最近在在做DB2的benchmark,发现数据库的内存占用特别高,因为是做benchmark测试,所以表并不多,并且主要是针对其中的一张表做测
最近在在做DB2的benchmark,发现数据库的内存占用特别高,因为是做benchmark测试,所以表并不多,并且主要是针对其中的一张表做测试,当这张表的数据快到1亿的时候,用top查询系统状态如下
# top
top - 20:06:34 up 5 days, 22:20, 12 users, load average: 18.53, 6.57, 3.19
...
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
32458 db2inst 20 0 42.3g 27g 27g S 63.7 44.3 0:27.13 db2sysc 0
...
其中db2sync进程用了27G的内存,从而导致系统物理内存几乎被用光并且系统也变的非常慢。
使用db2mtrk命令来查看db2的内存使用情况,如下:
# db2mtrk -i -d -v
Tracking Memory on: 2014/06/22 at 21:50:19
Memory for instance
Other Memory is of size 63111168 bytes
FCMBP Heap is of size 851968 bytes
Database Monitor Heap is of size 983040 bytes
Total: 64946176 bytes
Memory for database: PA913
Backup/Restore/Util Heap is of size 65536 bytes
Package Cache is of size 262144 bytes
Other Memory is of size 196608 bytes
Catalog Cache Heap is of size 262144 bytes
Buffer Pool Heap (1) is of size 24465047552 bytes
Buffer Pool Heap (System 32k buffer pool) is of size 1835008 bytes
Buffer Pool Heap (System 16k buffer pool) is of size 1572864 bytes
Buffer Pool Heap (System 8k buffer pool) is of size 1441792 bytes
Buffer Pool Heap (System 4k buffer pool) is of size 1376256 bytes
Shared Sort Heap is of size 0 bytes
Lock Manager Heap is of size 3881172992 bytes
Database Heap is of size 94830592 bytes
Application Heap (47) is of size 131072 bytes
Application Heap (45) is of size 65536 bytes
Application Heap (44) is of size 65536 bytes
Application Heap (43) is of size 65536 bytes
Application Heap (42) is of size 65536 bytes
Application Heap (41) is of size 65536 bytes
Application Heap (40) is of size 65536 bytes
Application Heap (39) is of size 65536 bytes
Application Heap (38) is of size 65536 bytes
Application Heap (37) is of size 65536 bytes
Application Heap (36) is of size 65536 bytes
Application Heap (35) is of size 65536 bytes
Application Heap (34) is of size 65536 bytes
Application Heap (33) is of size 65536 bytes
Application Heap (32) is of size 65536 bytes
Application Heap (31) is of size 65536 bytes
Application Heap (30) is of size 65536 bytes
Application Heap (29) is of size 65536 bytes
Application Heap (28) is of size 65536 bytes
Application Heap (27) is of size 65536 bytes
Application Heap (26) is of size 65536 bytes
Application Heap (25) is of size 65536 bytes
Application Heap (24) is of size 65536 bytes
Application Heap (23) is of size 65536 bytes
Application Heap (22) is of size 65536 bytes
Application Heap (21) is of size 65536 bytes
Application Heap (20) is of size 65536 bytes
Application Heap (19) is of size 65536 bytes
Application Heap (18) is of size 65536 bytes
Application Heap (17) is of size 65536 bytes
Application Heap (16) is of size 65536 bytes
Application Heap (15) is of size 65536 bytes
Application Heap (14) is of size 65536 bytes
Application Heap (13) is of size 65536 bytes
Application Heap (12) is of size 65536 bytes
Application Heap (11) is of size 196608 bytes
Application Heap (10) is of size 65536 bytes
Application Heap (9) is of size 65536 bytes
Application Heap (8) is of size 65536 bytes
Application Heap (7) is of size 131072 bytes
Applications Shared Heap is of size 393216 bytes
Total: 28451340288 bytes
其中重点是“Memory for database: PA913”下的“Buffer Pool Heap (1) is of size 24465047552 bytes”,用了近25G的内存,由于我确定我的数据库中的数据量不是很大,所以减少数据库内存就是我的首选了。
查了一下资料,可以通过修改database_memory系统参数来设置数据库内存的使用。默认情况下database_memory的设置是AUTOMATIC,这里可以通过下面的命令来修改参数,,修改完后要重新启动db2
$ db2 update db cfg for
$ db2stop force
$ db2start
数据库重启后,先用客户端连接一下数据库,然后再使用“db2mtrk -i -d -v”查看内存使用情况,就发现内存就会有明显的下降。用top查看结果也类似。
在真实的DB2使用情况下,修改这个值是需要慎重的,可以参考下面列出的参考资料。
本文永久更新链接地址:

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.