【MySQL案例】tpcc测试--执行tpcc
: http://blog.csdn.net/jason_asia/article/details/41543947 【报错信息】 执行进行tpcc_start测试的时候遇到报错: tpcc_test.sh: line 12: 24509 Segmentation fault ./tpcc_start 【报错原因】 是由于重新安装了mysql软件,并且mysql的版本是不一样的
:http://blog.csdn.net/jason_asia/article/details/41543947
【报错信息】
执行进行tpcc_start测试的时候遇到报错:
tpcc_test.sh: line 12: 24509 Segmentation fault ./tpcc_start
【报错原因】
是由于重新安装了mysql软件,并且mysql的版本是不一样的,而tpcc是编译安装的,所以导致tpcc调用安装时编译的mysql lib库文件失败。
【解决方法】
重新编译安装tpcc-mysql,需要使用没有执行过make编译的源码包(重新下载)。
注: tpcc_test.sh是写的自动执行tpcc_start的脚本。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Jurutera DevOps sering menghadapi cabaran pengoptimuman pangkalan data RDS dan kemas kini, terutamanya dalam situasi beban tinggi, di mana kaedah tradisional terdedah kepada risiko downtime. Artikel ini memperkenalkan strategi penempatan biru/hijau AWS untuk mencapai kemas kini sifar downtime pangkalan data RDS. Katakan selamat tinggal kepada mimpi buruk Downtime Downtime Downtime! Artikel ini akan menerangkan strategi penempatan biru/hijau secara terperinci dan menyediakan langkah -langkah operasi dalam persekitaran AWS untuk membantu anda mengemas kini contoh pangkalan data RDS tanpa menjejaskan ketersediaan perkhidmatan. Penyediaan Pertama, menyelaraskan pasukan pembangunan dan pilih tempoh dengan trafik beban kerja terendah untuk kemas kini. DevOps yang baik mengamalkan nasihat untuk memberitahu pasukan terlebih dahulu. Contoh ini menunjukkan bagaimana untuk mengurangkan ruang penyimpanan contoh pangkalan data dengan sifar downtime menggunakan penggunaan biru/hijau. Anda boleh menggunakan konsol AWSRDS

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

MySQL menggunakan kunci bersama dan kunci eksklusif untuk menguruskan keserasian, menyediakan tiga jenis kunci: kunci meja, kunci baris dan kunci halaman. Kunci baris boleh meningkatkan keserasian, dan menggunakan pernyataan kemas kini untuk menambah kunci eksklusif ke baris. Kunci pesimis menganggap konflik, dan kunci optimis menilai data melalui nombor versi. Masalah Jadual Kunci Biasa Manifest sebagai pertanyaan perlahan, gunakan perintah ProcessList Show untuk melihat pertanyaan yang dipegang oleh kunci. Langkah -langkah pengoptimuman termasuk memilih indeks yang sesuai, mengurangkan skop transaksi, operasi batch, dan mengoptimumkan penyataan SQL.

Dalam operasi pangkalan data MySQL, pemprosesan rentetan adalah pautan yang tidak dapat dielakkan. Fungsi substring_index direka untuk ini, yang dapat mengekstrak substrings secara efisien berdasarkan pemisah. Contoh Aplikasi Fungsi Substring_index Contoh berikut menunjukkan fleksibiliti dan kepraktisan fungsi substring_index: mengekstrak bahagian -bahagian tertentu dari URL sebagai contoh, mengekstrak nama domain: selectsubstring_index ('www.mysql.com', '.', 2); Ekstrak lanjutan fail untuk mudah mendapatkan sambungan fail: selectSubstring_index ('file.pdf', '.',-1); Pemprosesan tidak wujud

Untuk persekitaran pengeluaran, pelayan biasanya diperlukan untuk menjalankan MySQL, atas alasan termasuk prestasi, kebolehpercayaan, keselamatan, dan skalabilitas. Pelayan biasanya mempunyai perkakasan yang lebih kuat, konfigurasi berlebihan dan langkah keselamatan yang lebih ketat. Untuk aplikasi kecil, rendah, MySQL boleh dijalankan pada mesin tempatan, tetapi penggunaan sumber, risiko keselamatan dan kos penyelenggaraan perlu dipertimbangkan dengan teliti. Untuk kebolehpercayaan dan keselamatan yang lebih besar, MySQL harus digunakan di awan atau pelayan lain. Memilih konfigurasi pelayan yang sesuai memerlukan penilaian berdasarkan beban aplikasi dan jumlah data.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.
