DB2如何查看日志使用空间
在日常DB2的维护中,transaction log full是比较常见的问题,日志空间使用情况也是我们比较重视的问题,那么如何查看日志空间使用
在日常DB2的维护中,transaction log full是比较常见的问题,日志空间使用情况也是我们比较重视的问题,那么如何查看日志空间使用情况呢?
其实昨天在提到归档设置,我们知道DB2 在DATABASE级别有几个参数,如下决定了事物日志的使用空间大小
Log file size (4KB) (LOGFILSIZ) = 60000
Number of primary log files (LOGPRIMARY) = 16
Number of secondary log files (LOGSECOND) = 200
Changed path to log files (NEWLOGPATH) =
Path to log files = /db2inst1_log01/sample
如此我们可以计算分配给日志的空间大约是(200+16)*60000*4/1024/1024大约50GB。
如果日志是单独的文件系统分区,我们在操作系统上即可看到日志空间使用情况,对日志使用情况进行监控,可以看到如下信息:
$ df -g
Filesystem GB blocks Free %Used Iused %Iused Mounted on
/dev/db2inst1_log01 60.00 54.50 10% 1458 1% /db2inst1_log01
这个需要登录到系统,其实db2pd也是可以看到日志信息的
db2pd -d sample -logs
Database Partition 0 -- Database SAMPLE -- Active -- Up 34 days 17:30:12 -- Date 2013-11-26-10.42.49.558342
Logs:
Current Log Number 117123
Pages Written 33697
Cur Commit Disk Log Reads 0
Cur Commit Total Log Reads 0
Method 1 Archive Status Success
Method 1 Next Log to Archive 117123
Method 1 First Failure n/a
Method 2 Archive Status n/a
Method 2 Next Log to Archive n/a
Method 2 First Failure n/a
Log Chain ID 2
Current LSN 0x00001A2DDE649E70
Address StartLSN State Size Pages Filename
0x0700000177B795D0 00001A2CBFD88010 0x00000000 60000 60000 S0117104.LOG
0x0700000177B806D0 00001A2CCE7E8010 0x00000000 60000 60000 S0117105.LOG
0x0700000177B8B450 00001A2CDD248010 0x00000000 60000 60000 S0117106.LOG
0x0700000177B82EF0 00001A2CEBCA8010 0x00000000 60000 60000 S0117107.LOG
0x0700000177B9ECD0 00001A2CFA708010 0x00000000 60000 60000 S0117108.LOG
0x0700000177BA27D0 00001A2D09168010 0x00000000 60000 60000 S0117109.LOG
0x0700000177B79E30 00001A2D17BC8010 0x00000000 60000 60000 S0117110.LOG
0x0700000177BAAD50 00001A2D26628010 0x00000000 60000 60000 S0117111.LOG
0x0700000177B9FFD0 00001A2D35088010 0x00000000 60000 60000 S0117112.LOG
0x0700000177BB44D0 00001A2D43AE8010 0x00000000 60000 60000 S0117113.LOG
0x0700000177BD45D0 00001A2D52548010 0x00000000 60000 60000 S0117114.LOG
0x0700000177B7F0D0 00001A2D60FA8010 0x00000000 60000 60000 S0117115.LOG
0x0700000177B9C850 00001A2D6FA08010 0x00000000 60000 60000 S0117116.LOG
0x0700000177B84750 00001A2D7E468010 0x00000000 60000 60000 S0117117.LOG
0x0700000177B877D0 00001A2D8CEC8010 0x00000000 60000 60000 S0117118.LOG
0x0700000177B857D0 00001A2D9B928010 0x00000000 60000 60000 S0117119.LOG
0x0700000177B7DC50 00001A2DAA388010 0x00000000 60000 60000 S0117120.LOG
0x0700000177B83750 00001A2DB8DE8010 0x00000000 60000 60000 S0117121.LOG
0x0700000177B907B0 00001A2DC7848010 0x00000000 60000 60000 S0117122.LOG
0x0700000177B91010 00001A2DD62A8010 0x00000000 60000 60000 S0117123.LOG
0x0700000177B9A150 00001A2DE4D08010 0x00000000 60000 60000 S0117124.LOG
不过之只能看到当前使用日志和日志文件对应的LSN信息和归档情况,对于使用率还真不能看到。
另外还可以在实例快照中看到,不过在此不示例了。

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



DDREASE ialah alat untuk memulihkan data daripada fail atau peranti sekat seperti cakera keras, SSD, cakera RAM, CD, DVD dan peranti storan USB. Ia menyalin data dari satu peranti blok ke peranti lain, meninggalkan blok data yang rosak dan hanya memindahkan blok data yang baik. ddreasue ialah alat pemulihan yang berkuasa yang automatik sepenuhnya kerana ia tidak memerlukan sebarang gangguan semasa operasi pemulihan. Selain itu, terima kasih kepada fail peta ddasue, ia boleh dihentikan dan disambung semula pada bila-bila masa. Ciri-ciri utama lain DDREASE adalah seperti berikut: Ia tidak menimpa data yang dipulihkan tetapi mengisi jurang sekiranya pemulihan berulang. Walau bagaimanapun, ia boleh dipotong jika alat itu diarahkan untuk melakukannya secara eksplisit. Pulihkan data daripada berbilang fail atau blok kepada satu

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Jika anda perlu tahu cara menggunakan penapisan dengan berbilang kriteria dalam Excel, tutorial berikut akan membimbing anda melalui langkah-langkah untuk memastikan anda boleh menapis dan mengisih data anda dengan berkesan. Fungsi penapisan Excel sangat berkuasa dan boleh membantu anda mengekstrak maklumat yang anda perlukan daripada sejumlah besar data. Fungsi ini boleh menapis data mengikut syarat yang anda tetapkan dan memaparkan hanya bahagian yang memenuhi syarat, menjadikan pengurusan data lebih cekap. Dengan menggunakan fungsi penapis, anda boleh mencari data sasaran dengan cepat, menjimatkan masa dalam mencari dan menyusun data. Fungsi ini bukan sahaja boleh digunakan pada senarai data ringkas, tetapi juga boleh ditapis berdasarkan berbilang syarat untuk membantu anda mencari maklumat yang anda perlukan dengan lebih tepat. Secara keseluruhan, fungsi penapisan Excel adalah sangat berguna

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,

Minggu ini, FigureAI, sebuah syarikat robotik yang dilaburkan oleh OpenAI, Microsoft, Bezos, dan Nvidia, mengumumkan bahawa ia telah menerima hampir $700 juta dalam pembiayaan dan merancang untuk membangunkan robot humanoid yang boleh berjalan secara bebas dalam tahun hadapan. Dan Optimus Prime Tesla telah berulang kali menerima berita baik. Tiada siapa yang meragui bahawa tahun ini akan menjadi tahun apabila robot humanoid meletup. SanctuaryAI, sebuah syarikat robotik yang berpangkalan di Kanada, baru-baru ini mengeluarkan robot humanoid baharu, Phoenix. Pegawai mendakwa bahawa ia boleh menyelesaikan banyak tugas secara autonomi pada kelajuan yang sama seperti manusia. Pheonix, robot pertama di dunia yang boleh menyelesaikan tugas secara autonomi pada kelajuan manusia, boleh mencengkam, menggerakkan dan meletakkan setiap objek secara elegan di sisi kiri dan kanannya dengan perlahan. Ia boleh mengenal pasti objek secara autonomi
