辛星浅谈mysql中的数据碎片以及引擎为MyISAM下的操作_MySQL
对于mysql中的数据碎片,其实和我们删除数据是息息相关的,删除数据的时候必然会在数据文件中造成不连续的空白空间,对于少量的数据的删除,并不会产生多少的空白空间。如果在一段时间内的大量的删除操作,会使得这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。可能有人会说,我们向数据库中插入数据的时候,会不会在这些空白空间中插入数据呢?答案是会的。但是,它会造成一个后果,那就是数据的存储位置不连续,以及物理存储顺序与理论上的存储顺序不相同,这就比较麻烦了。
按照数据碎片的大小来分,可以分为单行数据碎片和多行数据碎片。其实不仅仅会产生数据碎片,如果加了索引,还会产生索引碎片,这样会造成顺序的紊乱。由于MySQL的引擎的内部实现机制不同,在数据碎片的处理上也会不同。
对于MyISAM来说,因为它的索引和数据以及表结构分为三个文件来存储,因此optimize可以整理数据文件,并且重新排序,这样因为数据碎片产生的性能问题会减少很多,直接使用【optimize table 表名】即可,但是此时也应该注意一些问题,由于该操作会锁住表,所以我们尽量定期整理一下碎片,在访问量小的时候来做这件事。我们可以查看information_schema数据库下的tables中的free_data字段即可,如果该字段不为0,则产生了数据碎片,看下面操作:
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. mysql> use information_schema; Database changed mysql> select data_free from tables; +-----------+ | data_free | +-----------+ | 0 | | 0 | ...中间省略部分数据 | 0 | | 72 | | 0 | | 0 | +-----------+ 162 rows in set (0.06 sec) mysql>
这里我们是查看所有的表中的数据碎片,如果我们想单独看某一个表的数据碎片,看下面操作:
第一步,我们先建立一个库和一个表,并向其中插入四条数据:
mysql> create database xinxing; Query OK, 1 row affected (0.16 sec) mysql> use xinxing; Database changed mysql> mysql> create table xin (c char(40)) engine = myisam; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) mysql> mysql> insert into xin values('xiaohei'),('xiaoqian'), -> ('xiaolin'),('xiaonan'); Query OK, 4 rows affected (0.03 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0
第二步,我们查看这个表的信息:
mysql> show table status from xinxing \G *************************** 1. row *************************** Name: xin Engine: MyISAM Version: 10 Row_format: Fixed Rows: 4 Avg_row_length: 121 Data_length: 484 Max_data_length: 34058472181989375 Index_length: 1024 Data_free: 0 Auto_increment: NULL Create_time: 2014-08-25 13:19:02 Update_time: 2014-08-25 13:19:35 Check_time: NULL Collation: utf8_general_ci Checksum: NULL Create_options: Comment: 1 row in set (0.00 sec)
我们发现这里面并没有数据碎片,都是非常严密的。
第三步,我们删除一条数据:
mysql> delete from xin where c = 'xiaolin'; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
第四步,我们再次查看,发现数据碎片产生了:
mysql> show table status from xinxing \G *************************** 1. row *************************** Name: xin Engine: MyISAM Version: 10 Row_format: Fixed Rows: 3 Avg_row_length: 121 Data_length: 484 Max_data_length: 34058472181989375 Index_length: 1024 Data_free: 121 Auto_increment: NULL Create_time: 2014-08-25 13:19:02 Update_time: 2014-08-25 13:20:15 Check_time: NULL Collation: utf8_general_ci Checksum: NULL Create_options: Comment: 1 row in set (0.00 sec)
我们发现上面的data_free字段为121,也就是产生了121字节的空白空间。
大家注意,我们这里只是删除了一条数据,如果删除n条数据,那这些碎片就很影响性能了,至于它的解决办法,我们上面也提到了,这里就不再提了。我是辛星,期待您的关注。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









DDREASE は、ハード ドライブ、SSD、RAM ディスク、CD、DVD、USB ストレージ デバイスなどのファイル デバイスまたはブロック デバイスからデータを回復するためのツールです。あるブロック デバイスから別のブロック デバイスにデータをコピーし、破損したデータ ブロックを残して正常なデータ ブロックのみを移動します。 ddreasue は、回復操作中に干渉を必要としないため、完全に自動化された強力な回復ツールです。さらに、ddasue マップ ファイルのおかげでいつでも停止および再開できます。 DDREASE のその他の主要な機能は次のとおりです。 リカバリされたデータは上書きされませんが、反復リカバリの場合にギャップが埋められます。ただし、ツールに明示的に指示されている場合は切り詰めることができます。複数のファイルまたはブロックから単一のファイルにデータを復元します

0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従来の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復などの下流タスクでも最先端の機能を実証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ内で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう〜 1. 論文情報タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

Excel で複数の条件によるフィルタリングを使用する方法を知る必要がある場合は、次のチュートリアルで、データを効果的にフィルタリングおよび並べ替えできるようにするための手順を説明します。 Excel のフィルタリング機能は非常に強力で、大量のデータから必要な情報を抽出するのに役立ちます。設定した条件でデータを絞り込み、条件に合致した部分のみを表示することができ、データ管理を効率化できます。フィルター機能を利用すると、目的のデータを素早く見つけることができ、データの検索や整理の時間を節約できます。この機能は、単純なデータ リストに適用できるだけでなく、複数の条件に基づいてフィルタリングすることもできるため、必要な情報をより正確に見つけることができます。全体として、Excel のフィルタリング機能は非常に実用的です。

Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。

最近、軍事界は、米軍戦闘機が AI を使用して完全自動空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。そう、つい最近、米軍のAI戦闘機が初めて公開され、その謎が明らかになりました。この戦闘機の正式名称は可変安定性飛行シミュレーター試験機(VISTA)で、アメリカ空軍長官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートした。 5 月 2 日、フランク ケンダル米国空軍長官は X-62AVISTA でエドワーズ空軍基地を離陸しました。1 時間の飛行中、すべての飛行動作が AI によって自律的に完了されたことに注目してください。ケンダル氏は「過去数十年にわたり、私たちは自律型空対空戦闘の無限の可能性について考えてきたが、それは常に手の届かないものだと思われてきた」と語った。しかし今では、

今週、OpenAI、Microsoft、Bezos、Nvidiaが投資するロボット企業FigureAIは、7億ドル近くの資金調達を受け、来年中に自立歩行できる人型ロボットを開発する計画であると発表した。そしてテスラのオプティマスプライムには繰り返し良い知らせが届いている。今年が人型ロボットが爆発的に普及する年になることを疑う人はいないだろう。カナダに拠点を置くロボット企業 SanctuaryAI は、最近新しい人型ロボット Phoenix をリリースしました。当局者らは、多くのタスクを人間と同じ速度で自律的に完了できると主張している。人間のスピードでタスクを自律的に完了できる世界初のロボットである Pheonix は、各オブジェクトを優しくつかみ、動かし、左右にエレガントに配置することができます。自律的に物体を識別できる
