Warning: error_log(/data/www/wwwroot/hmttv.cn/caches/error_log.php): failed to open stream: Permission denied in /data/www/wwwroot/hmttv.cn/phpcms/libs/functions/global.func.php on line 537 Warning: error_log(/data/www/wwwroot/hmttv.cn/caches/error_log.php): failed to open stream: Permission denied in /data/www/wwwroot/hmttv.cn/phpcms/libs/functions/global.func.php on line 537 最近中文字幕高清字幕在线视频,日韩久久综合,日韩精品123 

      

        

          



          
	
          
		
          
			
			
          
				
          整合營銷服務(wù)商
          
				
          電腦端+手機(jī)端+微信端=數(shù)據(jù)同步管理
          
			
          
			
          				
				
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          MySQL自動(dòng)化生成HTML頁面(導(dǎo)出數(shù)據(jù))極限SQL編程
          
        
           
          
	
	
          
		
                        
          日客戶要求表內(nèi)的數(shù)據(jù)依據(jù)某種分組生成HTML頁面進(jìn)行展示，一般處理這種需求直接上編程工具就好了，從數(shù)據(jù)庫里讀取數(shù)據(jù)，根據(jù)規(guī)則生成字符串，最后將字符串寫出到文件。由于需求比較急，作為數(shù)據(jù)庫編程系列文章，如果能用SQL實(shí)現(xiàn)首選還是SQL，這樣處理既直接又快速，不過針對(duì)SQL要真的有耐心和信心寫完，調(diào)試更是崩潰。由于要寫出文件到硬盤，最后還是選擇MySQL作為數(shù)據(jù)庫工具，Navicat作為開發(fā)工具。
          有兩張表計(jì)劃表、市縣表，二者依靠市縣編碼（sxbm）進(jìn)行等值連接，計(jì)劃表內(nèi)含有各個(gè)學(xué)校投放在各個(gè)市縣的專業(yè)代號(hào)（zydh），專業(yè)名稱（zymc）、招生備注(bz)、學(xué)制(xz)、要求的學(xué)歷(xl)、計(jì)劃數(shù)(jh)等字段組成的計(jì)劃信息，院校編碼(yxbm)為學(xué)校的兩位數(shù)編碼，院校代號(hào)(yxdh)為院校編碼(yxbm)+市縣編碼(sxbm)組成的四位數(shù)編碼，院校代號(hào)其實(shí)可以區(qū)分出學(xué)校在哪個(gè)市縣的投檔的專業(yè)計(jì)劃。要求以學(xué)校為單位創(chuàng)建HTML頁面，頁面首先要以市縣作為表格分割，然后根據(jù)專業(yè)代號(hào)排序。具體實(shí)現(xiàn)過程如下：
          創(chuàng)建計(jì)劃表：
          CREATE TABLE `zzjh2019v` (
`YXDH` varchar(9) COMMENT '學(xué)校代號(hào)',
`YXMC` varchar(54) COMMENT '學(xué)校名稱',
`ZYDH` varchar(2) COMMENT '專業(yè)代號(hào)',
`ZYMC` varchar(28) COMMENT '專業(yè)名稱',
`XZ` varchar(3) COMMENT '學(xué)制',
`XL` varchar(4) COMMENT '學(xué)歷',
`JH` varchar(6) COMMENT '招生計(jì)劃數(shù)',
`BZ` varchar(200) COMMENT '備注',
`yxbm` char(2) COMMENT '學(xué)校編碼',
`sxbm` char(2) COMMENT '市縣編碼'
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Compact;

          創(chuàng)建市縣編碼表：
          CREATE TABLE `sx` (
`sxbm` char(2) COMMENT '市縣編碼',
`sxmc` varchar(20) COMMENT '市縣名稱'
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Compact;

          糾結(jié)了很久這個(gè)東西怎么寫，最后采取游標(biāo)、拼接字符串、字符串聚合，動(dòng)態(tài)SQL，寫文件等一些列操作完成需求，創(chuàng)建的存儲(chǔ)過程如下：
          CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `splitjh`()
BEGIN
declare done INT DEFAULT 0;
declare pyxbm char(2);
declare psxmc varchar(10);
declare pyxmc varchar(50);
declare pjhall int;
declare pjhrows TEXT;
declare yxjh cursor
for
select yxbm,yxmc,sum(jh) jhall from zzjh2019v a,sx b where a.sxbm=b.sxbm group by yxbm,yxmc order by yxbm;
declare CONTINUE HANDLER FOR SQLSTATE '02000' SET done = 1;
open yxjh;
fetch yxjh into pyxbm,pyxmc,pjhall;
while done !=1 do
select group_concat(jhrow separator '') into pjhrows from
(select concat('<tr class="subtitle"><td>',yxdh,'</td><td>',yxmc,'在 <span><font color="red">',b.sxmc,'</font></span> 招生計(jì)劃如下</td><td>',sum(jh),'</td><td></td><td></td></tr>',group_concat('<tr class="jhrow"><td>',zydh,'</td><td>',zymc,'(',bz,')</td><td>',jh,'</td><td>',xz,'</td><td>',xl,'</td></tr>' order by zydh separator '')) jhrow
from zzjh2019v a,sx b where yxbm=pyxbm and a.sxbm=b.sxbm group by yxdh order by yxdh,zydh) jhs;
set @pfilename = concat('''d:/32/1/1/jh11',pyxbm,'.html''');
set @sql =concat('select concat(''<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="zsjh.css" ><title>3+2計(jì)劃</title></head><body><h3></h3><table><tr class="subtitle"><th>代號(hào)</th><th>專業(yè)及名稱備注</th><th>人數(shù)</th><th>學(xué)制</th><th>學(xué)歷</th></tr>'',''',pjhrows,''',''</body></html>'') from dual into outfile ',@pfilename);
prepare execsql from @sql;
execute execsql;
DEALLOCATE PREPARE execsql;
fetch yxjh into pyxbm,pyxmc,pjhall;
end while;
close yxjh;
END;

          首先看效果，執(zhí)行過程
          call splitjh();

          在磁盤形成的HTML文件效果如下圖（數(shù)據(jù)有一定的敏感性，進(jìn)行了遮擋處理）：
          文件展示頁面
          生成的文件列表如下圖：
          生成的文件列表
          這里一共有87所學(xué)校，所以生成了87的文件，添加CSS樣式文件，讓表格呈現(xiàn)如前圖所示。
          技術(shù)點(diǎn)
          1）MySQL的游標(biāo)，以及循環(huán)讀取游標(biāo)的方法，涉及的語句如下：
          declare yxjh cursor
for
select yxbm,yxmc,sum(jh) jhall from zzjh2019v a,sx b where a.sxbm=b.sxbm group by yxbm,yxmc order by yxbm;#游標(biāo)定義
declare CONTINUE HANDLER FOR SQLSTATE '02000' SET done = 1;#游標(biāo)循環(huán)條件，注意此句一定要定義在游標(biāo)之后，才起作用
open yxjh;#打開游標(biāo)
fetch yxjh into pyxbm,pyxmc,pjhall;#將游標(biāo)行內(nèi)容賦值給變量。

          2）執(zhí)行動(dòng)態(tài)SQL，由于MySQL into outfile 后接的文件名不能為變量，所以必須使用動(dòng)態(tài)SQL的方法，涉及的語句如下：
          prepare execsql from @sql;#從一個(gè)變量準(zhǔn)備一個(gè)動(dòng)態(tài)sql，注意execsql不用提前定義
execute execsql;#執(zhí)行準(zhǔn)備好的語句
DEALLOCATE PREPARE execsql;#銷毀語句

          綜上就是使用MySQL數(shù)據(jù)庫，并借用MySQL寫文件的方式將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫內(nèi)按照需求導(dǎo)出文件，為何不用navicat導(dǎo)出呢？因?yàn)闊o法達(dá)到要求，又是聚合、又是格式，所以只能自己編寫過程通過SQL語句拼接字符串的方式來實(shí)現(xiàn)。沒有太多的技術(shù)難度，主要是想法和調(diào)試難度。后續(xù)在此基礎(chǔ)上又開發(fā)了以市縣為單位創(chuàng)建HTML文件，各招生學(xué)校作為分割的過程。本案例是實(shí)際需求催生出來的做法，在遇到這樣的需求前你是先想到SQL還是先想到開發(fā)工具呢？從實(shí)際效果看使用SQL這種方式更加靈活。這樣的SQL實(shí)現(xiàn)的字符串拼接是不是有點(diǎn)極限呢？
          文：https://www.enmotech.com/web/detail/1/838/1.html （復(fù)制鏈接，打開瀏覽器即可查看）
          北冥有 Data，其名為鯤，鯤之大，一個(gè) MySQL 放不下。千萬量級(jí)的數(shù)據(jù)，用 MySQL 要怎么存？
          初學(xué)者在看到這個(gè)問題的時(shí)候，可能首先想到的是 MySQL 一張表到底能存放多少條數(shù)據(jù)？
          根據(jù) MySQL 官方文檔的介紹，MySQL 理論上限是 (232)2 條數(shù)據(jù)，然而實(shí)際操作中，往往還受限于下面兩條因素：
          1. myisamdatapointersize，MySQL 的 myisamdatapointersize 一般默認(rèn)是 6，即 48 位，那么對(duì)應(yīng)的行數(shù)就是 248-1。
          2. 表的存儲(chǔ)大小 256TB
          那有人會(huì)說，只要我的數(shù)據(jù)大小不超過上限，數(shù)據(jù)行數(shù)也不超過上限，是不是就沒有問題了？其實(shí)不盡然。
          在實(shí)際項(xiàng)目中，一般沒有哪個(gè)項(xiàng)目真的觸發(fā)到 MySQL 數(shù)據(jù)的上限了，因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)量變大了之后，查詢速度會(huì)慢的嚇人，而一般這個(gè)時(shí)候，你的數(shù)據(jù)量離 MySQL 的理論上限還遠(yuǎn)著呢！
          傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用一般數(shù)據(jù)量都不大，數(shù)據(jù)也都比較容易處理，但是在互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中，上千萬、上億的數(shù)據(jù)量并不鮮見。在這種時(shí)候，還要保證數(shù)據(jù)庫的操作效率，我們就不得不考慮數(shù)據(jù)庫的分庫分表了。
          那么接下來就和大家簡單聊一聊數(shù)據(jù)庫分庫分表的問題。
          數(shù)據(jù)庫切分
          看這個(gè)名字就知道，就是把一個(gè)數(shù)據(jù)庫切分成 N 多個(gè)數(shù)據(jù)庫，然后存放在不同的數(shù)據(jù)庫實(shí)例上面，這樣做有兩個(gè)好處：
          1. 降低單臺(tái)數(shù)據(jù)庫實(shí)例的負(fù)載
          2. 可以方便的實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)容
          一般來說，數(shù)據(jù)庫的切分有兩種不同的切分規(guī)則：
          1. 水平切分
          2. 垂直切分
          接下來我們就對(duì)這兩種不同的切分規(guī)則分別進(jìn)行介紹。
          水平切分
          先來一張簡單的示意圖，大家感受一下什么是水平切分：


          假設(shè)我的 DB 中有 table-1、table-2 以及 table-3 三張表，水平切分就是拿著我的絕世好劍，對(duì)準(zhǔn)黑色的線條，砍一劍或者砍 N 劍！
          砍完之后，將砍掉的部分放到另外一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例中，變成下面這樣：



          這樣，原本放在一個(gè) DB 中的 table 現(xiàn)在放在兩個(gè) DB 中了，觀察之后我們發(fā)現(xiàn)：
          1. 兩個(gè) DB 中表的個(gè)數(shù)都是完整的，就是原來 DB 中有幾張表，現(xiàn)在還是幾張。
          2. 每張表中的數(shù)據(jù)是不完整的，數(shù)據(jù)被拆分到了不同的 DB 中去了。
          這就是數(shù)據(jù)庫的水平切分，也可以理解為按照數(shù)據(jù)行進(jìn)行切分，即按照表中某個(gè)字段的某種規(guī)則來將表數(shù)據(jù)分散到多個(gè)庫之中，每個(gè)表中包含一部分?jǐn)?shù)據(jù)。
          這里的某種規(guī)則都包含哪些規(guī)則呢？這就涉及到數(shù)據(jù)庫的分片規(guī)則問題了，這個(gè)松哥在后面的文章中也會(huì)和大家一一展開詳述。這里先簡單說幾個(gè)常見的分片規(guī)則：
          1. 按照日期劃分：不容日期的數(shù)據(jù)存放到不同的數(shù)據(jù)庫中。
          2. 對(duì) ID 取模：對(duì)表中的 ID 字段進(jìn)行取模運(yùn)算，根據(jù)取模結(jié)果將數(shù)據(jù)保存到不同的實(shí)例中。
          3. 使用一致性哈希算法進(jìn)行切分。
          詳細(xì)的用法，將在后面的文章中和大家仔細(xì)說。
          垂直切分
          先來一張簡單的示意圖，大家感受一下垂直切分：


          所謂的垂直切分就是拿著我的屠龍刀，對(duì)準(zhǔn)了黑色的線條砍?？惩曛?，將不同的表放到不同的數(shù)據(jù)庫實(shí)例中去，變成下面這個(gè)樣子：




          這個(gè)時(shí)候我們發(fā)現(xiàn)如下幾個(gè)特點(diǎn)：
          1. 每一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例中的表的數(shù)量都是不完整的。
          2. 每一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例中表的數(shù)據(jù)是完整的。
          這就是垂直切分。一般來說，垂直切分我們可以按照業(yè)務(wù)來劃分，不同業(yè)務(wù)的表放到不同的數(shù)據(jù)庫實(shí)例中。
          老實(shí)說，在實(shí)際項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)庫垂直切分并不是一件容易的事，因?yàn)楸碇g往往存在著復(fù)雜的跨庫 JOIN 問題，那么這個(gè)時(shí)候如何取舍，就要考驗(yàn)架構(gòu)師的水平了！
          優(yōu)缺點(diǎn)分析
          通過上面的介紹，相信大家對(duì)于水平切分和垂直切分已經(jīng)有所了解，優(yōu)缺點(diǎn)其實(shí)也很明顯了，松哥再來和大家總結(jié)一下。
          水平切分
           · 優(yōu)點(diǎn)
          水平切分最大的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性好，提前選好切分規(guī)則，數(shù)據(jù)庫后期可以非常方便的進(jìn)行擴(kuò)容。
          有效提高了數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定性和系統(tǒng)的負(fù)載能力。拆分規(guī)則抽象好， join 操作基本可以數(shù)據(jù)庫做。
           · 缺點(diǎn)
          水平切分后，分片事務(wù)一致性不容易解決。
          拆分規(guī)則不易抽象，對(duì)架構(gòu)師水平要求很高。
          跨庫 join 性能較差。
          垂直切分
          · 優(yōu)點(diǎn)
          一般按照業(yè)務(wù)拆分，拆分后業(yè)務(wù)清晰，可以結(jié)合微服務(wù)一起食用。
          系統(tǒng)之間整合或擴(kuò)展相對(duì)要容易很多。
          數(shù)據(jù)維護(hù)相對(duì)簡單。
           · 缺點(diǎn)
          最大的問題在于存在單庫性能瓶頸，數(shù)據(jù)表擴(kuò)展不易。
          跨庫 join 不易。
          事務(wù)處理復(fù)雜。
          結(jié)語
          雖然 MySQL 中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的理論上限比較高，但是在實(shí)際開發(fā)中我們不會(huì)等到數(shù)據(jù)存不下的時(shí)候才去考慮分庫分表問題，因?yàn)樵谀侵?，你就?huì)明顯的感覺到數(shù)據(jù)庫的各項(xiàng)性能在下降，就要開始考慮分庫分表了。
          想了解更多數(shù)據(jù)庫、云技術(shù)的內(nèi)容嗎？
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          client]
          port = 3306
          [mysqld]
          #默認(rèn)存儲(chǔ)引擎INNODB
          default-storage-engine=INNODB
          #GROUP_CONCAT長度
          group_concat_max_len =99999
          #端口號(hào)
          port = 3306
          #套接字文件
          #這里要注意：有時(shí)候重啟mysql會(huì)提示/tmp/mysql.sock不存在，此時(shí)通常會(huì)由于兩種情況導(dǎo)致，解決方法可以參考我之前記錄的文章，親測有效：https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/12179452.html
          socket = /usr/local/mysql/mysql.sock
          #pid寫入文件位置
          pid-file = /usr/local/mysql/mysqld.pid
          #數(shù)據(jù)庫文件位置
          datadir = /home/data/mysql/data
          #控制文件打開的個(gè)數(shù)；
          open_files_limit = 10240
          #當(dāng)外部鎖定（external-locking）起作用時(shí)，每個(gè)進(jìn)程若要訪問數(shù)據(jù)表,
          #則必須等待之前的進(jìn)程完成操作并解除鎖定。由于服務(wù)器訪問數(shù)據(jù)表時(shí)經(jīng)常需要等待解鎖,
          skip-external-locking

          #跳過DNS反向解析
          skip-name-resolve
          #關(guān)閉TIMESTAMP類型默認(rèn)值
          explicit_defaults_for_timestamp
          #不受client字符集影響，保證sever端字符集
          skip-character-set-client-handshake

          #初始連接字符集UTF8
          init-connect='SET NAMES utf8'

          #默認(rèn)數(shù)據(jù)庫字符集
          character-set-server=utf8
          #查詢緩存0,1,2，分別代表了off、on、demand
          query_cache_type = 1
          #單位秒,握手時(shí)間超過connect_timeout,連接請(qǐng)求將會(huì)被拒絕
          connect_timeout = 20

          #設(shè)置在多少秒沒收到主庫傳來的Binary Logs events之后,從庫認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)超時(shí),Slave IO線程會(huì)重新連接主庫。
          #該參數(shù)的默認(rèn)值是3600s
          slave_net_timeout = 30
          #這個(gè)參數(shù)用來配置從服務(wù)器的更新是否寫入二進(jìn)制日志，這個(gè)選項(xiàng)默認(rèn)是不打開的，
          log-slave-updates=1
          #用于slave服務(wù)器，io線程會(huì)把server id與自己相同的event寫入日志，與log-slave-updates選項(xiàng)沖突
          replicate-same-server-id=0
          server_id=10112879101
          # 打開二進(jìn)制日志功能.
          log-bin =/home/data/mysql/binlog/mysql-bin.log
          #relay-log日志
          relay-log=mysql-relay-bin
          master-info-repository=TABLE
          relay-log-info-repository=TABLE
          #不寫入binlog二進(jìn)制日志中的數(shù)據(jù)庫
          binlog-ignore-db=mysql # No sync databases
          binlog-ignore-db=test # No sync databases
          binlog-ignore-db=information_schema # No sync databases
          binlog-ignore-db=performance_schema # No sync databases
          #寫入binlog二進(jìn)制日志中數(shù)據(jù)庫
          binlog-do-db=business_db
          binlog-do-db=user_db
          binlog-do-db=plocc_system
          #清理binlog
          expire-logs-days=15
          max_binlog_size = 1073741824 # Bin logs size ( 1G )
          #使binlog在每1000次binlog寫入后與硬盤同步
          sync_binlog = 1000
          #指定只復(fù)制哪個(gè)庫的數(shù)據(jù)
          replicate-do-db=business_db
          replicate-do-db=user_db
          replicate-do-db=plocc_system
          #開啟事件調(diào)度器Event Scheduler
          event_scheduler=1

          #MySQL能暫存的連接數(shù)量。
          back_log = 500

          #MySQL允許最大的進(jìn)程連接數(shù)，
          max_connections = 6000

          #每個(gè)用戶的最大的進(jìn)程連接數(shù)
          max_user_connection = 3000
          #每個(gè)客戶端連接請(qǐng)求異常中斷的最大次數(shù)
          max_connect_errors = 6000
          #表調(diào)整緩沖區(qū)大小。
          table_cache = 614

          #表描述符緩存大小，可減少文件打開/關(guān)閉次數(shù)
          table_open_cache = 2048
          #設(shè)置在網(wǎng)絡(luò)傳輸中一次消息傳輸量的最大值。
          max_allowed_packet = 64M
          # 在一個(gè)事務(wù)中binlog為了記錄SQL狀態(tài)所持有的cache大小
          binlog_cache_size = 1M
          # 獨(dú)立的內(nèi)存表所允許的最大容量.
          max_heap_table_size = 256M

          #Sort_Buffer_Size被用來處理類似ORDER BY以及GROUP 
          sort_buffer_size = 8M

          #用于表間關(guān)聯(lián)緩存的大小，和sort_buffer_size一樣，該參數(shù)對(duì)應(yīng)的分配內(nèi)存也是每個(gè)連接獨(dú)享。
          join_buffer_size = 8M
          #thread_cache_size表示可以重新利用保存在緩存中線程的數(shù)量
          thread_cache_size = 128
          #此值表示允許應(yīng)用程序在同一時(shí)間運(yùn)行的線程的數(shù)量.
          thread_concurrency = 8
          #此值用來緩沖 SELECT 的結(jié)果并且在下一次同樣查詢的時(shí)候不再執(zhí)行直接返回結(jié)果
          query_cache_size = 64M
          #指定單個(gè)查詢能夠使用的緩沖區(qū)大小
          query_cache_limit = 2M
          #被全文檢索索引的最小的字長
          ft_min_word_len = 4
          #設(shè)置MYSQL線程使用的堆大小
          thread_stack = 192K
          #設(shè)定默認(rèn)的事務(wù)隔離級(jí)別.可用的級(jí)別如下:
          #READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE
          transaction_isolation = READ-COMMITTED
          #此值表示內(nèi)存中臨時(shí)表的最大大小
          tmp_table_size = 256M

          #binlog日志類型
          #mixed：混合型
          binlog_format=mixed
          #開啟慢查詢?nèi)罩?/p>
          slow_query_log

          #文件格式
          log_output = FILE

          # 所有的使用了比這個(gè)時(shí)間(以秒為單位)更多的查詢會(huì)被認(rèn)為是慢速查詢
          long_query_time = 0.5
          #慢查詢?nèi)罩疚恢?/p>
          slow_query_log_file=/usr/local/mysql/mysqld_slow.log

          ########MyISAM 相關(guān)選項(xiàng)
          #用于索引的緩沖區(qū)大小
          key_buffer_size = 2048M
          #MySql讀入緩沖區(qū)大小。
          read_buffer_size = 2M
          #MySql的隨機(jī)讀（查詢操作）緩沖區(qū)大小。
          read_rnd_buffer_size = 16M
          #批量插入數(shù)據(jù)緩存大小，
          bulk_insert_buffer_size = 16M
          #MyISAM表發(fā)生變化,重建索引時(shí)所需的緩沖
          myisam_sort_buffer_size = 128M
          #MySQL重建索引時(shí)所允許的臨時(shí)文件的大小 
          myisam_max_sort_file_size = 1G
          #如果一個(gè)表擁有多個(gè)索引, MyISAM 會(huì)通過并行排序使用多個(gè)線程去修復(fù)他們。
          myisam_repair_threads = 1
          # 自動(dòng)檢查和修復(fù)沒有適當(dāng)關(guān)閉的 MyISAM 表.
          myisam_recover

          ########INNODB相關(guān)選項(xiàng)
          #如果你的MySQL服務(wù)包含InnoDB支持但是并不打算使用的話,
          #skip-innodb
          #這對(duì)Innodb表來說非常重要，Innodb把所有的數(shù)據(jù)和索引都緩存起來，此參數(shù)設(shè)置越大，數(shù)據(jù)存取時(shí)所需要的磁盤I/O越少。
          innodb_buffer_pool_size = 2048M
          # InnoDB 將數(shù)據(jù)保存在一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)文件中成為表空間
          innodb_data_file_path = ibdata1:1024M:autoextend
          # 文件IO的線程數(shù)，一般為 4
          innodb_file_io_threads = 4
          # 允許線程數(shù)量。
          innodb_thread_concurrency = 16

          # 如果設(shè)置為1 ,InnoDB會(huì)在每次事務(wù)提交后將事務(wù)日志寫到磁盤上,
          # 基于性能考慮，可以設(shè)置為0或2，但要承擔(dān)在發(fā)生故障時(shí)丟失數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。
          # 0代表日志只大約每秒寫入日志文件并且日志文件刷新到磁盤.
          # 2代表每次提交后日志寫入日志文件,但是日志文件每秒刷新到磁盤上。
          innodb_flush_log_at_trx_commit = 2
          #此參數(shù)用于寫日志文件所用的內(nèi)存大小，以M為單位。
          innodb_log_buffer_size = 16M
          #此參數(shù)用于確定日志文件的大小
          innodb_log_file_size = 1024M
          #日志組中的文件總數(shù)
          innodb_log_files_in_group = 3
          # InnoDB的日志文件所在位置
          #innodb_log_group_home_dir
          # 在InnoDB緩沖池中最大允許的臟頁面的比例
          innodb_max_dirty_pages_pct = 90
          # InnoDB用來刷新日志的方法
          innodb_flush_method=O_DSYNC
          # 在被回滾前,一個(gè)InnoDB的事務(wù)應(yīng)該等待一個(gè)鎖被批準(zhǔn)多久
          innodb_lock_wait_timeout = 30
          [mysqldump]
          # 不要在將內(nèi)存中的整個(gè)結(jié)果寫入磁盤之前緩存. 在導(dǎo)出非常巨大的表時(shí)需要此項(xiàng)
          max_allowed_packet = 64M
          [mysql]
          no-auto-rehash
          #指定一個(gè)請(qǐng)求的最大連接時(shí)間，對(duì)于4GB左右的內(nèi)存服務(wù)器來說，可以將其設(shè)置為5-10。
          wait_timeout = 10
          #將沒有使用索引的查詢也記錄下來
          log-queries-not-using-indexes
                              	
          
	
	

          

          

 
          
        
        
		  
      
          
      
      
          
    
          
  
          

          



 


			
		





          
  
          
    
  
          

          

          
	
          
		
		
		
          
	
          


          
 

 







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