mysql日志文件在哪

可通過以下語句查看日志存放路徑：

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show?variables?like?'general_log_file';

結(jié)果：

其中，如圖所示紅框部分即為mysql日志文件的存放路徑及文件名。

windowos環(huán)境下mysql數(shù)據(jù)庫日志文件在哪

可通過以下語句查看日志存放路徑：

show variables like 'general_log_file';結(jié)果：

其中，如圖所示紅框部分即為mysql日志文件的存放路徑及文件名。

如何查看mysql數(shù)據(jù)庫操作記錄日志？

有時候我們會不小心對一個大表進(jìn)行了 update，比如說寫錯了 where 條件......

此時，如果 kill 掉 update 線程，那回滾 undo log 需要不少時間。如果放置不管，也不知道 update 會持續(xù)多久。

那我們能知道 update 的進(jìn)度么？

實驗

我們先創(chuàng)建一個測試數(shù)據(jù)庫：

快速創(chuàng)建一些數(shù)據(jù)：

連續(xù)執(zhí)行同樣的 SQL 數(shù)次，就可以快速構(gòu)造千萬級別的數(shù)據(jù)：

查看一下總的行數(shù)：

我們來釋放一個大的 update：

然后另起一個 session，觀察 performance_schema 中的信息：

可以看到，performance_schema 會列出當(dāng)前 SQL 從引擎獲取的行數(shù)。

等 SQL 結(jié)束后，我們看一下 update 從引擎總共獲取了多少行：

可以看到該 update 從引擎總共獲取的行數(shù)是表大小的兩倍，那我們可以估算：update 的進(jìn)度 = (rows_examined) / (2 * 表行數(shù))

????小貼士

information_schema.tables 中，提供了對表行數(shù)的估算，比起使用 select count(1) 的成本低很多，幾乎可以忽略不計。

那么是不是所有的 update，從引擎中獲取的行數(shù)都會是表大小的兩倍呢？這個還是要分情況討論的，上面的 SQL 更新了主鍵，如果只更新內(nèi)容而不更新主鍵呢？我們來試驗一下：

等待 update 結(jié)束，查看 row_examined，發(fā)現(xiàn)其剛好是表大?。?/p>

那我們怎么準(zhǔn)確的這個倍數(shù)呢？

一種方法是靠經(jīng)驗：update 語句的 where 中會掃描多少行，是否修改主鍵，是否修改唯一鍵，以這些條件來估算系數(shù)。

另一種方法就是在同樣結(jié)構(gòu)的較小的表上試驗一下，獲取倍數(shù)。

這樣，我們就能準(zhǔn)確估算一個大型 update 的進(jìn)度了。