14.4.3.6 Fine-tuning InnoDB Buffer Pool Flushing 微调 InnoDB Buffer Pool 刷新: innodb_flush_neighbors and innodb_lru_scan_depth 配置选项 让你微调flush处理的某些方面 对于InnoDB buffer pool.那些选项主要帮助密集写负载.对于大量的DML 活动, flush可能落后 如果它不够积极,导致在缓冲池过度使用 或者 写磁盘由于flush 可以侵蚀你的I/O能力 如…

14.4.3.5 Configuring InnoDB Buffer Pool Flushing 配置InnoDB Buffer Pool 刷新: InnoDB执行某些任务在后台, 包括flush 脏数据(那些页已经被修改了但是没有会写到磁盘) 在Buffer pool 里. InnoDB flush buffer pool pages 如果脏页的比例在buffer pool 已经大于或 innodb_max_dirty_pages_pct.者等于innodb_max_dirty_pages_p…

14.6.3.5 Configuring InnoDB Buffer Pool Flushing InnoDB 执行某些任务在后台, 包括脏叶的刷新(那些已经发生改变的pages 但是没有写入到数据文件)从buffer pool InnoDB 开始刷新buffer pool pages 当脏叶的比例在buffer pool 达到 低水位设置通过innodb_max_dirty_pages_pct_lwm设置 这个选项是控制 脏页的比例在buffer pool,防止 脏叶的比例超过 innodb_…

14.4.2 Configuring InnoDB for Read-Only Operation 配置InnoDB 永于只读操作: 你可以查询InnoDB 表 MySQL 数据目录是在只读介质里,通过启用--innodb-read-only 配置选项在服务器启 动时: 如何启动: 准备一个实例用于只读操作,确保所有需要的信息是被刷新到数据文件 在存储到只读介质之前. 运行server 关闭change buffering (innodb_change_buffering=0) 做一个slow…

14.7.2 Changing the Number or Size of InnoDB Redo Log Files 改变InnoDB Redo Log Files的数量和大小 改变 InnoDB redo log 文件的数量和大小在MySQL 5.6.7或者更早版本,执行下面步骤: 1.如果 innodb_fast_shutdown is set to 2, set innodb_fast_shutdown to 1: mysql> show variables like '%innodb_…

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14.5.2 Changing the Number or Size of InnoDB Redo Log Files 改变InnoDB Redo Log Files的数量 改变InnoDB redo log files的数量 在MySQL 5.6.7或者更早版本,执行下面步骤: 1.如果 innodb_fast_shutdown设置为2,set innodb_fast_shutdown to 1: mysql> show variables like '%innodb_fast_shutdow…

14.4.7 Configuring the Number of Background InnoDB IO Threads 配置 后台InnoDB IO Threads的数量 InnoDB 使用background thread 来服务各种类型的I/O请求. 你可以配置 后台threads的数量 , 服务read和write I/O在数据pages上, 使用配置参数 innodb_read_io_threads and innodb_write_io_threads. 那些参数表示 后台线程数量…

:: mysqld_safe Starting mysqld daemon with databases from /data/mysqldb -- :: [Note] /usr/local/mysql/bin/mysqld (mysqld -log) starting as process ... -- :: [Warning] option adjusted to /usr/local/mysql/bin/mysqld: Table 'mysql.plugin' doesn't exist…

(转载自:WikiPedia) Fine tuning is a process to take a network model that has already been trained for a given task, and make it perform a second similar task. Assuming the original task is similar to the new task, using a network that has already been d…