如何解决SQL Server 2008中的跨语言安装问题?

客户提问:

我正在尝试执行SQL Server 2008设置,但遇到了“跨语言安装”失败的情况。进一步来说:规则“跨语言安装:失败。安装程序语言与现有SQL Server功能的语言不同。要继续,请使用与已安装SQL Server功能相同的语言的SQL Server安装程序安装媒体。
我没有安装SQL Server Express,并且浏览了“添加或删除程序”,无法找到任何看起来像SQL以前版本的东西。

凯铧互联运维工程师回复:

安装SQL Server不完整,请确保已卸载所有旧的SQL Server版本。另外,如果在开始安装时还没有完成安装程序,则必须重新启动它。客户所说“无法找到任何看起来像SQL以前版本的东西”因为是安装没有完成,但系统里已经有一部分SQL文件,这种情况建议客户重做系统或将系统还原为初始状态,在去安装SQL Server。

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如何解决SQL Server 2008中的跨语言安装问题

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redis有哪些数据类型?

客户提问:

redis有哪些数据类型?

凯铧互联运维工程师回复:

(一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。

(二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。

(三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。

(四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。

(五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。

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redis有哪些数据类型?

 

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阿里云RDS实例CPU超过100%的分析

客户问题描述:
阿里云RDS实例CPU超过100%的分析
阿里云技术回复:
关于阿里云数据库rds 实例cpu 超过100%,通常这种情况都是由于sql 性能问题导致的,下面我用一则案例来分析:
用户实例xxx反馈cpu 超过100%,实例偶尔出现卡住的现象
1.原理:cpu 消耗过大通常情况下都是有慢sql 造成的,这里的慢sql 包括全表扫描,扫描数据量过大,内存排序,磁盘排序,锁争用等待等;
2.表现现象:sql 执行状态为:sending data,Copying to tmp table,Copying to tmp
table on disk,Sorting result,locked;
3.解决方法:用户可以登录到阿里云rds,通过show processlist查看当前正在执行的sql,当执行完show processlist后出现大量的语句,通常其状态出现sending data,Copying to tmp table,Copying to tmp table on disk,Sorting result, Using filesort 都是sql有性能问题;
A.sending data表示:sql正在从表中查询数据,如果查询条件没有适当的索引,则会导致sql执行时间过长;
B.Copying to tmp table on disk:出现这种状态,通常情况下是由于临时结果集太大,超过了数据库规定的临时内存大小,需要拷贝临时结果集到磁盘上,这个时候需要用户对sql进行优化;
C.Sorting result, Using filesort:出现这种状态,表示sql正在执行排序操作,排序操作都会引起较多的cpu消耗,通常的优化方法会添加适当的索引来消除排序,或者缩小排序的结果集;

通过show processlist发现如下sql:
Sql A.
| 2815961 | sanwenba | 10.241.142.197:55190 | sanwenba |
Query | 0 | Sorting result | select z.aid,z.subject from
www_zuowen z right join www_zuowenaddviews za on za.aid=z.aid order by
za.viewnum desc limit 10;
性能sql:
select z.aid,z.subject from www_zuowen z right join www_zuowenaddviews za
on za.aid=z.aid order by za.viewnum desc limit 10;

用explain 查看执行计划:
sanwenba@3018 10:00:54>explain select z.aid,z.subject from www_zuowen z
right join www_zuowenaddviews za on za.aid=z.aid order by za.viewnum desc
limit 10;
+—-+————-+——-+——–+—————+———+———+—————–+——
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref |
rows | Extra |
+—-+————-+——-+——–+—————+———+———+—————–+——
| 1 | SIMPLE | za | index | NULL | viewnum | 6 |
NULL | 537029 | Using index; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | z | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 3 |
sanwenba.za.aid | 1 | |

添加适当索引消除排序:
sanwenba@3018 10:02:33>alter table www_zuowenaddviews add index
ind_www_zuowenaddviews_viewnum(viewnum);
sanwenba@3018 10:03:27>explain select z.aid,z.subject from www_zuowen z
right join www_zuowenaddviews za on za.aid=z.aid order by za.viewnum desc
limit 10;
+—-+————-+——-+——–+—————+——————————–+———+-
| id | select_type | table | type | possible_keys | key |
key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——–+—————+——————————–+———+-|
1 | SIMPLE | za | index | NULL |
ind_www_zuowenaddviews_viewnum | 3 | NULL | 10 | Using index |
| 1 | SIMPLE | z | eq_ref | PRIMARY PRIMARY | 3 | sanwenba.za.aid
| 1 | |
+—-+————-+——-+——–+—————+——————————–+———+-
Sql B:
| 2825321 | netzuowen | 10.200.120.41:44172 | netzuowen |
Query | 2 | Copying to tmp table on disk |
SELECT * FROM `www_article` WHERE 1=1 ORDER BY rand() LIMIT 0,30

这种sql order by rand()同样也会出现排序;
netzuowen@3018 10:23:55>explain SELECT * FROM `www_zuowensearch`
WHERE checked = 1 ORDER BY rand() LIMIT 0,10 ;
+—-+————-+——————+——+—————+——–+———+——-+——+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref |
rows | Extra |
+—-+————-+——————+——+—————+——–+———+——-+——+
| 1 | SIMPLE | www_zuowensearch | ref | newest | newest | 1 |
const | 1443 | Using temporary; Using filesort |
+—-+————-+——————+——+—————+——–+———+——-+——+

这种随机抽取一批记录的做法性能是很差的,表中的数据量越大,性能就越差:
解决方法如下:
http://www.piaoyi.org/php/MySQL-Order-By-Rand.html

第一种方案,即原始的Order By Rand() 方法:

$sql=”SELECT * FROM content ORDER BY rand() LIMIT 12″;
$result=mysql_query($sql,$conn);
$n=1;
$rnds=”;
while($row=mysql_fetch_array($result)){
$rnds=$rnds.$n.”.
href=’show”.$row[‘id’].”-“.strtolower(trim($row[‘title’])).”‘>”.$row[‘title’].”
/>\n”;
$n++;
}
3万条数据查12条随机记录,需要0.125秒,随着数据量的增大,效率越来越低。

第二种方案,改进后的JOIN 方法:

for($n=1;$n<=12;$n++){
$sql=”SELECT * FROM `content` AS t1
JOIN (SELECT ROUND(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `content`)) AS id) AS t2
WHERE t1.id >= t2.id ORDER BY t1.id ASC LIMIT 1″;
$result=mysql_query($sql,$conn);
$yi=mysql_fetch_array($result);
$rnds = $rnds.$n.”.
href=’show”.$yi[‘id’].”-“.strtolower(trim($yi[‘title’])).”‘>”.$yi[‘title’].”
\n”;
}
3万条数据查12条随机记录,需要0.004秒,效率大幅提升,比第一种方案提升
了约30倍。缺点:多次select查询,IO开销大。

第三种方案,SQL语句先随机好ID序列,用IN 查询(推荐这个用法,IO
开销小,速度最快):

$sql=”SELECT MAX(id),MIN(id) FROM content”;
$result=mysql_query($sql,$conn);
$yi=mysql_fetch_array($result);
$idmax=$yi[0];
$idmin=$yi[1];
$idlist=”;
for($i=1;$i<=20;$i++){
if($i==1){ $idlist=mt_rand($idmin,$idmax); }
else{ $idlist=$idlist.’,’.mt_rand($idmin,$idmax); }
}
$idlist2=”id,”.$idlist;
$sql=”select * from content where id in ($idlist) order by field($idlist2) LIMIT
0,12″;
$result=mysql_query($sql,$conn);
$n=1;
$rnds=”;
while($row=mysql_fetch_array($result)){
$rnds=$rnds.$n.”.
href=’show”.$row[‘id’].”-“.strtolower(trim($row[‘title’])).”‘>”.$row[‘title’].”
/>\n”;
$n++;
}
3万条数据查12条随机记录,需要0.001秒,效率比第二种方法又提升了4倍左右,比第一种方法提升120倍。注,这里使用了order by field($idlist2) 是为了不排序,否则IN 是自动会排序的。缺点:有可能遇到ID被删除的情况,所以需要多选几个ID。

C.出现sending data的情况:
| 2833185 | sanwenba | 10.241.91.81:45964 | sanwenba | Query
| 1 | Sending data | SELECT * FROM `www_article` WHERE
CONCAT(subject,description) like ‘%??%’ ORDER BY aid desc LIMIT 75,15
性能sql:
SELECT * FROM `www_article` WHERE CONCAT(subject,description) like
‘%??%’ ORDER BY aid desc LIMIT 75,15
这种sql是典型的sql分页写法不规范的情况,需要将sql进行改写:
select * from www_article t1,(select aid from www_article where
CONCAT(subject,description) like ‘%??%’ ORDER BY aid desc LIMIT 75,15)t2 where t1.aid=t2.aid;
注意这里的索引需要改用覆盖索引:aid+ subject+description

总结:

Sql优化是性能优化的最后一步,虽然位于塔顶,他最直影响用户的使用,但也是最容易优化的步骤,往往效果最直接。RDS-mysql由于有资源的隔离,不同的实例规格拥有的iops能力不同,比如新1型提供的iops为150个,也就是每秒能够提供150次的随机磁盘io操作,所以如果用户的数据量很大,内存很小,由于iops的限制,一条慢sql就很有可能消耗掉所有的io资源,而影响其他的sql查询,对于数据库来说就是所有的sql需要执行很长的时间才能返回结果,对于应用来说就会造成整体响应的变慢。

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阿里云RDS实例CPU超过100%的分析

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如何设置阿里云MySQL数据库DBS备份

客户问题描述:

如何设置阿里云MySQL数据库DBS备份

阿里云技术回复:

数据库备份DBS提供数据全量备份、增量备份和数据恢复。用户首先要创建备份计划(DBS实例),随后配置备份计划,为了备份正常运行,DBS备份对数据库配置和账号有一定要求。
•使用说明
binlog_format需要设置为row,而row模式binlog会包含DML完整的前镜像和后镜像数据,便于数据恢复。
binlog_format不推荐设置为statement、mixed模式,相比row模式,没有更好收益。
将binlog_format设置为row,只会改变binlog日志内容,不会影响数据库查询,但建议kill数据库当前所有连接,以保证row模式在所有数据库连接上生效。
•操作步骤
DBS控制台-配置备份计划-预检查,如果binlog_format不是row模式,预检查页面会出现以下检查结果。

数据库备份DBS
binlog_format设置为row,连接数据库,执行set global binlog_format=ROW。
kill数据库当前所有连接。

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阿里云MySQL数据库DBS备份

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凯铧互联始终坚持帮助企业节省成本、提高效率、创造价值的原则,力求为企业及创业型团队 提供可靠、安全、稳定的运维服务,与之共同成长。做为一家综合性方案商,为用户获得优质服务的同时,秉承”专业规划、周到服务”的服务理念,根据用户的实际情况,充分考虑各种网络资源的特点及功效,为用户量身定做一套适合于其实际应用需求的网络应用方案。帮助用户利用互联网的力量展开新的营销方式,并大大缩短了项目实施周期,获得用户的一致好评!行业解决方案涵盖的领域包括:电子、能源、文化、旅游、教育、机械、医疗、金融、餐饮等。公司官网:www.bjkaihua.com; 腾讯云网站www.bjkaihua.net.cn阿里云业务网站:www.alibjyun.com查看凯铧互联相关阿里云资质

总之:阿里云代理很多,但做的好的不多,很多代理商只会低价销售,过一年两年就不做了,凯铧互联科技不单单可以优惠购买,还有免费技术服务提供,这样又靠谱又有技术服务的代理商不多了,推荐选择凯铧互联。关于阿里云代理商能优惠几折这钟具体问题要问具体咨询代理,代理公司不同可能价格也不同。

阿里云RDS实例间的数据迁移

客户问题描述:

阿里云RDS实例间的数据迁移

凯铧互联技术回复:

本文介绍如何使用数据传输服务(Data Transmission Service,简称DTS),实现RDS实例间的数据迁移。DTS支持结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移,同时使用这三种迁移类型可以实现在自建应用不停服的情况下,平滑地完成数据库的迁移。

可以使用DTS数据迁移功能,迁移任务的迁移类型选择 结构迁移+全量数据迁移+增量数据迁移
注意事项
1、RDS实例的引擎必须相同,不支持跨引擎迁移。
2、如果源数据库没有主键或唯一约束,且所有字段没有唯一性,可能会导致目标数据库中出现重复数据。
3、当选择的迁移类型为全量数据迁移,那么为保障数据一致性,在迁移期间请勿在源RDS实例中写入新的数据。
4、对于迁移失败的任务,DTS会触发自动恢复。当您需要将业务切换至目标实例,请务必先回收DTS访问目标实例的数据库账号写权限,避免该任务被自动恢复后,使用源端数据覆盖目标实例的数据。
费用说明
迁移类型  链路配置费用  公网流量费用
全量数据迁移 不收取 不收取
增量数据迁移 收取,费用详情请参见产品定价 不收取
迁移类型说明
结构迁移:DTS将迁移对象的结构定义迁移到目标实例。
全量数据迁移:DTS将源RDS实例迁移对象的存量数据,全部迁移到目标RDS实例中。
增量数据迁移:DTS在全量迁移的基础上,将源RDS实例的增量更新数据同步到目标RDS实例中。通过增量数据迁移可以实现在自建应用不停服的情况下,平滑地完成数据迁移。
当主库发生异常的时候,从库会在30秒内进行切换,成为主库,这时会导致serverid发生改变。

本文适用于

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阿里云轻量应用服务器能否通过VPC内网连接RDS?

客户问题描述:

阿里云轻量应用服务器能否通过VPC内网连接RDS?

凯铧互联技术回复:

目前不能。阿里云轻量应用服务器的用户的一个region的所有实例均处在一个VPC下,但没有与RDS或者其他产品的VPC网络打通,因此是不能通过VPC内网连接RDS服务的。

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阿里云数据库MySQL如何设置不区分表名大小写?

问题场景:

阿里云数据库MySQL如何设置不区分表名大小写?

凯铧互联技术回复:本文主要介绍MySQL如何设置不区分表名大小写。
一般情况下Linux服务器默认安装MySQL的数据库表名是区分大小写的,如果阿里云服务器ECS上安装的MySQL不支持表名区分大小写,则按照如下方法操作即可。
1.使用root登录,修改/etc/my.cnf 文件,在[mysqld]节点下,加入一行lower_case_table_names=1。
注意:以实际my.cnf配置文件路径为准。
2.重启MySQL即可。

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PHP实现Access数据库连接的方法

客户问题:

PHP实现Access数据库连接的方法

凯铧互联技术回复:

大多情况下php是可以用来连接MySQL数据库的,但是少数情况下连接Access数据库也是可以的

可以实现”无数据源连接”

用ado com

var $con=new COM(“ADODB.Connection”);

var $constr=”driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};dbq=C:\Inetpub\wwwroot\www\admin\access_mysql\test.mdb”;

$con->;Open($constr);

var $rs=$con->;Execute(“您的SQL语句”);

注意:

dbq后的库路径一定要用\, 表转义”\” 这是和asp不同之处.

dbq的路径你可以使用$PATH_TRANSLATED环境变量获得

比如:

echo addslashes(substr(getenv(“PATH_TRANSLATED”),0,strrpos(getenv(“PATH_TRANSLATED”),”\“)));

等同asp的 mappath();

 

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阿里云RDS为什么灾备实例状态为暂停中

客户问题症状
在阿里云RDS管理控制台,灾备实例运行状态为暂停中,如下图

 

问题原因
数据同步中的灾备同步任务被暂停。
解决方案
手动开启数据同步中的灾备同步任务。

本方法适用于
阿里云数据库RDS

本文主要介绍在阿里云RDS管理控制台,灾备实例运行状态为 暂停中的处理方法。

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MySQL 实例空间使用率过高的原因和解决方法

发布:凯铧互联

前几天凯铧互联小编介绍 了阿里云RDS MySQL 管理长时间运行查询(详见网址),今天继续说明MySQL 实例空间使用率过高的原因和解决方法。

问题现象:
用户在使用 MySQL 实例时,会遇到空间使用告警甚至超过实例限额被锁定的情况。在 阿里云RDS 控制台的实例基本信息中,即会出现如下信息:

实例锁定

实例锁定 2

本文将介绍造成空间使用率过高的常见原因及其相应的解决方法。对于MySQL 5.6版本的实例,升级实例规格和存储空间后即可解锁实例。

常见原因

造成 MySQL 实例空间使用率过高,主要有如下四种原因:

1.Binlog 文件占用高

2.数据文件占用高

3.临时文件占用高

4.系统文件占用高

一、先诊断先空间使用状况,查明MySQL 实例空间使用率过高原因

客户可以通过 DMS 中的诊断报告来查看实例空间的使用情况。

在 DMS 控制台上登录数据库。

选择性能 > 诊断报告。

单击发起诊断,即可创建一个针对当前实例运行情况的报告,如下图所示:

诊断报告

单击查看报告,即可在诊断报告中查看到实例空间使用情况,如下图所示:

诊断报告空间变化

这个报告很重要,是我们下一步操作的指导,图示说明如下:

ins_size:实例整体空间。

other_size:系统文件和临时文件使用空间。

data_size:数据文件使用空间。

binlog_size – Binlog:文件占用空间。

二、解决方法

1、升级实例规格

升级实例规格是解决空间问题的有效方式之一。目前,RDS已支持独占物理机规格的实例,最大存储空间可达到3T。建议您将实例规格升级至独占物理机,关于独占物理机实例的计费详情,请参见云数据库RDS详细价格信息,升级实例规格的操作步骤如下。

登录RDS管理控制台。

选择目标实例所在地域。

单击目标实例的ID,进入基本信息页面。

在配置信息栏中,单击变更配置。

说明:若是包年包月实例,请再单击立即升级配置或者续费降配/续费升配。
在变更实例页面,将实例规格变更为独占物理机,并选择较大的存储空间,如下图所示。

变更规格

单击确认变更。

2、其它方法

本章节将介绍在不升级实例规格的情况下解决空间问题的方法。

Binlog 文件占用高的解决方法

Binlog 文件记录实例的事务信息,是 MySQL 实例 HA 架构以及高可用性、可恢复性的基础,是不可以关闭的。

RDS 实例会以一定时间间隔自动清理(上传到 OSS 并从实例空间中删除)最近 18 小时外的 Binlog 文件。如果短时间内实例 DML 操作生成了大量 Binlog 数据,有可能会导致超过实例磁盘空间上限而被锁定。

在这种情况下,可以通过 RDS 控制台来清理(将 Binlog 文件上传到 OSS 并从实例空间中删除)Binlog 数据。

操作步骤

登录 RDS 管理控制台。

选择目标实例所在地域。

单击目标实例的 ID,进入基本信息页面。

选择左侧菜单栏中的备份恢复。

单击一键上传 Binlog。

说明:

一键上传 Binlog 会在后台异步提交清理任务,因此单击后会很快返回。清理任务会先将完成写入的 Binlog 上传到 RDS 的 OSS (非用户购买的 OSS)上,然后再从实例空间中删除 Binlog 文件,当前正在被写入的 Binlog 文件由于未完成写入,是不可以被清理的。因此,清理过程会有一定延迟,建议您单击后耐心等待一定时间,请勿多次单击该按钮。

对于由于 DML 等操作(比如涉及大字段的 DML 操作)导致快速生成 Binlog 的情况,可能会出现多次单击一键上传 Binlog 按钮但 Binlog 空间占有率依旧上涨的情况,这是因为上传 Binlog 文件到备份空间并且从实例空间中删除的处理速度跟不上实例生成 Binlog 文件的速度,在这种情况下,建议考虑升级磁盘空间,并且排查 Binlog 快速生成的原因。

3、数据文件占用高的解决方法

对于数据文件占用空间高的情况,可以通过清理数据的方式来减少空间占用情况,比如通过 drop table 和 truncate table 命令来清理不再需要的数据。

另外,下面是两种用户常用于清除空间内数据文件的方法,但实际并为达到预期效果,原因及解决方法如下所示:

用 delete 操作删除数据

delete 操作不能够直接回收被删除数据占用的数据文件空间,这就好比排空泳池中的水但泳池的占地面积不会发生改变一样。

在用 delete 操作删除数据后,需要通过 optimize table tab_name; 操作来回收空间,详情请参见 RDS for MySQL 删除数据后显示空间没有减少。

删除备份

RDS 备份是放置在后台 OSS 上,不占用用户的 RDS 实例空间,因此删除备份不能解决实例的空间问题。而且删除备份会影响实例的可恢复性,强烈建议在任何情况下都不要考虑删除备份。

数据文件占用空间的查询方法

方法一:

数据文件在频繁的 DML 后会出现数据空洞的现象,通过如下查询获取的数据文件占用的空间比较接近实际数据文件占用空间的计算方式:

select sum(data_length + index_length + data_free) / 1024 / 1024 from information_schema.tables;
方法二:

information_schema.tables 提供的是根据采样获取的表的部分统计信息,因此通过如下查询获取的表、库数据尺寸和实际数据文件占用尺寸间会有出入(通常要小于实际数据文件占用空间)。

说明:因为 information_schema.tables 中提供的是采样统计数据,因此该计算方式在统计数据比较接近实际的情况下,才会比较接近真实空间占用情况。
select table_name, concat(round((data_length + index_length) / 1024 / 1024,2),’MB’)from information_schema.tableswhere table_schema = ‘rd_test’and table_name = ‘large_tab_01’;
查询结果如下图所示:

查询数据文件结果

从上图可以看出,在收集表的统计信息前后反馈出的表数据量大小存在差异。即使通过 analyze table 命令重新收集统计信息,得到的数值通常也小于实际数据文件占用空间,例如本例的 16143 MB 也小于该表的数据文件实际占用的空间。

4、临时文件占用高的解决方法

临时文件会随查询的结束或者会话的终止而自动释放,因此如果是临时文件导致实例空间满而锁定,可以通过终止会话来释放空间。

关于如何终止会话,请参见 RDS for MySQL 如何终止会话

关于临时文件的常见问题,请参见 RDS for MySQL the table ‘/home/mysql/xxxx/xxxx/#tab_name’ is full 的原因和处理。

系统文件占用高的解决方法

系统文件涉及到 ibdata1 系统表的空间文件和 ib_logfile0、ib_logfile1 日志文件。

ibdata1 文件

InnoDB 引擎表由于支持多版本并发控制(MVCC),因此会将查询所需的 Undo 信息保存在系统文件 ibdata1 中。

如果存在对一个 InnoDB 表长时间不结束的查询,而且在查询过程中表有大量的数据变化,则会生成大量的 Undo 信息,导致 ibdata1 文件尺寸增加。由于 MySQL 内部机制的限制,ibdata1 文件目前是不支持收缩的。

因此,若出现这种情况,在不升级磁盘空间的前提下,比较好的解决方法是在同地域同可用区购买相同配置的 RDS 实例,通过 DTS 工具将数据迁移到新实例中。

建议您监控和清理执行时间过长的会话或事务,详情请参见 RDS MySQL 管理长时间运行查询

ib_logfile 日志文件

ib_logfile0 和 ib_logfile1 日志文件保存 InnoDB 引擎表的事务日志信息,其文件大小尺寸固定,不可以改变。较大的尺寸在高并发事务的场景下有利于减少事务日志文件切换的次数,提高实例性能。

注:站点程序的后台登陆异常,在排除代码问题的前提下,也可参照本文进行解决。如果您还有疑问请您直接联系凯铧互联客服,阿里云代理商凯铧互联会为您提供专业全面的技术服务,同时还能为您提供阿里云产品购买的专属折扣优惠。

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