01redo log是个啥？Innodb是使用16k大小的数据页来管理存储空间的，数据页也是内存和磁盘交互的最小单位。我们知道事务提交后是先将修改过的数据页保存在内存中，然后再刷新到磁盘上进行持久化。我们还知道事务具有持久性的特性，那么问题来了，如果事务提交之后，数据页被保存在内存中，这个时候系统崩溃了，内存中的数据就没有了，所做的修改就无法修复了，那么事务的持久性也就没有了。redo log就是
level:级别 一个记录器是日志系统的一个实体，每一个记录器是一个已经命名好的可以将消息为进程写入的“桶”。 每一个记录器都会有一个日志等级，每个等级描述了记录器即将处理的信息的严重性，python定义了以下六个等级： 级别 值 描述 CRITICAL 50 关键错误/消息,描述已经发生的严重问题 ERROR 40 错误,描述已经发生的主要问题&n
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2024-07-15 11:30:51
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# 如何处理MySQL8日志文件过大问题
## 介绍
在使用MySQL数据库过程中，日志文件是非常重要的，它记录了数据库的变更和操作信息。然而，如果日志文件过大，将会占用大量的磁盘空间并严重影响数据库的性能。本篇文章将针对MySQL 8版本，教会新手开发者如何处理MySQL日志文件过大的问题。
## 处理步骤概述
下面的表格展示了处理MySQL8日志文件过大问题的步骤概述：
| 步骤 | 描
原创
2024-01-04 09:29:05
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写在前面业界对系统的高可用有着基本的要求，简单的说，这些要求可以总结为如下所示。系统架构中不存在单点问题。可以最大限度的保障服务的可用性。一般情况下系统的高可用可以用几个9来评估。所谓的几个9就是系统可以保证对外提供的服务的时间达到总时间写在前面业界对系统的高可用有着基本的要求，简单的说，这些要求可以总结为如下所示。系统架构中不存在单点问题。可以最大限度的保障服务的可用性。一般情况下系统的高可用可
# Redis持久化与log文件过大
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，广泛应用于缓存、会话管理和实时数据分析。尽管 Redis 支持持久化功能来确保数据不会因为意外停机而丢失，但持久化过程中生成的日志文件有时会过于庞大，从而造成存储空间的浪费。本文将探讨如何避免 Redis 持久化日志文件过大，并提供一些代码示例。
## Redis持久化模式
Redis 支持两种主要的持久化方法：
原创
2024-10-13 05:39:23
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## Mongodb 单个wt文件过大
### 什么是Mongodb？
Mongodb 是一种非关系型数据库，它使用文档存储数据，可以存储非结构化数据，例如 JSON 格式的数据。Mongodb 是一个高性能、可扩展的数据库，在大数据领域得到了广泛应用。
### 什么是wt文件？
在 Mongodb 中，数据存储在数据文件中，其中一个重要的文件就是 wt 文件。wt 文件是 WiredTi
原创
2024-03-21 06:04:42
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# MongoDB持久化文件过大问题的解决方案
MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，因其灵活的文档存储和良好的扩展性而广受欢迎。然而，如果不加以管理，MongoDB的持久化文件（即数据存储文件）可能会变得异常庞大，从而影响数据库性能和存储成本。本文将探讨MongoDB持久化文件过大的原因，并提供解决方案。
## 一、MongoDB持久化文件过大的原因
持久化文件变大的原因主要包括：
原创
2024-08-15 05:50:29
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在使用 SQL Server 数据库的过程中，日志文件夹过大的问题是管理者常常遇到的困扰之一。 SQL Server 使用日志文件记录数据库的所有事务，以确保数据的一致性和可恢复性。然而，随着业务增长和数据量的增加，日志文件的膨胀是不可避免的。如何有效管理和减少 SQL Server 的日志文件大小，是确保系统健康和性能的关键。
```mermaid
timeline
title 业务增
如果开启journal，在dbpath选项指定的目录下会创建journal目录来存放journal文件，文件名形如j._<n>。journal文件存储的是对数据库文件（dbname.ns、dbname.<#>系列文件）的修改日志，包括写操作和创建文件操作。对数据库文件的写操作会记录一个WriteIntent，创建数据库文件会记录一个DurOp。WriteIntent记录了写
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2023-12-13 04:46:30
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简介按照上一篇的计划，这一篇给小伙伴们讲解一下：（1）多模块使用logging，（2）通过文件配置logging模块，（3）自己封装一个日志（logging）类。可能有的小伙伴在这里会有个疑问一个logging为什么分两篇的篇幅来介绍她呢？？？那是因为日志是非常重要的，用于记录系统、软件操作事件的记录文件或文件集合，可分为事件日志和消息日志。具有处理历史数据、诊断问题的追踪以及理解系统、软件的活动
# Spark UI日志过大问题解决方法
## 简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了丰富的API和工具，用于处理大规模数据集。Spark UI是Spark的一个重要组件，用于监控和分析Spark应用程序的运行状态。然而，随着数据集的增长，Spark UI生成的日志也会变得越来越大，给存储和分析带来了一些困难。
本文将介绍Spark UI日志过大问题，并提供一些解
原创
2023-12-09 11:07:23
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kafka的日志存储我们知道Kafka中的消息是存储在磁盘上的，那么为什么要使用磁盘作为存储介质？具体消息的存储格式又是什么呢？怎么样能够快速检索到指定的消息？消息不可能无限制存储，那么清理规则又是什么呢？不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。为了防止 Log 过大，Kafka又引入了日志分段（LogSegment）的概念，将Log切分为多个LogSegment，相当于一个巨型文件被
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2024-03-26 13:48:35
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在本系列的第一篇文章（ 主函数入口）中，介绍了mongodb会在系统启动同时，初始化了日志持久化服务，该功能貌似是1.7版本后引入到系统中的，主要用于解决因系统宕机时，内存中的数据未写入磁盘而造成的数据丢失。其机制主要是通过log方式定时将操作日志（如cud操作等）记录到db的journal文件夹下，这样当系统再次重启时从该文件夹下恢复丢失的（内存）数据。也就是在_initA
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2024-01-25 12:21:39
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安全2.0版本程序将会支持sharding状态下面的认证模式。与没有分片配置的区别2.0版本以前，分片必须运行在可信任的安全模式，没有明确的安全策略。在当前版本中，shard key一旦选定后就不能再更改了。所有的（不是操作多个）更新、更新插入和插入操作必须包含完整的shard key。这会对使用映射库有些影响，因为此时你无法控制更新操作。$where$where在sharding下面可以使用。但
HBase
0.定义：
HBase存储容量大，一个表可以容纳上亿行、上百万列，可应对超大数据量要求
扩展简单的需求。 Hadoop的无缝集成，让HBase的数据可靠性和海量数据分析
性能（MapReduce）值得期待。
1.用途
1.特别适用于简单数据写入（如“消息类”应用）和海量、结构简单数据的查询
（如“详单类”应用）。特别地，适合稀疏表
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2024-10-14 12:12:37
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1 版本支持 WT 引擎 3.2版本之后,默认引擎 2 锁粒度 0 读是共享锁 写是排它锁 1 针对写锁:WT引擎锁粒度是基于文档级别,同一DB下的不同文档可以并发访问,但是当多个写操作修改同一个文档时，必须以序列化方式执行,如果该文档正在被修改
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2024-08-09 20:02:05
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## MongoDB 中的 Skip 机制及其影响
MongoDB 是一种广泛使用的 NoSQL 数据库，因其灵活性和高性能而受到开发者的青睐。在 MongoDB 中，`skip()` 和 `limit()` 方法被广泛应用于结果集的分页查询。然而，`skip` 的使用可能会导致性能问题，特别是在处理大型数据集时。本文将深入探讨这一机制，并通过示例代码来说明其具体影响。
### 1. 了解 S
可以不重启MongoDB，切换日志文件。
原创
2023-08-21 17:07:05
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一 Mtools介绍 mtools是一组用来解析和过滤MongoDB日志文件的脚本。mtools包括以下几个工具： mlogfilter 可以根据时间切割日志文件，过滤慢查询等
mloginfo 返回日志文件信息，比如开始和结束时间等
mplotqueries 对日志文件进行视图展现
mlogvis 创建一个自定义html文件交互式展现
可以不重启MongoDB，切换日志文件
use admin
db.runCommand({logRotate:1})
参考
MongoDB 日志切割三种方式
原创
2023-08-23 09:53:56
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