网上有些帖子说XFS不用做碎片整理,其实是错误的.XFS用延迟写入等技术确实可以减少碎片的出现,但是如果服务器用了几年,并且文件操作比较频繁,还是会出现碎片的,应该整理.注意:在Debian中XFS相关命令在xfsprogs包中,而xfs_fsr命令是在xfsdump包中的.所以要用xfs_fsr整理碎片,记得安装xfsdump包. 其他Linux发行版本中,包含xfs相关命令的包也应该叫类似的名字,自己google一下. xfsdump - Administrative utilities f

有一个神话是 linux 的磁盘从来不需要整理碎片.在大多数情况下这是真的,大多数因为是使用的是优秀的日志文件系统(ext3.4等等)来处理文件系统.然而,在一些特殊情况下,碎片仍旧会产生.如果正巧发生在你身上,解决方法很简单. 什么是磁盘碎片 文件系统会按块更新文件,如果这些块没有连成一整块而是分布在磁盘的各个角落中时,就会形成磁盘碎片.这对于 FAT 和 FAT32 文件系统而言是这样的.在 NTFS 中这种情况有所减轻,但在 Linux(extX)中却几乎不会发生.下面是原因: 在像 FA

原文链接:传送门. 为了讨论碎片产生的原因,以及避免和移除索引碎片的技术,我们必须从本进阶系列后续将介绍的两个章节借用一些知识点:创建/更新索引的知识,以及向一个索引表插入数据行的相关知识. 当我们讲解这些信息的时候,记住本节背景部分提到的内容,仅当你的应用是进行索引扫描时,碎片是不被期望的(不管是索引的完全扫描还是部分扫描).当你的应用程序仅仅返回一个索引键值的少量数目的条目时,碎片其实并不是个问题.如同列表3所示的5行数据的查询. SELECT * FROM Sales.SalesOrder

索引,可以增加查询速度,若没有索引,每次查询都必须是全表查询.例如,搜索某个记录时(如name="gdpuzxs")时,需要全表扫描一下,因为不知道有多少个name="gdpuzxs"的记录.若在字段name上建立了索引,oracle会构建索引条目(name:rowid),每次查询,可以快速定位到这行记录. (1)位图索引 oracle的索引主要有B树索引以及位图索引.这里主要总结一下B树索引,主要有根节点,分支节点,叶子节点,结构图如下: 每个索引条目都是按照升序

确认表的类型与存储引擎,是否全部是innodb select TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,TABLE_TYPE,ENGINE,VERSION,ROW_FORMAT,TABLE_ROWS from information_schema.tables where lower(ENGINE)='innodb' and TABLE_SCHEMA not in ('mysql','information_schema','performance_schema'); #查看库中碎片率超过

本文参考 https://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2011/12/22/2297568.html https://www.jb51.net/softjc/126055.html https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-db-index-physical-stats-transact-sql?view=s

索引碎片整理的四种方法: 1)删除索引并重建 2)使用 DROP_EXISTING 语句重建索引 3)使用 ALTER INDEX REBUILD 语句重建索引 4)使用 ALTER INDEX REORGANIZE 重新组织索引 --1.查看碎片 SELECT DB_NAME() AS DatbaseName , SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) AS SchemaName , OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS TableName , i.name A

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

Redis安装与调试 Redis安装与调试linux版本:64位CentOS 6.5 Redis版本:2.8.17  (更新到2014年10月31日) Redis官网:http://redis.io/ Redis常用命令:http://redis.io/commands 1.安装Redis # wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.17.tar.gz # tar xzf redis-2.8.17.tar.gz # cd redis-2.

Redis 是一个高性能的key-value数据库, 使用内存作为主存储,数据访问速度非常快,当然它也提供了两种机制支持数据持久化存储.比较遗憾的是,Redis项目不直接支持Windows,Windows版项目是由微软开放技术团队建立和维护一个实验性项目(支持32,64位),所以并不适用生产环境,但可在Windows环境下用于开发测试. 有2个windows版本可以下载,https://github.com/dmajkic/redis/ 或https://github.com/MSOpenTec

以下为个人学习Redis的备忘录--内存优化 1.随时查看info memory,了解内存使用状况:127.0.0.1:6379> info memory# Memoryused_memory:2314624 //(字节单位形式)used_memory_human:2.21M //Redis已分配的内存总量(易读单位形式)used_memory_rss:1282048used_memory_rss_human:1.22M //操作系统为Redis进程分配的内存总量used_memory_peak

Redis所有的数据都在内存中,而内存又是非常宝贵的资源.对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题.本文让我们深入到Redis细节中,学习内存优化的技巧.分为如下几个部分: 一.redisObject对象 二.缩减键值对象 三.共享对象池 四.字符串优化 五.编码优化 六.控制key的数量 一. redisObject对象 Redis存储的所有值对象在内部定义为redisObject结构体,内部结构如下图所示. Redis存储的数据都使用redisObject来封装,包括strin

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

1. 查询与索引优化分析 在优化MySQL时,通常需要对数据库进行分析,常见的分析手段有慢查询日志,profiling分析,EXPLAIN分析查询,以及show命令查询系统状态及系统变量,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能. 1.1. 性能瓶颈定位 1.1.1. Show命令 我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量,找到系统的瓶颈: Mysql> show status ——显示状态信息(扩展show status like ‘XXX’) Mysql> show

阿里妹导读:为了保证系统的在线交易服务顺利运转,最初几年,阿里都是在双11大促来临之前大量采购机器储备计算资源,导致了双11之后资源大量闲置点现象.是否能把计算任务与在线服务进行混合部署,在现有弹性资源基础上提升集群资源利用率,降低双11资源新增成本? 今天,阿里测试开发专家何颖,将为你深入介绍阿里容器调度系统Sigma仿真平台Cerebro. Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调度系统.2017年是 Sigma 正式上线以来第⼀次参与双11,在双11期间成功⽀撑了全集团所有容

MySQL索引介绍 聚集索引(Clustered Index)----叶子节点存放整行记录辅助索引(Secondary Index)----叶子节点存放row identifier-------InnoDB:primary key-------书签查找(bookmark lookup)-------查找代价大B+树的高度----3~4层   http://www.oicto.com/mysql-explain-show/ 目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令

.数据库 --所有数据库的大小 exec sp_helpdb --所有数据库的状态 select name, user_access_desc, --用户访问模式 state_desc, --数据库状态 recovery_model_desc, --恢复模式 page_verify_option_desc, --页检测选项 log_reuse_wait_desc --日志重用等待 from sys.databases --某个数据库的大小:按页面计算空间,有性能影响,基本准确,有时不准确 use

一.关于 redis key: 1.是二进制安全的,也就是说,你可以使用任何形式的二进制序列来作为key,比如一个string,或者一个jpg图片的数据,需要说明的是,空字符串也是一个有效的key. 2.不建议使用过长的key,影响内存占用及数据查性能,对于过长的key,可以通过hash(例如SHA1)处理转换. 3.建议使用有意义及统一格式的key. 4.最大允许key大小为512M. 二.String 类型应用: 1.作为原子计数器:incr.decr.incrby 2.结合append命令