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可通过以下语句查看日志存放路径:
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show variables like 'general_log_file';
结果:
其中,如图所示红框部分即为mysql日志文件的存放路径及文件名。
可通过以下语句查看日志存放路径:
show variables like 'general_log_file';结果:
其中,如图所示红框部分即为mysql日志文件的存放路径及文件名。
有时候我们会不小心对一个大表进行了 update,比如说写错了 where 条件......
此时,如果 kill 掉 update 线程,那回滚 undo log 需要不少时间。如果放置不管,也不知道 update 会持续多久。
那我们能知道 update 的进度么?
实验
我们先创建一个测试数据库:
快速创建一些数据:
连续执行同样的 SQL 数次,就可以快速构造千万级别的数据:
查看一下总的行数:
我们来释放一个大的 update:
然后另起一个 session,观察 performance_schema 中的信息:
可以看到,performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。
等 SQL 结束后,我们看一下 update 从引擎总共获取了多少行:
可以看到该 update 从引擎总共获取的行数是表大小的两倍,那我们可以估算:update 的进度 = (rows_examined) / (2 * 表行数)
????小贴士
information_schema.tables 中,提供了对表行数的估算,比起使用 select count(1) 的成本低很多,几乎可以忽略不计。
那么是不是所有的 update,从引擎中获取的行数都会是表大小的两倍呢?这个还是要分情况讨论的,上面的 SQL 更新了主键,如果只更新内容而不更新主键呢?我们来试验一下:
等待 update 结束,查看 row_examined,发现其刚好是表大小:
那我们怎么准确的这个倍数呢?
一种方法是靠经验:update 语句的 where 中会扫描多少行,是否修改主键,是否修改唯一键,以这些条件来估算系数。
另一种方法就是在同样结构的较小的表上试验一下,获取倍数。
这样,我们就能准确估算一个大型 update 的进度了。