如果 MySQL 数据库比较大的话,很容易就能查出是哪些表占用的空间: 不过如果 Redis 内存比较大的话, […]

1.phpredis扩展写入redis的数据发现“ \ 会被自动转义成\" \\. 如: 写入 dadaf"daf\dad  在redis命令行读出为 dadaf\"daf\\dad,但是phpredis读出是争取的没有问题. 2.redis命令行写入 'dafdalfja"jdal\' 也发现被自动转义成dafdalfja\"jdal\\ “dd\a" 这样的写入,不会发生转义. 上面的问题需要注意,跨语言读写redis数据,目前没有深入探究,

redis并不会因为key的增加而导致写入明显变慢,肯定是其他因素.如果redis开启了持久化,在进行持久化时,性能必然下降,可以使用config命令查看持久化设置了没有.另外考虑是否是内存不足,一般redis最多只应该占用60%的物理内存,如果超过了在rdb进行持久化时可能会内存不足.可以监视内存和cpu使用情况进行分析.

使用java脚本向Pxc集群写入数据 批量写入pxc集群程序 导入mysql驱动包 # 批量插入数据的java脚本 package pxc_demo; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import com.mysql.jdbc.Driver; public class Test { public static void main(String

PS:之前写过一遍,那个方法没有彻底解决,现找到真正的解决方法 环境:redis 3.2.100 windows版(注意!!!这是关键),win10,redis客户端spring boot 2.0.7,以及配对的spring data redis 某功能会频繁地大批量地往redis写入数据,数据量大概10秒内超过10000条 插入时可能会报错,报错时间点不定,大概都是运行一段时间后报错,错误信息如下: nested exception is io.lettuce.core.RedisComman

现状: 1.买了一台主从的阿里云Redis,内存就1GB. 2.查询了阿里云的帮助,没有找到性能相关的说明, 有的也是4GB版本的并发性能 3.提工单问客服 一个集合里有300万数据,单次查询性能大概怎么推算,客服让我自己验证(自己的产品性能如何都不知道,还卖货……) 解决方案:自己验证 1.构造300万数据, 写到文件1.txt,将数据写入到集合test500内 sadd test500 long_str10000001 sadd test500 long_str10000002 ... ..

背景:redis的火,就像java一样,对于测试人员来说,使用它就需要好好搞下,现在就整理下命令行模式,来查询获取自己想要的值: 命令行连接命令:redis-cli -h 主机名 -p 端口号 -a 密码 1.keys  *key值*,如keys *1153331* keys 值会找到很多对应的keys,通过get方法,就可以得到很多value: 2.下面整理下redis常见的命令 a.对string类型数据的操作:set key  value  ,把名称为key的值赋值为value get k

--尽量少用触发器,否则数据库增长很快,特别是关于登陆的数据表字段不要用出发器,一周左右能使得数据库增长1G的空间. --数据库表空间大小查询脚本 IF  EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[#Data]') AND type in (N'U'))DROP TABLE [dbo].[#Data] create table #Data(name varchar(100),row varchar

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

今天运行Django项目在redis数据库写入数据时提示如下错误: ERROR log 228 Internal Server Error: /image_code/cf9ccd75-d274-45c0-94a4-a83c8c189965/ Traceback (most recent call last): File "/home/sky/.virtualenvs/dj_xm31/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/exceptio

select * from information_schema.TABLES where information_schema.TABLES.TABLE_SCHEMA='databasename' and information_schema.TABLES.TABLE_NAME='tablename'\G 返回结果: *************************** 1. row *************************** TABLE_CATALOG: def TABLE_S

SELECT CONCAT(ROUND((INDEX_LENGTH+DATA_LENGTH)/1024/1024, 2), 'MB') AS '总大小',CONCAT(ROUND(DATA_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB')  AS '数据大小',CONCAT(ROUND(INDEX_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB') AS '索引大小' FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='youwoapp

 if exists(select 1 from tempdb..sysobjects where id=object_id('tempdb..#tabName') and xtype='u')drop table #tabNamegocreate table #tabName(tabname varchar(100),rowsNum varchar(100),reserved varchar(100),data varchar(100),index_size varchar(100),unus

一.概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存储在内存中的数据将会丢失,在很多情况下是无法容忍这样的事情的.所以,我们需要将内存中的数据持久化!典型的需要持久化数据的场景如下: 将Redis作为数据库使用: 将Redis作为缓存服务器使用,但是缓存miss后会对性能造成很大影响,所有缓存同时失效时会造成服务雪崩,无法响应. 本文介绍Redis所支持的两种数据持久化方式. 二.Redis数据持久化 Redis支持两种数据持久化方式:RDB

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

Redis内存淘汰 定义: 指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除,从而产生读miss的情况 机制存在原因: Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储 首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景?是持久存储还是缓存? 内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存,用一定的缓存miss来换取内存的使用效率. 作为Redis用户,我如何使用Redis提供的这个特性呢?看看下面配置 配置文件 我们可以通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功

系统环境: Redis 版本:5.0.7 SpringBoot 版本:2.2.2.RELEASE 参考地址: Redus 官方网址:https://redis.io/ 博文示例项目 Github 地址:https://github.com/my-dlq/blog-example/tree/master/springboot/springboot-redis-cache-example 一.缓存概念知识 1.是什么缓存 我们日常生活中,经常会接触听到缓存这个词,例如,浏览器清空缓存,处理器缓存大小

1 引言 Redis作为基于内存的非关系型的K-V数据库.因读写响应快速.原子操作.提供了多种数据类型String.List.Hash.Set.Sorted Set.在项目中有着广泛的使用,今天我们来探讨下下Redis的数据结构是如何实现的. 2 数据存储 2.1 RedisDB Redis将数据存储在redisDb中,默认0~15共16个db.每个库都是独立的空间,不必担心key冲突问题,可通过select命令切换db.集群模式使用db0 typedef struct redisDb { di

一:关于mysql表数据大小 我们知道mysql存储数据文件一般使用表空间存储 当mysql使用innodb存储引擎的时候,mysql使用表存储数据分为共享表空间和独享表空间两种方式 ·共享表空间:Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面,而这个表空间可以由很多个文件组成,一个表可以跨多个文件存在. 所以其大小限制不再是文件大小的限制,而是其自身的限制 -->innodb官方显示表空间的最大限制为64TB ·独享表空间:每个表的数据以一个单独的文件来存放,这个时候的单表限制,又变成文件系

1.实现目标 通过redis缓存数据.(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担) 2.所需jar包 注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错.因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变.前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2... style="background-color: #0098dd; color: white; font-s

redis 写入报错 1)报错内容 Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist on disk. Commands that may modify the data set are disabled.