一、什么是数据库？ 按照数据结构储存和管理数据的仓库二、数据库的类型 关系型数据库：MySql、Oracle、SqlServer --->建立在数据的紧密关系基础上 &nb
## MySQL整理表的流程
整理表是指对数据库中的表进行优化和清理，以提高数据库的性能和效率。下面是整理表的流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接数据库
连接数据库 -->选择数据库
选择数据库 -->整理表
整理表 --> 优化表
优化表 --> 清理表
清理表 --> 完成
原创
2023-11-07 04:23:12
36阅读
# MySQL 刷新整理表操作指南
## 简介
在数据库操作中，经常会遇到需要刷新整理表的情况。刷新整理表可以优化数据库的性能，提高查询效率，并且可以减少数据库的碎片。本文将指导你如何实现 MySQL 刷新整理表操作。
## 流程图
以下是整个刷新整理表的操作流程图：
```mermaid
journey
title 刷新整理表操作流程
section 创建备份
section
原创
2023-08-29 10:33:25
116阅读
# 教你如何实现"mysql整理表空间"
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个"mysql整理表空间"的流程：
| 步骤 | 操作 |
| :--: | :--: |
| 1 | 登录mysql数据库 |
| 2 | 查看当前数据库表空间使用情况 |
| 3 | 优化表 |
| 4 | 重建表 |
| 5 | 查看优化后的表空间使用情况 |
## 二、具体操作步骤
### 1.
原创
2024-07-01 03:46:24
26阅读
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~create or replace function aa1(a1 integer[],a2 bigint) returns void AS $$declare ii integer;declare num integer; begin II:=2021-01-16 17:49:22条件查询-模糊匹配PostgreSQL和SQL Server的模糊匹配lik
# MySQL 整理表碎片及使用 ALTER 的步骤
在开发者的日常工作中，数据库的整理与优化是一个重要的环节，尤其是在数据不断增长的环境中。MySQL 数据库管理时，表的碎片整理可以提高性能并节省存储空间。本文将详细介绍如何通过 `ALTER` 语句来整理 MySQL 表的碎片，包括流程步骤和相应的代码示例。
## 整理表碎片的流程概述
在进行表碎片整理之前，我们需要明确步骤。以下是整理表
原创
2024-08-19 04:09:51
100阅读
查看数据库数据表的索引碎片情况语句：
DBCC SHOWCONTIG('[数据表]')
*主要查看指标：扫描密度[最佳计数:实际计数].......: **.**% [**:**] 大于
98%之上为正常
整理数据表索引碎片语句：
DBCC DBREINDEX('[数据表]')， ALTER INDEX ALL ON [数据表] REBUILD
*前一个适用于SQL 2000
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2017-05-16 15:21:00
162阅读
2评论
清除MySQL表空间碎片详细方法作者：三月本文主要给大家介绍清除MySQL表空间碎片详细方法，文章内容都是笔者用心摘选和编辑的，具有一定的针对性，对大家的参考意义还是比较大的，下面跟笔者一起了解下清除MySQL表空间碎片详细方法吧。一个表有1万行，每行10字节，会占用10万字节存储空间，执行删除操作，只留一行，实际内容只剩下10字节，但MySQL在读取时，仍看做是10万字节的表进行处理，所以，碎片
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2023-07-01 23:12:08
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MYSQL当做了权限操作，新加用户，或者是其他表的操作后。要其生效有两种方式，一种是重启服务，另外一种是使用FLUSH命令。第二个方式，使用FLUSH必须有reload权限。下面是FLUSH命令的主要参数HOSTS 清空主机缓存表。如果你的某些主机改变IP数字，或如果你得到错误消息Host ... isblocked，你应该清空主机表。当在连接MySQL服务器时，对一台给定的主机有多于max_co
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2023-06-29 21:58:48
142阅读
14.10.4 Defragmenting a Table 整理表:随机插入或者删除从一个secondary index 可以导致index变的fragmentedFragmentation意味着index pages 物理的顺序在磁盘上不是接近于索引的记录或者这里有很多的没有使用的pages ...
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2016-07-05 16:58:00
64阅读
2评论
MySQL 清除表空间碎片的实例详解碎片产生的原因（1）表的存储会出现碎片化，每当删除了一行内容，该段空间就会变为空白、被留空，而在一段时间内的大量删除操作，会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大；（2）当执行插入操作时，MySQL会尝试使用空白空间，但如果某个空白空间一直没有被大小合适的数据占用，仍然无法将其彻底占用，就形成了碎片；（3）当MySQL对数据进行扫描时，它扫描的对象实
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2023-09-21 01:17:30
135阅读
项目背景:在之前开发环境数据库管理比較乱,在表空间不足时仅仅是加入数据文件,測试完后数据己删除,但数据库表空间所占的空间不能回收,导致数据库的存储文件夹使用率达到97%以上实际使用仅仅有10%,迫切须要将不用空间进行回收.技术背景:Oracle不提供如删除表、视图一样删除数据文件的方法。数据文件是表空间的一部分，所以不能“移走”表空间。Oracle 10G R2開始，能够採用：Alter tabl
## 如何在 SQL Server 中整理表空间
在 SQL Server 中，整理表空间的目的是确保数据库性能的提升，减少碎片，优化查询速度。本文将引导你完成整理表空间的整个流程，包括每一个步骤所需要执行的 SQL 代码和详细解释。
### 整理表空间的流程
以下是整理表空间的基本流程：
| 步骤 | 说明 | SQL 代码
DROPPROCEDUREIFEXISTSprc_del_loop;CREATEPROCEDUREprc_del_loop()BEGINDECLAREv_countINT;DECLAREv_data_freeINT;my_del_loop:LOOPdeletefromtwhereadress='苏州日志分析苏州日志分析'limit100;selectcount()intov_cou
原创
2018-11-02 16:05:14
966阅读
使用背景表的 DATA_FREE 碎片较多需要清理，也可以理解为减少表碎片。以下采用倒叙的方法(先介绍解决办法，再介绍原理)，读者可以按照自己的时间或是喜好阅读。操作方法建议使用：ALTER TABLE xxxx ENGINE=InnoDB;
ANALYZE TABLE xxxx; 进行操作，这也是官方推荐的表碎片优化操作。第三方工具pt工具或者gh-ost（大数量的环境下工具更好）。以下为原理和
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2023-09-27 18:08:33
225阅读
网络上有很多MySQL表碎片整理的问题，大多数是通过demo一个表然后参考data free来进行碎片整理，这种方式对myisam引擎或者其他引擎可能有效(本人没有做详细的测试).对Innodb引擎是不是准确的，或者data free是不是可以参考，还是值得商榷的。本文基于MySQL的Innodb存储引擎，数据库版本是8.0.18，对碎片(fragment)做一个简单的分析，来说明如何量化表的碎片
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2023-09-05 11:47:07
131阅读
Mysql 的优化方案，在互联网上可以查找到非常多资料，今天对Mysql缓存碎片和命中率作了详细了解，个人作了简单整理。 一、Mysql查询缓存碎片和缓存命中率。 1. mysql> SHOW STATUS LIKE 'qcache%';
2. +-------------------------+-----------+
3.
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2023-08-11 15:28:11
113阅读
今天，在工作的时候，我的美女同事问我有没有办法自动生成一个这样的表格：第一列是院校+科目，第二列是年份，第三列是数量。这张表格是基于这一文件夹填充的，之前要一个文件夹一个文件夹打开然后手动填写年份和数量手动整理需要耗费较长时间，于是我便开发了一个 Python 程序用来自动生成归纳表格利用正则表达式+OS库+openpyxl生成真题年份归纳表格原理第一步，遍历文件夹下的所有文件和子文件夹的名称，并
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2024-06-27 22:38:50
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背景删除表，对于MySQL来说是一件习以为常的事情。在业务下线后，或者业务不再需要某张表时，数据库管理人员就需要清理这些废弃的数据库表等。遇到这种情况，要直接删除表吗？如果表过大，那么直接删除对MySQL实例是否存在影响？带着这些问题，将会从源码层面剖析删除可能带来的问题，以及如何快速删除表。问题分析一天早上接到一个需求，业务下线了，数据库中的某张表不需要了。为了减少磁盘大小的消耗，提出了将表删除
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2024-06-04 09:34:36
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相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。首先我们有这么一份数据表 source.csv：我们要做的是从上表中提取数据，来生成一份符合以下要求的表格：按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据：最终要展现的数据项
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2023-11-26 14:13:00
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