可以说Shell脚本就是一系列命令的集合。
应用程序升级或变更时,配置文件与数据库均可保留(使用sqlite方式时不保留任何信息)
即没有特别指明的类型,大多数时候mysql 引擎都支持这种索引(Archive 是例外, 5.1 之前不支持,之后支持单个自增列的索引)
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
当前,我国家政服务市场供需缺口超千万、市场规模近万亿元。在国人生活水平不断提升、人口老龄化程度加深、“三孩”生育政策实施等背景下,未来家政服务业有极大增长潜力。数据显示,我国家政服务从业人员目前约为3000万人,约有90%的人员来自农村地区。可以说,就业门槛低、就业容量大的家政服务业在吸纳农村劳动力方面有广阔的空间。家庭服务业供需两端分别连接乡村和城市,构筑起乡村振兴的重要“桥梁”。解决乡村劳动力就业增收问题、提升乡村劳动力生活水平是实现助农兴农需要高度关注的重大命题。家政兴农,关乎国之大计。 鉴于此,本项目选择了发展蓬勃,市场缺口较大的家政行业出发,从农村剩余劳动力、个体家政服务人群消费者出发,在搭建联系二者平台的同时,通过与政府的相关项目及部门合作,完成对农村剩余劳动力的技能培训,培养一技之长。将其推在平台上,消费者可以通过平台直接联系服务人员,咨询服务人员,完成对服务订单的选择。个体家政服务人员也可在此平台上接单等。在此基础上还设置了星级标准及评定,以此来提高服务质量,满足消费者消费的心理需求。进而增加农民收入,推动农村剩余劳动力再就业,推动乡村振兴。也可以缓解就业压力,促进社会的稳定发展。 为加强家政服务人员信用平台的规范化建设和管理,我们创造了更为精密完善的家政服务信用平台-一个可以实现家政方面的信息共享的平台,可以建立家政服务人员和消费者之间的联系,为其提供一个完善的家政服务平台。我们开发的这个平台有很多的新颖之处:它可以为有就业意愿的农村剩余劳动力提供广阔的空间,对其进行信息的录入;另外为对于家政服务的需求消费者(消费者)来咨询,信息服务。
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程,旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“迪B课堂”,即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息: 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次,“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”,远不止存储空间占用多,其中也包括了单个(表
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。
手上有一个采集站点, 剩余3万的草稿, 原计划手动每日发布几十篇文章, 后来实在有些反人类, 干脆一次性全发布
MySQL是一个通用的开源关系数据库,用于在Python Web应用程序中创建,读取,更新和删除数据。本文让我们学习如何在Ubuntu 18.04.4 LTS上安装MySQL,然后在命令行客户端中运行一些SQL查询。
一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求,使用合适的存储引擎,将会提高整个数据库的性能
不论你在哪里,不论你遇到怎样的技术问题,剑指工控群里总有那么一群带有工控情结的技术人与你一起面对,一起探讨......
Kubevious(https://github.com/kubevious/kubevious) 是一个开源的 Kubernetes Dashboard,但是和我们主流的 Dashboard 却不太一样,可以说非常有特色,他将应用程序相关的所有配置都集中在一起,这可以大大节省操作人员的时间,其实这都不是最主要的,主要的是他具有一个 TimeMachine(时光机)功能,允许我们回到之前的时间去查看应用的错误信息。
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