1 问题描述Mysql 5.5版本默认使用的是共享表空间，即所有数据数据都存放在一个文件（ibdata1 ）之中，导致这个文件越来越大，尤其是日志统计系统，增长速度尤为明显，短时间内就可能达到几十G，上百G大小，即使清空了日志表，这个文件也不会收缩，造成存储资源极大的浪费，更为严重的是，大文件的读写操作和维护非常麻烦，因此需要把共享表空间变成独立表空间，让一个表对应一个数据文件，再将大表进行拆分。
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2024-03-20 14:41:40
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# 项目方案：MySQL表数据过大的删除方案
## 1. 问题描述
在日常的数据库管理中，我们经常会遇到MySQL表数据过大的情况。当表中的数据行数过多时，可能会对数据库的性能和查询等操作产生负面影响。因此，我们需要一种有效的方法来删除表中的大量数据，以减轻数据库的负担。
## 2. 解决方案
为了解决MySQL表数据过大的问题，我们可以采取以下方案来删除数据。
### 2.1 创建备份
原创
2023-07-21 02:01:06
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大家一定使用过 phpmyadmin 里面的数据库导入，导出功能，非常方便。但是在实际应用中，我发现如下几个问题： 1 数据库超过一定尺寸，比如6M 这时使用导出一般没问题，可以正确的保存到本机硬盘上面，但是导入则不行！原因是：一般的 PHP.INI 里面设置临时文件/上传文件的大小限制为2M，而phpmyadmin使用了上传的方式，造成失败。 2 导出到硬盘的 .SQL 文件在导回时，经常出现由
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2023-05-18 14:55:21
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# MySQL表索引太大：挑战与解决方案
在现代数据库管理系统中，索引是提升查询性能的关键。MySQL作为最流行的开源数据库之一，使用索引来加速数据检索的速度。然而，过大的索引会带来一系列问题，比如占用过多的存储空间、降低插入和更新性能等。本文将探讨MySQL中的索引，分析索引过大的原因，并给出相应的解决策略。
## 什么是索引？
索引可以被看作是一种特殊的数据结构，它使得数据库能以更高的效
在老版本的MySQL3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了(官方文档显示)。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统
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2024-08-19 19:26:17
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1. 索引的介绍索引在MySQL中也叫做“键”，它是一个特殊的文件，它保存着数据表里所有记录的位置信息，更通俗的来说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。应用场景:当数据库中数据量很大时，查找数据会变得很慢，我们就可以通过索引来提高数据库的查询效率。 2. 索引的使用查看表中已有索引:show index from 表名;说明:主键列会自动创建索引索引的创建:--
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2023-10-19 12:58:00
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# Docker镜像太大的解决方案
## 背景
在使用Docker进行应用容器化时，我们经常会遇到镜像过大的问题。这会导致镜像的拉取时间过长，占用过多的存储空间，并增加了部署的复杂度。因此，我们需要找到一种解决方案来减小Docker镜像的体积。
## 问题分析
Docker镜像过大通常有以下几个原因：
1. 基础镜像选择不当：选择了庞大的基础镜像，导致整个应用镜像也变得庞大。
2. 不合理的镜
原创
2023-10-01 10:21:51
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我们知道，我们电脑由三大件组成：CPU，内存和硬盘。CPU用以计算和控制，内存用以临时存储程序运行时所需的数据（掉电数据丢失），而硬盘用以长久保存数据（掉电数据不丢失）。我们每天使用的手机，其本质是一个移动的小型计算机，同样由三大件组成：CPU，内存和存储设备。其中的存储设备相当于电脑的硬盘，用以长久保存手机上的数据，比如视频、照片、音乐、系统等数据。电脑的硬盘有机械硬盘（HDD）和固
# 解决MySQL表太大更新缓慢的问题
在使用MySQL数据库时，有时会遇到一个常见的问题，那就是当表的数据量变得非常大时，更新操作变得非常缓慢。这不仅会影响系统的性能，还会给用户带来不好的体验。今天我们就来探讨一下如何解决MySQL表太大更新缓慢的问题。
## 问题原因分析
当表的数据量变得非常大时，更新操作变得缓慢的主要原因有两点：
1. **索引失效**：随着数据量的增加，原本有效的
原创
2024-02-29 04:18:02
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# 如何实现“mysql表太大无法导出”
## 操作流程
```mermaid
journey
title 教会小白如何实现“mysql表太大无法导出”
section 小白遇到问题
小白->>你: 求助如何导出大表
section 操作流程
你->>小白: 告诉整个流程
Note right of 你: 1. 连接mysql数据库2
原创
2024-07-04 04:44:43
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21-30CREATE TABLE `feedbacks` (
`feedbackid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
`feedback Type` int(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '反馈类型，内容来自原系统基础数据表',
`usedid` int(11) DEFAULT NUL
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2024-09-23 17:37:54
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MYSQL优化MySQL优化一直是个头痛的问题，由于自己刚接触MySQL不久，故把自己的学习过程记录于此。mysql的优化不是指某个sql的优化，而是多种优化的组合，以下列表列出一般优化的过程。表的设计优化(符合3NF)索引sql优化分表技术读写分离存储过程mysql配置的优化MySQL服务器硬件优化清除不需要数据，定时整理碎片(MyISAM引擎)表优化mysql表的优化主要是指标的设计要符合理念
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2024-03-04 12:59:53
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# MySQL单表数据量过大的优化方案
在实际的应用开发中，我们经常会遇到MySQL单表数据量过大导致查询性能下降的问题。这时我们需要对数据库进行优化，以提升查询效率和降低服务器负载。本文将给出一些解决方案，帮助您优化MySQL单表数据量过大的问题。
### 1. 分表分库
将单张数据量过大的表拆分成多个较小的表，每个表只存储一部分数据。这样可以减轻单个表的压力，提高查询效率。下面是一个示例
原创
2023-08-13 10:40:34
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一、常用的数据类型：类型含义tinyint(n)1个字节，范围(-128~127)smallint(n)2个字节，范围(-32768~32767)mediumint(n)3个字节，范围(-8388608~8388607)int(n)4个字节(32个比特位)，整数型，范围(-2147483648~2147483647)bigint(n)8个字节，整数型，范围(+-9.22*10的18次方)float
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2024-06-11 17:44:14
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作者 | 会飞的猪 使用命令发现磁盘使用率为100%了，还剩几十兆。# 一系列神操作备份数据库，删除实例、删除数据库表、重启mysql服务，结果磁盘空间均没有释放。# 怎么办网上查了很多资源，说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。SELECT CONCAT(TRUNCATE(SUM(data_length)/1024/1024,2),
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2023-09-01 21:20:01
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Python提供了两个非常重要的功能来处理异常和错误：1)异常处理try….except2)断言assert异常和断言，可以用于我们调试python程序，跟踪程序执行状态，尽快排查问题。35.1 python中的标准异常异常名称描述BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C)Exception常规错误的基
以前一直使用create-react-app这个脚手架进行react开发，后面因为一些自定义的配置，转而使用webpack搭建一套自己的脚手架。但是在使用webpack打包之后发现，纳尼？怎么文件这么大？？？ 于是研究了一下如何处理webpack打包之后文件太大的情况，简单记录下来。首先配置全局变量首先，通过指定环境，告诉webpack我们当前处于production环境中，要按照producti
在使用 MongoDB 的过程中，用户可能会遇到一个问题：`wt` 文件（这是 WiredTiger 存储引擎的文件）过大。这通常会导致存储空间的浪费及性能问题。因此，本文将探讨如何解决这个问题，并给出具体的方案及代码示例。
### 一、wt文件过大的原因
1. **写入放大**：MongoDB 采用了压缩算法，但在某些情况下（如频繁的更新和删除操作），会导致磁盘上的数据碎片增加。
2. **
大数据的备份和恢复，始终是个难点，当MySQL超过10个G，那么备份整个过程变得非常难熬，而且也不利于数据备份和恢复。这时候，刚好出现一款备份MySQL的工具 innobackup，速度比mysqldump要快好多一、Xtrabackup介绍1、Xtrabackup是什么Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具，支持在线热备份(备份时不影响数据读写)，是商业备份工具InnoDB H
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2024-04-25 17:00:21
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## mysql锁表怎么解决
在MySQL数据库中，当多个事务同时操作同一张表时，可能会导致表锁，造成性能瓶颈甚至系统崩溃。为了解决这个问题，我们可以采取以下方案：
### 1. 优化查询语句
首先，我们需要优化查询语句，确保尽量减少锁的范围。可以通过以下方法实现：
- 使用合适的索引：索引可以提高查询效率，减少锁的时间。可以通过`EXPLAIN`命令来分析查询语句的执行计划，根据结果来
原创
2023-10-21 12:17:09
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