mysql日誌文件在哪（mysql查看日誌文件路徑）

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可通過以下語句查看日誌存放路徑：

show variables like ‘general_log_file’;

結果：

其中，如圖所示紅框部分即為mysql日誌文件的存放路徑及文件名。

可通過以下語句查看日誌存放路徑：

show variables like ‘general_log_file’;結果：

其中，如圖所示紅框部分即為mysql日誌文件的存放路徑及文件名。

有時候我們會不小心對一個大表進行了 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 會持續多久。

那我們能知道 update 的進度么？

實驗

我們先創建一個測試數據庫：

快速創建一些數據：

連續執行同樣的 SQL 數次，就可以快速構造千萬級別的數據：

查看一下總的行數：

我們來釋放一個大的 update：

然後另起一個 session，觀察 performance_schema 中的信息：

可以看到，performance_schema 會列出當前 SQL 從引擎獲取的行數。

等 SQL 結束後，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是表大小的兩倍，那我們可以估算：update 的進度 = (rows_examined) / (2 * 錶行數)

?小貼士

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

那麼是不是所有的 update，從引擎中獲取的行數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，如果只更新內容而不更新主鍵呢？我們來試驗一下：

等待 update 結束，查看 row_examined，發現其剛好是表大小：

那我們怎麼準確的這個倍數呢？

一種方法是靠經驗：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，以這些條件來估算係數。

另一種方法就是在同樣結構的較小的表上試驗一下，獲取倍數。

這樣，我們就能準確估算一個大型 update 的進度了。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/155390.html