MongoDB的日志增长的很快,/var所在的空间马上就占满了,即便换到另一个磁盘分区保存日志,日志还是增长的很快,磁盘眼看要告磬。 有一个好办法,就是使用旋转日志。 MongoDB的旋转日志有点怪,Linux下mongd服务接受一个kill -SGIUSR1命令后就立刻将当前日志
MongoDB的日志增长的很快,/var所在的空间马上就占满了,即便换到另一个磁盘分区保存日志,日志还是增长的很快,磁盘眼看要告磬。
有一个好办法,就是使用旋转日志。
MongoDB的旋转日志有点怪,Linux下mongd服务接受一个kill -SGIUSR1命令后就立刻将当前日志文件重命名为带日期的文件,然后创建新的日志文件。
不想一般的旋转日志,可以配置旋转策略。不过没关系,经过测试,发送该命令时不会影响到MongoDB的服务。
下面是一个例子,先查找进程id, 然后发送命令。
root@jstc:/etc/init.d# ps -def | grep mongod mongodb 723 1 48 May04 ? 6-22:23:53 /usr/bin/mongod --config /etc/mongodb.conf root 22035 22012 0 20:22 pts/2 00:00:00 grep --color=auto mongod root@jstc:/etc/init.d# kill -SIGUSR1 723 root@jstc:/etc/init.d# cd /home/mongodb/log/ root@jstc:/home/mongodb/log# ls mongodb.log mongodb.log.2014-05-18T12-23-51 root@jstc:/home/mongodb/log# ls -alh total 20G drwxrwxrwx 2 root root 4.0K May 18 20:23 . drwxrwxrwx 4 root root 4.0K Apr 20 21:25 .. -rw-r--r-- 1 mongodb nogroup 34K May 18 20:24 mongodb.log -rwxrwxrwx 1 mongodb nogroup 20G May 18 20:23 mongodb.log.2014-05-18T12-23-51
现在可以将之前20G的日志文件挪走或者删除了。
也可以自己先个定时脚本,定期发送命令给mongod服务。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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