Why does the buffer pool contain so many dirty tempdb pages? 本文大意: 对于tempdb来说,还原模式为简单模式也只能是简单模式,不需要从故障中恢复,tempdb只会重建,所以tempdb没有必要做恢复,不需要自动checkpoint。所以说在一个比较繁忙的实例中,
Why does the buffer pool contain so many dirty tempdb pages?
本文大意:
对于tempdb来说,还原模式为简单模式也只能是简单模式,不需要从故障中恢复,tempdb只会重建,美国空间,所以tempdb没有必要做恢复,不需要自动checkpoint。 所以说在一个比较繁忙的实例中,用户数据库的checkpoint比tempdb频繁,所以在tempdb中会有比较多的脏数据。
结论:
自动触发的checkpoint不会对tempdb影响脏数据没有写入,所以脏数据比较多。
TechNet Magazine: April 2009 SQL Q&A column
本文大意:
dbcc checkdb错误离奇消失:主要可能存在的问题是当索引重建时在checkdb,导致一致性问题。
从2000升级到2008 tempdb上可能会遇到什么问题:有一下4点会产生比较打的行版本信息:
1.在线索引重建
2.DML触发器
3.MARS
4.快照隔离界别
填充因子是否可以减少分页,并可以实例级别的设置:填充因子确实可以减少分页,填充因子就是在页上保留了一定比例的空闲空间,以便于插入数据或者行记录扩展,虚拟主机,以减少分页的发生。对于OLTP没有一个很好的答案,每个表可能因为负载的不同需要不同的填充因子。对于OLAP可以使用100%以提高IO效率。
FILESTREAM的性能问题:1.FILESTREAM是保存在windows的ntfs文件,因此调整ntfs簇大小(分配单元)很重要
2.确定文件的大小研究表明小于256KB,是放在sql server 中比较好。256kb-1mb性能差不多
3.FILESTREAM数据不能给修改只能被覆盖重写。
4.FILESTREAM不能和数据库镜像兼容(sql server 2008)
Misconceptions around TF 1118
本文大意:
1.TF 1118标记打开之后原本是从SGAM分配前8个页的,代替为直接分配一个专用区。这样的好处就是减少了SGAM的冲突。
2.专区分配给了一个表并不是把8个页都分配给了这个表,只是这个分区为这个表保留,不能用与其他表。
3.在sql server 2005之后分配系统被优化,当创建用户对象时,先和以前一样创建一个IAM页,插入数据时分配数据页。单删除对象是并不是释放掉,而是缓存起来以便下次使用。
4.TF1118在sql server2005后的版本中还存在是为了提供方法减轻SGAM的使用,也可以使用多个文件的方式缓解冲突,SQLPASS2011上有人建议若内核数量少于8个使用8个文件,若有8个以上内核,先尝试使用8个文件,若还是有冲突再加4个文件
5.使用了标记后dbcc ind还是返回2页,但是来自专区不是混合区
What does checkpoint do for tempdb?
本文大意:
在log文件到达70%时,和recovery interval时限到是会做checkpoint,但是在tempdb中只有log文件超过70%才会checkpoint,香港服务器,阻止了log文件可能的增长,因为在tempdb中简单恢复模式会截断日志。自动checkpoint在tempdb不会像所有用户数据库会写入所有的脏数据,当手动运行时也会写入脏数据
Adventures in query tuning: unexpected key lookups
本文大意:
当使用动态游标打开时,会位结果集中的每行生成一个checksum,当读取下一行时会去基表中查询记录,因此就会在执行计划中有个key lookups操作
Understanding data vs log usage for spills in tempdb
本文大意:
有时候会出现tempdb中日志文件和数据文件的巨大差异。在用户数数据库中是不可能出现的。这个是因为tempdb只记录undo日志,不会生成redo日志,减少的日志的写入量。从而导致日志文件和数据文件的巨大差异。作者使用了一个证明这个问题。在tempdb中使用2612B的日志空间记录了256kb的排序,并假设如果是90G的内容需要排序。在tempdb中只会生成90G/256K=368640,368640*2612B=~918M的日志。
How does DBCC CHECKDB WITH ESTIMATEONLY work?
本文大意:
dbcc checkdb会先生成叫做facts的东西并保存在很大的worktable中,dbcc checkdb使用按分配的顺序读取用户数据文件来生成fact(最快的方式)。读取任务是分散到很多线程进行的,所以dbcc checkdb很消耗io的原因。fact生成好之后查询处理器吧结果返回给dbcc checkdb让它去匹配,若某个fact匹配不到相关信息,那么可能就会报一致性错误。
现在能用WITH ESTIMATEONLY评估dbcc checkdb在tempdb中的空间使用。dbcc checkdb并不是一次性检查整个数据库(除非有tf 2562),检查是分批次的。使用2个条件来划分,1:出现512个或者更多的索引。2:这批的大小超过了32MB。fact的大小评估如下,1:分区上的所有页*2,2:聚集索引中hobt页数*3,3:表中LOB列数*2,4:若为heap,表行数*2,5:最大行大小*hobt页数。WITH ESTIMATEONLY输出其中最大的一个。

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

toadduserInmysqleffect和securly,跟隨台詞:1)USEtheCreateUserStattoDaneWuser,指定thehostandastrongpassword.2)GrantNecterAryAryaryPrivilegesSustherthing privilegesgeStatement,usifementStatement,adheringtotheprinciplelastprefilegege.3)

toaddanewuserwithcomplexpermissionsinmysql,loldtheSesteps:1)創建eTheEserWithCreateuser'newuser'newuser'@''localhost'Indedify'pa ssword';。 2)GrantreadAccesstoalltablesin'mydatabase'withGrantSelectOnMyDatabase.to'newuser'@'localhost';。 3)GrantWriteAccessto'

MySQL中的字符串數據類型包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT,排序規則(Collations)決定了字符串的比較和排序方式。 1.CHAR適合固定長度字符串,VARCHAR適合可變長度字符串。 2.BINARY和VARBINARY用於二進制數據,BLOB和TEXT用於大對像數據。 3.排序規則如utf8mb4_unicode_ci忽略大小寫,適合用戶名;utf8mb4_bin區分大小寫,適合需要精確比較的字段。

最佳的MySQLVARCHAR列長度選擇應基於數據分析、考慮未來增長、評估性能影響及字符集需求。 1)分析數據以確定典型長度;2)預留未來擴展空間;3)注意大長度對性能的影響;4)考慮字符集對存儲的影響。通過這些步驟,可以優化數據庫的效率和擴展性。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes),blob(65,535 bytes),中間佈洛布(16,777,215個比例),andlongblob(4,294,967,967,295 bytes).tousebl觀察:1)考慮pperformance impactsandSandStorLageBlobSextern; 2)管理backbackupsandreplication carecration; 3)usepathsinst

自動化在MySQL中創建用戶的最佳工具和技術包括:1.MySQLWorkbench,適用於小型到中型環境,易於使用但資源消耗大;2.Ansible,適用於多服務器環境,簡單但學習曲線陡峭;3.自定義Python腳本,靈活但需確保腳本安全性;4.Puppet和Chef,適用於大規模環境,複雜但可擴展。選擇時需考慮規模、學習曲線和集成需求。

是的,YouCansearchInIdeAblobInMysqlusingsPecificteChniques.1)轉換theblobtoautf-8StringWithConvertFunctionWithConvertFunctionandSearchUsiseLike.2)forCompresseBlysBlobs,useuncompresseblobs,useuncompressbeforeconversion.3)expperformance impperformance imptactSandDataEcoding.4)


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