## 如何实现“mongodb数据库 越用硬盘占满了” 作为一名经验丰富的开发者,我将指导这位刚入行的小白如何实现“mongodb数据库 越用硬盘占满了”。下面是整个过程的步骤和相应的代码。 ### 步骤 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | Step 1 | 监控数据库的存储空间,当空间使用率达到一定阈值时触发操作 | | Step 2 | 删除不必要的数据或者调整数据
原创 2023-09-14 17:04:31
112阅读
问题描述:oracle服务器硬盘磁盘空间满了,没有空间写入数据;解决思路: a、服务器是虚拟机还是实体机? 虚拟机,->物理机上有空间直接给它扩容,再给数据库的相关表空间添加文件就可; 实体机,->确定是否还有oracle收缩磁盘硬盘插槽,能新增物理硬盘,买+接入; b、删数据以及降低高水位; 通常思路是:找占用磁盘最大的表空间TS_1,找该表空间下巨大的表tableA,删除历史数
转载 2023-08-16 18:32:49
168阅读
1.Python是如何进行内存管理的?答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制一、对象的引用计数机制Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况: 1,一个对象分配一个新名称 2,将其放入一个容器中(如列表、元组或字典) 引用计数减少的情况: 1,使用del语句对对象别名显示的销毁 2,引用超出作用域或被重新赋值 s
众所周知kafka的吞吐量比一般的消息队列要高,号称the fastest,那他是如何做到的,让我们从以下几个方面分析一下原因。生产者(写入数据)生产者(producer)是负责向Kafka提交数据的,我们先分析这一部分。 Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中,它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafak采用了两个技术,顺序写入和MMFile。顺序写入因为硬盘是机械结构,每次读写都会寻址-&g
直接上代码SCPUmodule SCPU( CLK, Reset, CurPC, instcode ); input CLK; // 时钟信号 input Reset; // 置零信号 output [31:0] CurPC; // 当前指令的地址 output [31:0] instcode; // 指令寄存器中获取的指令码 wire ExtSel;
iOS9适配技巧 中文快速导航: 1.iOS9网络适配_ATS:改用更安全的HTTPS(见Demo1) i. WHAT(什么是SSL/TLS?跟HTTP和HTTPS有什么关系) ii. WHY(以前的HTTP不是也能用吗?为什么要用SSL/TLS?Apple是不是又在反人类?) iii. HOW(如何适配?---弱弱地问下:加班要多久
# 解决Ubuntu系统中MySQL占满磁盘空间的问题 ## 1. 流程概述 为了解决Ubuntu系统中MySQL占满磁盘空间的问题,我们需要进行以下步骤: | 步骤 | 操作 | |----|----| | 1 | 查看磁盘空间使用情况 | | 2 | 定位MySQL数据文件位置 | | 3 | 清理MySQL数据文件 | | 4 | 重启MySQL服务 | ## 2. 具体操作步骤及代
原创 2024-06-25 04:55:19
23阅读
如何清理 MySQL 数据库磁盘占满的问题 ## 问题描述 在使用 MySQL 数据库过程中,有时会遇到磁盘占满的问题,这会导致数据库无法正常运行。为了解决这个问题,我们需要采取一些措施来清理磁盘空间。 ## 问题分析 当磁盘空间占满时,可能是由于以下几个原因导致的: 1. 数据库中表的数据量过大,导致磁盘空间不足 2. 临时文件或日志文件过多,占用了大量的磁盘空间 3. 数据库存在无用的备份
原创 2024-01-15 06:26:00
513阅读
经历的是mysql安装在c盘,插入大量数据的时候导致c盘爆满,以下是解决办法:1.删除日志:查看日志文件,显示所有日志文件(包含文件名,和文件大小):show binary logs查看当前正在使用的日志文件(这个文件无法被删除,即使在这里删除掉了,还会自动产生):show master status删除日志:注意这里的文件名,要改成上面查询到的文件名。删除除 "mysql-bin.000005"
Linux/Unix与windows在管理内存的方式上是不一样的。它的管理方式是充分的利用系统的内存,而windows则是无论使用多大的内存都要使用一定的虚拟内存(linux中swap)。   所以说即便是一个刚装上不久的linux系统,内存使用量达到90%,也很正常。但是,这个内存占用量不会达到100%的,因为当达到一个占用量的时候,就会启用swap(虚拟内存)。 (关于为何会使
问题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.结果磁盘空间均为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),'MB') AS data_size
# SQL Server数据库满了如何处理 ## 引言 在日常的数据库管理中,我们经常会面临SQL Server数据库满了的问题。当数据库空间不足时,会导致数据库无法正常工作,甚至可能导致系统崩溃。本文将介绍如何处理SQL Server数据库满了的情况,并提供相应的代码示例。 ## 为什么数据库会满 数据库满的原因主要有以下几点: 1. 数据量过大:数据库中存储的数据量超过了数据库空间的
原创 2023-10-16 08:55:49
345阅读
我们电脑里的C盘是系统盘,在下载文件的时候,电脑系统会模式文件存放在C盘指的路径里。很多用户在使用电脑一段时间后,就会发现C盘空间很快就满了,而且电脑系统也变的有些卡顿。电脑C盘里尽量不要安装其它软件,因为有些软件程序会跟系统文件产生冲突,软件程序尽量都安装在其它盘里。下面小编给大家分享清理C盘的方法:一1、打开我的电脑,在C盘上鼠标右键选择“属性”→“清理磁盘”,这样可以先把C盘里的一些表面垃
Ubuntu 磁盘满了处理方法:1. 如果是虚拟机安装ubuntu,直接给虚拟机安装ubuntu 系统所在的盘符动态分配一点磁盘容量,就可以了。2. 如果不是虚拟机安装ubuntu,那么有两个办法:第一:物理磁盘扩容。(插入新硬盘,mount 新硬盘) 第二:删掉不用的大文件一、确定是不是真的是磁盘空间不足 输入命令:df –lh 查看磁盘信息0 很明显:Filesystem下的挂载点 /dev/
# SQL Server Compact 数据库满了怎么办? SQL Server Compact 是微软为嵌入式设备和桌面应用程序设计的一种轻量级数据库引擎。它具有小巧、快速和易于部署的优点,但是由于其数据库文件大小限制,有时候会出现数据库满了的情况。那么当我们遇到这种情况时,应该怎么处理呢?下面我们来介绍一些解决方法和代码示例。 ## 1. 数据库空间清理 首先,我们可以尝试清理数据库
原创 2024-06-16 03:54:14
145阅读
# 如何排查 Python 项目导致 CPU 占满的问题 在 Python 开发中,有时会碰到项目运行时 CPU 占用过高的情况,这会影响系统的性能与稳定性。本文将教你如何排查这个问题,帮助你找到根源并优化代码。我们将通过几个步骤逐步深入,以下是整个排查流程: | 步骤 | 描述 | |------|--------------------------
原创 2024-08-23 03:59:04
558阅读
方法一1.用conda list 看看有没有cpuonly这个包,有的话删掉,这个包是装不上gpu版本的罪魁祸首。conda uninstall cpuonly2.装pytorch cudatoolkit(新建一个anaconda环境,或者环境清空,注意版本号不要写错,清华源不是很智能,一定要加上详细的版本号搭配)conda install python==3.6.13 conda instal
SQLSERVER的数据库日志占用很大的空间,下面提供三种方法用于清除无用的数据库日志文件。方法一: 1、打开查询分析器,输入命令 BACKUP LOG database_name WITH NO_LOG 2、再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件--选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至xxm,这里会给出一个允许收缩到的最小m数,直接输入这个数,确定就可以了
早上吃完早饭打开电脑,突然告知数据库无法登陆,马上打开终端连接数据库,报如下错误 sqlplus / as sysdba ERROR: ORA-09817: Write to audit file failed. SVR4 Error: 28: No space left on device ORA-01075: you are currently logged on 很明显几个单词NO S
 iTunes,一个不断侵蚀C盘的大虫(半夜无聊,发篇技术贴,帮助各位转移系统盘里的iTunes,使C盘瞬间得以解脱。。。。) 由于iTunes侵占系统盘太多(大约占了7G左右的C盘),而网上的解决方法又很杂(最最关键的是不准确),至今难以找到合适的答案,所以才出此对策,写一篇个人总结出来的方法,来搬家C盘的iTunes文件。别急,你可能要说你已经iTunes安装在了其他盘,为什么
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5