mysql的InnoDB参数详解

MySQL之InnoDB的两个配置参数INNODB_FAST_SHUTDOWN和INNODB_FORCE_RECOVERY,用不好可能导致线上万数据丢失 阅读详情
 
mysql的InnoDB参数详解

innodb_data_home_dir

这是InnoDB表的目录共用设置。如果没有在 my.cnf 进行设置,InnoDB 将使用MySQL的 datadir 目录为缺省目录。如果设定一个空字串,可以在 innodb_data_file_path 中设定绝对路径。

innodb_data_file_path

单独指定数据文件的路径与大小。数据文件的完整路径由 innodb_data_home_dir 与这里所设定值的组合。 文件大小以 MB 单位指定。因此在文件大小指定后必有“M”。 InnoDB 也支持缩写“G”, 1G = 1024M。从 3.23.44 开始,在那些支持大文件的操作系统上可以设置数据文件大小大于 4 GB。而在另一些操作系统上数据文件必须小于 2 GB。数据文件大小总和至少要达到 10 MB。在 MySQL-3.23 中这个参数必须在 my.cnf 中明确指定。在 MySQL-4.0.2 以及更新版本中则不需如此,系统会默认在 MySQL 的 datadir 目录下创建一个 16 MB 自扩充(auto-extending)的数据文件 ibdata1。你同样可以使用一个 原生磁盘分区(RAW raw disk partitions(raw devices)) 作为数据文件, 如何在 my.cnf 中详细指定它们请查看第 12.1 节。

innodb_mirrored_log_groups

为了保护数据而设置的日志文件组的拷贝数目,默认设置为 1。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_log_group_home_dir

InnoDB 日志文件的路径。必须与 innodb_log_arch_dir 设置相同值。 如果没有明确指定将默认在 MySQL 的 datadir 目录下建立两个 5 MB 大小的 ib_logfile... 文件。

innodb_log_files_in_group

日志组中的日志文件数目。InnoDB 以环型方式(circular fashion)写入文件。数值 3 被推荐使用。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_log_file_size

日志组中的每个日志文件的大小(单位 MB)。如果 n 是日志组中日志文件的数目,那么理想的数值为 1M 至下面设置的缓冲池(buffer pool)大小的 1/n。较大的值,可以减少刷新缓冲池的次数,从而减少磁盘 I/O。但是大的日志文件意味着在崩溃时需要更长的时间来恢复数据。 日志文件总和必须小于 2 GB,3.23.55 和 4.0.9 以上为小于 4 GB。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_log_buffer_size

InnoDB 将日志写入日志磁盘文件前的缓冲大小。理想值为 1M 至 8M。大的日志缓冲允许事务运行时不需要将日志保存入磁盘而只到事务被提交(commit)。 因此,如果有大的事务处理,设置大的日志缓冲可以减少磁盘I/O。 在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_flush_log_at_trx_commit

通常设置为 1,意味着在事务提交前日志已被写入磁盘, 事务可以运行更长以及服务崩溃后的修复能力。如果你愿意减弱这个安全,或你运行的是比较小的事务处理,可以将它设置为 0 ,以减少写日志文件的磁盘 I/O。这个选项默认设置为 0。

innodb_log_arch_dir

The directory where fully written log files would be archived if we used log archiving. 这里设置的参数必须与 innodb_log_group_home_dir 相同。 从 4.0.6 开始,可以忽略这个参数。

innodb_log_archive

这个值通常设为 0。 既然从备份中恢复(recovery)适合于 MySQL 使用它自己的 log files,因而通常不再需要 archive InnoDB log files。这个选项默认设置为 0。

innodb_buffer_pool_size

InnoDB 用来高速缓冲数据和索引内存缓冲大小。 更大的设置可以使访问数据时减少磁盘 I/O。在一个专用的数据库服务器上可以将它设置为物理内存的 80 %。 不要将它设置太大,因为物理内存的使用竞争可能会影响操作系统的页面调用。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_additional_mem_pool_size

InnoDB 用来存储数据字典(data dictionary)信息和其它内部数据结构(internal data structures)的存储器组合(memory pool)大小。理想的值为 2M,如果有更多的表你就需要在这里重新分配。如果 InnoDB 用尽这个池中的所有内存,它将从操作系统中分配内存,并将错误信息写入 MySQL 的错误日志中。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_file_io_threads

InnoDB 中的文件 I/O 线程。 通常设置为 4,但是在 Windows 下可以设定一个更大的值以提高磁盘 I/O。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_lock_wait_timeout

在回滚(rooled back)之前,InnoDB 事务将等待超时的时间(单位 秒)。InnoDB 会自动检查自身在锁定表与事务回滚时的事务死锁。如果使用 LOCK TABLES 命令,或在同一个事务中使用其它事务安全型表处理器(transaction safe table handlers than InnoDB),那么可能会发生一个 InnoDB 无法注意到的死锁。在这种情况下超时将用来解决这个问题。这个参数的默认值为 50 秒。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_flush_method

这个参数仅仅与 Unix 相关。这个参数默认值为 fdatasync。 另一个设置项为 O_DSYNC。这仅仅影响日志文件的转储,在 Unix 下以 fsync 转储数据。InnoDB 版本从 3.23.40b 开始,在 Unix 下指定 fdatasync 为使用 fsync 方式、指定 O_DSYNC 为使用 O_SYNC 方式。由于这在某些 Unix 环境下还有些问题所以在 'data' versions 并没有被使用。

innodb_force_recovery

警告:此参数只能在你希望从一个被损坏的数据库中转储(dump)数据的紧急情况下使用! 可能设置的值范围为 1 - 6。查看下面的章节 'Forcing recovery' 以了解这个参数的具体含义。参数设置大于 0 的值代表着 InnoDB 防止用户修改数据的安全度。从 3.23.44 开始,这个参数可用。在 my.cnf 中以数字格式设置。

innodb_fast_shutdown

InnoDB 缺少在关闭之前清空插入缓冲。这个操作可能需要几分钟,在极端的情况下可以需要几个小时。如果这个参数据设置为 1 ,InnoDB 将跳过这个过程而直接关闭。从 3.23.44 和 4.0.1 开始,此参数可用。从 3.23.50 开始,此参数的默认值为 1。

innodb_thread_concurrency

InnoDB 会试图将 InnoDB 服务的使用的操作系统进程小于或等于这里所设定的数值。此参数默认值为 8。如果计算机系统性能较低或 innodb_monitor 显示有很多线程等侍信号,应该将这个值设小一点。如果你的计算机系统有很我的处理器与磁盘系统,则可以将这个值设高一点以充分利用你的系统资源。建议设值为处理器数目+ 磁盘数目。 从 3.23.44 和 4.0.1 开始,此参数可用。在 my.cnf 中以数字格式设置。

mysql Innodb参数配置 前言 作为mysql底层最重要的组件,了解Innodb的原理并掌握其基本的参数配置对于mysql性能调优具有非常重要的作用 下面结合工作中和Innodb部分常用的参数配置进行说明 1、innodb_buffer_pool_size 该参数表示mysql 的Innodb存储引擎为优化查询性能而开辟出的一块内存缓冲区 show global VARIABLES like 'innodb_buffer_pool_size' 换算成M就是128M,即Innodb引擎默认开辟了128M的空间作为优化查询性能使用, 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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晚晨
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