计算mysql数据库目录中表文件大小并排序
最近需要监控数据库每个表的增长量,其实在mysql中的information_schema.TABLES表中有记录表的大小,但是不准,要是计算每天每个表大小的话不是很准确,刚好我的
最近需要监控数据库每个表的增长量,其实在mysql中的information_schema.TABLES表中有记录表的大小,但是不准,要是计算每天每个表大小的话不是很准确,刚好我的mysql是独享表空间,,所以只要计算出数据目录中的表文件大小即可实现这个目的。以下代码实现了计算在独享表空间下,计算数据库中所有表的物理大小,并计算整个mysql数据库目录的大小和数据库目录所在分区的剩余空间。以下是代码:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os,time,MySQLdb '''CREATE TABLE DBA.datasize ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `host` varchar(20) NOT NULL COMMENT '服务器IP', `dataname` varchar(100) NOT NULL COMMENT '数据库名字', `tablename` varchar(100) NOT NULL COMMENT '表名字', `datasize` double NOT NULL COMMENT '表大小,单位:M', `uptime` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`,`host`,`dataname`,`tablename`,`datasize`,`uptime`), KEY `index_uptime` (`uptime`), KEY `index_tablename` (`tablename`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8''' #表结构 def log_w(text):#写日志 logfile = "datasize.txt" f = open(logfile,'a+') text = text+'\n' f.write(text) f.close() def log2db(size_log):#把结果写入数据库 log_host = '192.168.100.100' log_user = 'wangwei' log_pass = 'wangwei' try: conn = MySQLdb.connect(host = log_host,port = 3306,user = log_user,passwd = log_pass,charset='utf8',connect_timeout=20) cursor = conn.cursor() cursor.executemany("insert into DBA.datasize (`host`,`dataname`,`tablename`,`datasize`,`uptime`) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)",tuple(size_log)) conn.commit() cursor.close() conn.close() except Exception,e: print e def main(): uptime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") text = "======================== %s ======================" % uptime print text #log_w(text) mysqldir = "/home/mysql/" tables = {} host = '192.168.100.10'#数据库本地IP conm = 'du -sh %s' % mysqldir datasize = os.popen(conm).readlines()[0].split('\t')[0] dir_list = os.listdir(mysqldir) for i in dir_list: dirname = os.path.join(mysqldir,i) if os.path.isdir(dirname): tb_list = os.listdir(dirname) table_list = list(set([os.path.splitext(ii)[0] for ii in tb_list])) for t_name in table_list: t_size = 0 for t in tb_list: if t_name in t: f_size = os.path.getsize(os.path.join(dirname,t)) t_size = t_size + f_size t_size = t_size/1024/1024 if t_size != 0: tables[os.path.join(i,t_name)]=t_size tables = sorted(tables.iteritems(),key = lambda asd:asd[1],reverse = True) size_log = [] for i in tables: text = str(i[0]).ljust(70)+str(i[1])+'M' aa = i[0].split("/") res = [host,aa[0],aa[1],i[1],uptime] size_log.append(res) #log_w(text) print text text = "All DataSize :".ljust(70)+str(datasize) size_log.append([host,"all","all",int(datasize.split('G')[0])*1024,uptime]) diskfree = os.popen("df -h|grep data").readlines()[0].split()[3] size_log.append([host,"disk","free",int(diskfree.split('G')[0])*1024,uptime]) #log_w(text) print text text = "Data Disk free size:".ljust(70)+diskfree #log_w(text) print text log2db(size_log) if __name__=='__main__': main()本文出自 “王伟” 博客,请务必保留此出处

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Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.

Dans MySQL, la fonction des clés étrangères est d'établir la relation entre les tables et d'assurer la cohérence et l'intégrité des données. Les clés étrangères maintiennent l'efficacité des données grâce à des contrôles d'intégrité de référence et aux opérations en cascade. Faites attention à l'optimisation des performances et évitez les erreurs courantes lorsque vous les utilisez.

La principale différence entre MySQL et MARIADB est les performances, les fonctionnalités et la licence: 1. MySQL est développé par Oracle, et MariADB est sa fourche. 2. MariaDB peut mieux fonctionner dans des environnements à haute charge. 3.MariaDB fournit plus de moteurs et de fonctions de stockage. 4.MySQL adopte une double licence et MariaDB est entièrement open source. L'infrastructure existante, les exigences de performance, les exigences fonctionnelles et les coûts de licence doivent être pris en compte lors du choix.

MySQL et PHPMYADMIN peuvent être gérés efficacement via les étapes suivantes: 1. Créer et supprimer la base de données: cliquez simplement dans phpMyAdmin pour terminer. 2. Gérer les tables: vous pouvez créer des tables, modifier les structures et ajouter des index. 3. Fonctionnement des données: prend en charge l'insertion, la mise à jour, la suppression des données et l'exécution des requêtes SQL. 4. Données d'importation et d'exportation: prend en charge les formats SQL, CSV, XML et autres. 5. Optimisation et surveillance: utilisez la commande Optimizetable pour optimiser les tables et utiliser des analyseurs de requête et des outils de surveillance pour résoudre les problèmes de performances.

Les tendances futures de Python et JavaScript incluent: 1. Python consolidera sa position dans les domaines de l'informatique scientifique et de l'IA, 2. JavaScript favorisera le développement de la technologie Web, 3. Le développement de plate-forme multiplié deviendra un sujet brûlant, et 4. L'optimisation des performances sera le focus. Les deux continueront d'étendre les scénarios d'application dans leurs champs respectifs et de faire plus de percées dans les performances.

Dans MySQL, ajoutez des champs en utilisant alterTableTable_namEaddColumnNew_Columnvarchar (255) AfterExist_Column, supprimez les champs en utilisant alterTableTable_NamedRopColumnColumn_to_drop. Lorsque vous ajoutez des champs, vous devez spécifier un emplacement pour optimiser les performances de la requête et la structure des données; Avant de supprimer les champs, vous devez confirmer que l'opération est irréversible; La modification de la structure de la table à l'aide du DDL en ligne, des données de sauvegarde, de l'environnement de test et des périodes de faible charge est l'optimisation des performances et les meilleures pratiques.

L'installation de MySQL sur macOS peut être réalisée via les étapes suivantes: 1. Installez Homebrew, en utilisant la commande /bin/bash-c"$(curl-fsslhttps://raw.githubusercontent.com/homebrew/install/head/install.sh) ". 2. Mettez à jour Homebrew et utilisez Brewupdate. 3. Installez MySQL et utilisez Brewinstallmysql. 4. Démarrez MySQL Service et utilisez BrewServiceSSTARTMYSQL. Après l'installation, vous pouvez utiliser MySQL-U

Les outils de quantification intégrés de l'échange comprennent: 1. Binance: fournit un module quantitatif à terme Binance Futures, des frais de manutention faible et prend en charge les transactions assistées par l'IA. 2. OKX (OUYI): prend en charge la gestion multi-comptes et le routage des ordres intelligents, et fournit un contrôle des risques au niveau institutionnel. Les plates-formes de stratégie quantitative indépendantes comprennent: 3. 3Commas: générateur de stratégie de glisser-déposer, adapté à l'arbitrage de la couverture multiplateforme. 4. Quadancy: Bibliothèque de stratégie d'algorithme de niveau professionnel, soutenant les seuils de risque personnalisés. 5. Pionex: stratégie prédéfinie intégrée, frais de transaction bas. Les outils de domaine vertical incluent: 6. CryptoPper: plate-forme quantitative basée sur le cloud, prenant en charge 150 indicateurs techniques. 7. Bitsgap:
