在AIX中进行各种参数命令配置,smitty是一个相当不错的工具选择。Smitty是一个运行在AIX上的辅助操作工具,将各种操作系统软硬件
Linux、AIX是我们运维环境中最常见的服务器操作系统。在理想情况下,配置好的应用程序是在一个稳定循环环境下运行的。一般不会发生过多的配置更改情况。但是,如果在规划期间没有合理进行各类型资源的配置(特别是存储),往往就需要运维人员的后期介入调整。
在AIX中进行各种参数命令配置,smitty是一个相当不错的工具选择。Smitty是一个运行在AIX上的辅助操作工具,将各种操作系统软硬件配置命令,转化为一系列目录表单样式进行操作。这样很好地减少了我们操作系统的复杂程度,也避免了误操作的出现。
本文主要介绍如何在AIX上使用Smitty进行逻辑卷创建和拓展管理。
1、LVM背景介绍
在AIX中,磁盘管理策略是一种Logical Volume Management的方法。简单的说,就是将存储划分为物理卷(Phsical Volume)、逻辑卷组(Logical Volume Group)和逻辑卷(Logical Volume)三个层次进行管理。
物理卷是我们最直观的磁盘或者分区,操作系统中可能有多种存储设备。在LVM中,都将其视为物理卷对象(PV)。
若干物理卷可以划归到一个逻辑组织中进行统一管理,这就是逻辑卷组(Logical Volume Group)。LVG类似于一个存储池,无论或大或小的PV被纳入到LVG中,都是进行统一管理。对使用者而言,LVG是一个统一的虚拟“存储”。在LVG内部,数据存储是以Physical Partition(PP)的方式进行划分管理。所以我们在度量LVM的容量的时候,PP个数是一个重要指标。
LVG是一个存储池对象,并不能直接作为存储。我们需要在LVG中划分出若干块进行使用,这就是LV(Logical Volume)。LV有自己的度量单位,和PP类似,,成为LP(Logical Partition)。通常PP和LP是相同的。
创建LV之后,还要将其和特定目录进行关联,这个过程成为加载mount。下面是一个比较典型的LV存储结构。
[root@TESTMIS:/]#df -g
Filesystem GB blocks Free %Used Iused %Iused Mounted on
/dev/hd4 4.00 3.08 24% 10688 2% /
/dev/hd2 5.00 2.81 44% 47602 7% /usr
/dev/hd9var 0.62 0.07 90% 11505 40% /var
/dev/hd3 10.00 3.67 64% 1948 1% /tmp
/dev/hd1 0.12 0.12 1% 5 1% /home
/dev/hd11admin 0.12 0.12 1% 5 1% /admin
/proc - - - - - /proc
/dev/hd10opt 0.50 0.25 50% 8980 14% /opt
/dev/livedump 0.25 0.25 1% 4 1% /var/adm/ras/livedump
File system中对应的各种磁盘,就是LV逻辑卷对象。使用LVM方法有很多好处,其中最大的就是可以动态进行空间拓展。比如,原有的LVG空间不足,可以直接加入一块新盘到LVG中,之后拓展extend逻辑卷空间。
2、环境介绍
下面我们就在AIX 6.1环境下进行创建和拓展试验。
[root@TESTMIS:/]#oslevel
6.1.0.0
当前系统中已经包括了两个逻辑卷组,分别为默认操作系统rootvg和testmisvg。
[root@TESTMIS:/]#lsvg
rootvg
testmisvg
[root@TESTMIS:/]#lspv
hdisk0 00f7fcc82bdccfa1 rootvg active
hdisk1 00f7fcc8839250c4 testmisvg active
(篇幅原因,有省略……)
各个LV对应AIX目录结构,都有自己的空间限额和使用情况。
[root@TESTMIS:/]#df -g
Filesystem GB blocks Free %Used Iused %Iused Mounted on
/dev/hd4 4.00 3.08 24% 10685 2% /
/dev/hd2 5.00 2.81 44% 47602 7% /usr
/dev/hd9var 0.62 0.07 90% 11504 40% /var
/dev/hd3 10.00 3.67 64% 1948 1% /tmp
/dev/hd1 0.12 0.12 1% 5 1% /home
(篇幅原因,有省略……)
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저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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