1. バッファ プールをクリアする
テーブルを削除すると、
innodb エンジンは各
バッファ プール インスタンス内のテーブルをクリーンアップします。中間の対応するデータ ブロック ページについては、システムへの影響を避けるために、ここでのクリア操作は実際には
flush ではありませんが、関連するページは
flush キューから削除されます。 。ただし、削除プロセス中は、各
バッファ プール のグローバル ロックを保持し、# から削除するために、この
バッファ プール 内で対応するページを検索します。 ##フラッシュリスト
を削除します。 バッファ プール
内で検索および削除する必要があるページが多すぎると、トラバース時間が増加し、他のトランザクション操作がブロックされ、深刻な場合にはデータベースがロックされる可能性があります。 (推奨コース: MySQL チュートリアル)
ここでもう 1 つ注意する必要があるのは、データベースの
バッファ プール が大きい値に設定されている場合です。サイズが異なると、移動時間は変化します。
バッファ プール
をクリーニングする場合、このテーブルのデータを含む AHI
のクリーニングも含まれます。AHI
の機能については、主に の場合にここでは説明しません。 b ツリー
のレベルが高くなると、b ツリー
によるレイヤーごとの検索を避けるために、AHI
は特定の検索条件に基づいて対応するデータ ページを直接クエリできます。レイヤーごとの検索をスキップする レイヤーの配置手順。次に、AHI は バッファ プール
サイズの 1/16 を占有します。オンライン テーブル データが特に大きくなく、同時実行性もそれほど高くない場合は、AHI を有効にすることはお勧めできません。 AHI
機能をオフにします。 <pre class="brush:php;toolbar:false">mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_adaptive_hash_index';
+----------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------+-------+
| innodb_adaptive_hash_index | ON |
+----------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index=OFF;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_adaptive_hash_index';
+----------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------+-------+
| innodb_adaptive_hash_index | OFF |
+----------------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)</pre>
データ ファイルを削除するとき、データ ファイルが存在しない場合、大きすぎると、削除プロセスで大量の
IO が生成され、より多くの時間が消費され、ディスク IO
のオーバーヘッドが急増します。CPU
の負荷が高すぎます。他のプログラムの動作に影響を与えます。私の友人がオンライン データベースから 1 TB のテーブルを削除したことがありますが、その結果、データベースは 20 分間応答しなくなり、最終的にはデータベースがクラッシュして再起動されました。 これで、
が 2 つのことを実行したことがわかりました。次に、上記の 2 つのことを最適化します。
バッファをクリアする際に、 バッファ プール
のサイズを減らすには、innodb_buffer_pool_instances
パラメータを適切に設定し、バッファ プール
のデータ ブロック リストのスキャン時間を短縮し、# をオフにします。 ##AHIFunction
ステップ 2 では、
linux
複数のファイル名が同時に同じ
INODE
INODE への参照の数は N>1 であり、そのうちのいずれか 1 つを削除すると、ファイル名は非常に高速になります。直接の物理ファイル ブロックは削除されていないためです。ポインタが削除されただけです。
INODE の参照番号が N=1 の場合、ファイルを削除するにはすべてのデータをクリアする必要があります。時間のかかる;
データベース テーブルの
.ibd
先创建表文件的硬链接 ln t_test.ibd t_test.ibd.bak 删除表 drop table t_test;
最後のステップは、実際に物理ファイルを削除し、そのファイルが占有しているディスク領域を解放することです。次に問題は、物理ファイルを適切に削除する場合は、coreutils
# をお勧めします。ツールセットの##truncate
wget http://ftp.gnu.org/gnu/coreutils/coreutils-8.29.tar.xz 使用非root进行解压 tar -xvJf coreutils-8.29.tar.xz cd coreutils-8.29 ./configure make 使用root进行make install
がインストールされたら、大きなファイルを非常に削除するスクリプトを作成できます。
${i}G は、10G
#!/bin/bash TRUNCATE=/usr/local/bin/truncate for i in `seq 2194 -10 10 `; do sleep 2 $TRUNCATE -s ${i}G /data/mysql/t_test.ibd.hdlk done rm -rf /data/mysql/t_test.ibd.hdlk ;を削除するたびに意味します。
以上がmysql ライブラリに 1TB フォームをドロップする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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