mysql查询库大小
要查询MySQL数据库的大小，可以使用如下的SQL语句：SELECT table_schema AS 'Database', ROUND(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024, 2) AS 'Size (MB)' FROM information_schema.tables GROUP BY table_
mysql查询表大小
MySQL查询表大小可以使用以下几种方法：方法一：使用SHOW TABLE STATUS语句SHOW TABLE STATUS LIKE '表名';这条语句将返回一个结果集，其中包含了关于表的各种信息，包括表的大小。可以通过查找Data_length字段的值来获取表的大小。方法二：使用INFORMATION_SCHEMA.TABLES系统表SELECT table_name,
调整Linux透明大页 (THP) 以提高ClickHouse性能
透明大页面（THP）是Linux内核中的一项内存管理功能，能让操作系统更有效地管理内存页面。它的工作原理是将较小的内存页分组为较大的页，从而减少操作系统所需的页表条目数量。虽然THP可以提高某些工作负载的性能，但它也会给ClickHouse等执行大量内存映射的数据库带来严重的性能问题。这是因为THP会在映射和取消映射内存页时造成延迟，从而导致CPU使用率增加、延迟增加和吞吐量降低。在ClickHo
通过elasticdump迁移elasticsearch数据和索引
官方地址：https://github.com/elasticsearch-dump/elasticsearch-dumphttps://www.npmjs.com/package/elasticdump安装通过npm安装# 安装 npm install elasticdump # 全局安装 npm install elasticdump -g # 运行 ./elasticdump 通过docke
Clickhouse表数据TTL
Clickhouse的数据TTL可以为整张表设置，也可以单独为某个列设置。注意：TTL表达式的计算结果必须是"日期"或"日期时间"类型的字段Clickhouse表级TTL表级TTL表TTL表达式：TTL time_column + interval 时间间隔 过期后的动作创建表时指定TTL-- 创建本地表 CREATE TABLE default.users on cluster '{c
MySQL慢查询日志切割
众所周知，MySQL是属于磁盘IO密集型的服务，在生产环境中为了不让产生不必要的IO开销，慢查询日志一般都是将其关闭的。但在进行MySQL性能性能分析或SQL优化时需要将慢查询日志打开，如果每天查询请求比较多的情况下，慢查询日志很快就会写的很大，给我们分析日志带来很大不便，所以我们需要将日志进行切割，废话不多说，下面给多一个shell脚本例子对MySQL慢查询日志按天进行切割1、提供日志切割脚本[
SQL Server未能找到存储过程'mast.dbo.xp.regread'
今天在公司一台服务器上使用SQL Server时出现未能找到存储过程'mast.dbo.xp.regread' 问题问题原因：master数据库缺少dbo.xp.regread存储过程解决方法：第一种方法：重新创建回去即可，找到 数据库——master——可编程性——扩展存储过程，右键“新建扩展存储过程”(名称：xp_regread，路径：xpstar.dll)保存即可或第二种方法： 进入查询管理
Mongodb SysV开机自启动脚本
之前发表过一篇MongoDB安装部署文章，在这里再给大家附上MongDB SysV开机自启动脚本，废话不多说，各位看官往下看：MongoDB SysV开机自启动脚本[root@localhost ~]# vi /etc/init.d/mongodb#!/bin/sh # # mongod - Startup script for mongodb # chkconfig: - 85 15 #