本人对oracle调优还处在不断学习状态,这个问题是之前处理的项目上遇到过的,顺利解决了,分享下此类问题的处理思路,不足之处,还请指正. 项目上反馈说业务表空间增长越来越快,上次新增的30G数据文件,不到一个月就提示表空间不足了,并且由于安全考虑,需要每天备份,导致备份异常缓慢,需要12h以上,表空间占用150G. 表空间占用高问题,只要定位到占用磁盘高的表或lob对象,处理掉就好了(根据业务实际情况处理). 查询表空间情况 SELECT Upper(F.TABLESPACE_NAME)    

前言 很多时候数据库的TempDB.日志等文件的暴增可能导致磁盘空间被占满,如果日常配置不到位,往往会导致数据库故障,业务被迫中断. 这种文件暴增很难排查,经验不足的一些运维人员可能更是无法排查具体原因,导致问题不能彻底解决. 场景描述 客户系统比较稳定,用了5台机器做了AlwaysOn高可用组,完全实现了读写分离.磁盘也做了规划,主库日常操作TempDB需求在20G以下,所以TempDB所在的磁盘只配置了100个G的空间. 本案例是客户突然接到监控报警,显示TempDB磁盘空间不足,可用空间不

1.ORACLE归档日志介绍 归档日志暴增是oracle比较常见的问题,遇到归档日志暴增,我们该如何排查: 归档日志暴增一般都是应用或者人为引起的 理解归档日志存储的是什么 如何排查归档日志暴增原因 如何优化归档日志暴增 1.1 归档日志是什么 归档日志(Archive Log)是非活动的重做日志(redo)备份. 通过使用归档日志,可以保留所有重做历史记录,当数据库处于ARCHIVELOG模式并进行日志切换式,后台进程ARCH会将重做日志的内容保存到归档日志中. 当数据库出现介质失败时,使用数

iptables的conntrack表满了导致访问网站很慢 转载自:https://my.oschina.net/jean/blog/189935 检查系统conntrack表是否满 现象:突然发现访问网站很慢,服务器的cpu.内存和磁盘使用率都正常 分析过程及解决方案:查询/var/log/message日志发现有这样的记录“ip_conntrack table full dropping packet”.kernel 用 ip_conntrack 模块来记录 iptables 网络包的状态,

analyze table tablename compute statistics; analyze index indexname compute statistics; 对于使用CBO很有好处,可以使用更可靠的table信息,从而执行计划也可以更准确一些,在10g会自动analyze,之前的版本需要手动定期 生成统计信息,,选择合理的执行计划.. 一.     表分析概念 1.  简单的说,就是收集表和索引的信息,CBO根据这些信息决定SQL最佳的执行路径.通过对表的分析,可以产生一些统计

一则清理MySQL大表以释放磁盘空间的案例 一.基本情况: 1.dbtest库554G,先清理st_online_time_away_ds(37G)表的数据,保留半年的数据: 1)删除的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_time_away_ds where tdate < '2017-08-01';(记录数为:462171894) 2)保留的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_t

https://www.cnblogs.com/haiyan123/p/7738435.html https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/6083427.htm 一.添加表记录 对于单表有两种方式 # 添加数据的两种方式 # 方式一:实例化对象就是一条表记录 Frank_obj = models.Student(name ="海东",course="python",birth="2000-9-9",

那么现在我们分析一下drawRect导致内存暴增的真正原因: 重写drawRect为何会导致内存大量上涨? 要想搞明白这个问题,我们需要撸一撸在 iOS 程序上图形显示的原理.在 iOS 系统中所有显示的视图都是从基类UIView继承而来的,同时UIView负责接收用户交互. 但是实际上你所看到的视图内容,包括图形等,都是由UIView的一个实例图层属性来绘制和渲染的,那就是CALayer. CALayer类的概念与UIView非常类似,它也具有树形的层级关系,并且可以包含图片文本.背景色等.它

首先,先简单解释一下笛卡尔积. 现在,我们有两个集合A和B. A = {0,1}     B = {2,3,4} 集合 A×B 和 B×A的结果集就可以分别表示为以下这种形式: A×B = {(0,2),(1,2),(0,3),(1,3),(0,4),(1,4)}: B×A = {(2,0),(2,1),(3,0),(3,1),(4,0),(4,1)}: 以上A×B和B×A的结果就可以叫做两个集合相乘的'笛卡尔积'. 从以上的数据分析我们可以得出以下两点结论: 1,两个集合相乘,不满足交换率,既

查询锁表进程: 1.查询是否锁表 show OPEN TABLES where In_use > 0;   2.查询进程     show processlist   查询到相对应的进程===然后 kill    id   补充: 查看正在锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;    查看等待锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS; 分析锁表原因: 参考:htt

一.外键的变种(三种关系) 本节重点: 如何找出两张表之间的关系 表的三种关系 一.介绍 因为有foreign key的约束,使得两张表形成了三种了关系: 多对一 多对多 一对一 二.重点理解如果找出两张表之间的关系 分析步骤: #1.先站在左表的角度去找 是否左表的多条记录可以对应右表的一条记录,如果是,则证明左表的一个字段foreign key 右表一个字段(通常是id) #2.再站在右表的角度去找 是否右表的多条记录可以对应左表的一条记录,如果是,则证明右表的一个字段foreign key

    目录(?)[+]   Linux内核哈希表分析与应用 Author:tiger-johnTime:2012-12-20mail:jibo.tiger@gmail.comBlog:http://blog.csdn.NET/tigerjb/article/details/8450995 转载请注明出处. 前言: 1.基本概念: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加

索引组织表(IOT表):为什么引入索引组织表,好处在那里,组织结构特点是什么,如何创建,创建IOT的限制LIMIT. IOT是以索引的方式存储的表,表的记录存储在索引中,索引即是数据,索引的KEY为PRIMARY KEY.数据的查询可以通过查询索引的同时查询到数据,因为索引和数据存储在一个数据块中,减少了一次磁盘I/O.数据是按照主键顺序创建的索引,索引中有对应的数据,这样依据主键做范围扫描时,减少了读取的数据块数量,减少了磁盘I/O.也减少了索引的存储空间,因为索引和数据存在一起.如果是B树索

一. 暂时表 暂时表放在暂时表空间,不生成redo,仅仅有undo. 在暂时表中能够创建索引.视图及触发器,还能够使用"Export and Import(导出和导入)"或"Data Pump(数据泵)"导出和导入暂时表的定义.可是.即使使用了ROWS 选项,也不会导出数据. 有基于事务(默认)和基于session两种.其它的会话不能訪问到. 在暂时表中.DML锁永远不须要. 1.创建默认的(基于事务的)暂时表:(on commit delete rows:提交时清

查询锁表进程: 1.查询是否锁表 show OPEN TABLES where In_use > 0;   2.查询进程     show processlist   查询到相对应的进程===然后 kill    id   补充: 查看正在锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;    查看等待锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS; 分析锁表原因: 参考:htt

数据表分析 wp_posts(文章表) 表字段如下:ID(文章ID)post_author(文章作者名,我想可以是为用户名,也可以是用户ID)post_date(文章发布日期)post_date_gmt(文章发布日期,格林威治时间)post_content(文章内容)post_title(文章标题)post_exerpt(摘录)post_status(文章状态,publish/auto-draft/inherit)comment_status(是否开启评论,默认值为open,打开)ping_st

数据表分析 wp_terms(分类标签表) 表字段如下:term_id(分类或标签ID)name(分类或标签名)slug(别名)term_group(分类标签组,我想应该是用于排序分组) wp_termmeta(分类标签元数据表) 表字段如下:meta_id(元数据自增ID)term_id(分类标签ID)meta_key(元数据键)meta_value(元数据值) wp_term_taxonomy(分类标签表) 表字段如下:term_taxonomy_id(分类标签ID,主要用于wp_term_

数据表分析 wp_comments(评论表) 该表字段,如下:comment_ID(评论ID)comment_post_ID(评论文章ID)comment_author(评论者用户名)comment_author_email(评论者邮箱)comment_author_url(评论者博客URL)comment_author_IP(评论者访问IP)comment_date(评论日期)comment_date_gmt(评论格尼林治时间)comment_content(评论内容)comment_karm

数据表分析 wp_users wp_usermeta 用户系统就是靠着这两张表来实现的. 具体事例分析 添加用户 添加成功后,我们会分别在wp_users及wp_usermeta表中分别看到test001的数据. wp_users wp_usermeta wp_users表字段分析:ID(用户ID)user_login(用户登录账户名)user_pass(用户密码)user_nicename(用户昵称)user_email(用户邮箱)user_url(用户博客URL)user_registere

索引组织表(IOT表):为什么引入索引组织表,好处在那里,组织结构特点是什么,如何创建,创建IOT的限制LIMIT. IOT是以索引的方式存储的表,表的记录存储在索引中,索引即是数据,索引的KEY为PRIMARY KEY.数据的查询可以通过查询索引的同时查询到数据,因为索引和数据存储在一个数据块中,减少了一次磁盘I/O.数据是按照主键顺序创建的索引,索引中有对应的数据,这样依据主键做范围扫描时,减少了读取的数据块数量,减少了磁盘I/O.也减少了索引的存储空间,因为索引和数据存在一起.如果是B树索

最近在做数据库设计的时候(以MySQL为主),遇到不少困惑,因为之前做数据库表设计,基本上主键都是使用自增的形式,最近因为这种做法,被领导指出存在一些不足,于是我想搞明白哪里不足. 一.MySQL为什么建议使用自增? 通过网上查阅资料,得出一个这样的结论:表的主键一般都要使用自增 id,不建议使用业务id ,是因为使用自增id可以避免页分裂. 按照我过去的实践:选择使用自增可以避免很多麻烦,主要体现是数据的唯一性(从1到xxx,肯定不会重复的). 1.什么是页分裂? 这块我没看太明白,我主要参考