《学习InnoDB:核心之旅》中,我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部,它提供了这篇文章中用到的图表。(请注意,下面的每张图片都链接到同一张图片的更高分辨率版本。) 空间和每个页面的基本结构已经在InnoDB空间文件布局基础中描述过,现在我们将升入研究索引页面的物理结构,这将为逻辑或者更高级别之上对索引的讨论打下基础。
省事(即用最少的击键次数执行最多的任务)是命令行最希望达到的目标之一。 命令行的另一目标是:用户在执行任务时手指无需离开键盘,不使用鼠标。 接下来让我们认识下令键盘使用得更快、更高效的 bash 功能。 本章将使用到以下命令: clear: 清屏。 history: 显示历史列表的记录。 一、编辑命令行 bash 使用了一个名为 Readline 的库(供不同的应用程序共享使用的线程集合)来实现命令行的编辑。 在之前也曾提到过相关的内容,比如:通过箭头键移动光标。除此之外,bash还有很多其它功能,
前言 开发过程中经常会使用到命令行,有很多命令行快捷键可以很方便的提高我们的工作效率。 Mac iTerm2 设置 Mac 下 iTerm2 需要设置一下才能使用一些快捷键。 打开 Preferen
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(二) 主要内容: 更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关注),写确认(写关注) 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档。 3.2版本新增特性。 db.collection.upda
"insert into userinfo "+ " values(1,"+"'"+ "yang" +"'"+ "," +"'"+"11223344"+"'"+")";
今天,我们来简单的看一下 MySQL 的一致性、原子性和持久性问题。后面还扩展了 15 个简单的面试题,希望大家喜欢!
数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列(例如,User 表的 '姓名' 列)的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
方法: 直接调用invokeCode,入参为已定义好的DataTable,出参为去重后的DataTable,代码如下
三中key-value存储数据的结构, 哈希的思路很简单, 把值放在数组里, 用一个哈希函数把key换算成一个确定的位置, 然后把value放在数据的这个位置
MongoDB作为NoSql数据库中的典型代表,在分布式项目中广泛应用于存储格式灵活的JSON类型数据。在笔者的上一篇文章重点推荐一个基于SpringCloud的电商微服务项目mall-swarm的微服务项目中也用到了MongoDB, 因此为了深入学习这个微服务项目,咱们有必要对MongoDB有个入门的学习。至少得在自己的电脑或者服务器上安装好MongoDB服务,并学会一些基本的CRUD操作。本文笔者就来领大家学会Windows和Linux环境下安装最新稳定版本的MongDB 6.0.2版本服务,并使用学会一些基本的CRUD shell命令操作。
长期以来,我的博客数据库中连续文章的主键编号一直都不是连续的,让我这个强迫症晚期患看着很不舒服。在忍受了这么长时间以后,趁着给博客换域名的时机,我把所有的文章编号全部改成了连续的,可算是舒服多了。
MongoDB相对于RDBMS的优势 模式少 -MongoDB是一个文档数据库,其中一个集合包含不同的文档。一个文档之间的字段数,内容和文档大小可能会有所不同。 单个对象的结构清晰。 没有复杂的联接。 深入的查询能力。MongoDB支持使用与SQL几乎一样强大的基于文档的查询语言对文档进行动态查询。 sql Tuning(优化) 易于扩展 不需要将应用程序对象转换/映射到数据库对象。 使用内部存储器存储(窗口式)工作集,从而可以更快地访问数据 RDBMS:关系数据库管理系统 为什么要使用MongoDB 面
使用python脚本语言处理数据比较快,同时代码也比较简洁。 连接mongodb 导入包 import pymongo,urllib import sys from datetime import timedelta import os import uuid 使用pymongo可以快速的处理与mongodb的事物 2.连接mongodb conn = pymongo.MongoClient("sv6.aesc.nrse.com",27018) 如果数据库有密码需要先使用admin进行权限认证 db =
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
mysql自增主键设置 在数据库应用中,经常希望在每次插入新纪录时,系统自动生成字段的主键值。可以通过为表主键添加AUTO_INCREMENT关键字来实现。 默认情况下,在MYSQL中AUTO_INCREMENT的初始值是1,每新增一条记录,字段值自动加1.一个表只能有一个字段属用AUTO_INCREMENT约束,且该字段必须为主键的一部分。AUTO_INCREMENT约束的字段可以是任何整数类型(TINTINT、SMALLINT、INT、BIGINT等) 设置表的属性值自动增加的语法规则如下: 字段名
总结:MongoDB 可以每行数据的结构都不同,支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
1、mongoDB文档更新有很多个不同的方法,传统的update,以及3.2版本之后的updateOne,updateMany 2、mongoDB文档替换也有很多个不通的方法,传统的update,以及3.2版本之后的replaceOnye,replaceMany 3、updateOne与updateMany是对update方法的扩展,update方法可以通过multi值为true或false来等同于updateMany以及updateOne 4、replaceOne与replaceMany也是对update方法的扩展,update方法可以通过multi值为true或false来等同于replaceMany以及replaceOne
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式,不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此,动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入,默认以空格为分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理。awk是行处理器,相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
上一篇文章中,我们介绍了 mysql 的 crash safe 机制,也是 ACID 中原子性的实现 — redolog 的原理和配置方法。 mysql 异常情况下的事务安全 — 详解 mysql redolog
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
经常会有同学来问我,我的数据库占用空间太大,我把一个最大的表删掉了一半的数据,怎么表文件的大小还是没变?
在MySQL数据库中,主键自增是一种常见的技术,用于自动为表中的主键字段生成唯一的递增值。本文将深入讨论MySQL主键自增的原理、用途、使用方法,以及在实践中的注意事项和最佳实践。
在实际应用中,经常碰到导入数据的功能,当导入的数据不存在时则进行添加,有修改时则进行更新,
InnoDB 索引页的大小默认为 16K,然而,varchar、text、blob 类型的单个字段内容长度就有可能超过 16K,这种情况下,整个索引页都存不下一个字段的内容了。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/update/
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中,可以较高性能的处理存取操作。它是以 BSON 格式进行数据存储(类似 JSON 格式,但类型更为丰富),因此对于复杂的数据类型,可以较轻松的保存和处理。同时,在非关系型数据库阵容中,相比其他数据库产品,它拥有更丰富的功能,并且与关系型数据库类型,所以对于新手使用也能快速上手。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 引言 MongoDB是一种开源文档型数据库,它具有高性能,高可用性,自动扩展性 1.文档数据库 MongoDB用一个文档来
----------------------------------------------------------------------------------------------
存储引擎:可以看作是数据表存储数据的一种格式,不同的格式具有的特性也各不相同。 举例说明:只有InnoDB存储引擎支持事务、外键、行级锁等特性,而MyISAM则支持压缩机制等特性。 存储引擎的特点:本身是MySQL数据库服务器的底层组件之一,最大的特点是采用“可插拔”的存储引擎架构。 “可插拔”的理解:指的是对正在运行的MySQL服务器依然可根据实际需求使用特定语句加载(插入,INSTALL PLUGIN语句)或卸载(拔出,UNINSTALL PLUGIN语句)所需的存储引擎文件。
因为 InnoDB 在存储数据的时候,更加安全,所以默认的存储引擎是InnoDB(虽然 MyISAM 比 InnoDB 快)
B+ 树为了维护索引有序性,在插入新值的时候需要做必要的维护。如果插入的值比最大值id大,则只需要最后记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值在原先的有序中间,就相对麻烦了,需要逻辑上挪动后面的数据,空出位置。如果所在的数据页已经满了,根据 B+ 树的算法,这时候需要申请一个新的数据页,然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下,性能自然会受影响。 除了性能外,页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据,现在分到两个页中,整体空间利用率降低大约 50%。 当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据,利用率很低之后,会将数据页做合并。合并的过程,可以认为是分裂过程的逆过程。 基于上面的索引维护过程说明,我们来讨论一个案例: 你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述,要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对,我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键,而哪些场景下不应该。 自增主键是指自增列上定义的主键,在建表语句中一般是这么定义的: NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。 插入新记录的时候可以不指定 ID 的值,系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。 也就是说,自增主键的插入数据模式,正符合了递增插入的场景。每次插入一条新记录,都是追加操作,都不涉及到挪动其他记录,也不会触发叶子节点的分裂。 而有业务逻辑的字段做主键,则往往不容易保证有序插入,这样写数据成本相对较高。 除了考虑性能外,我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段,比如字符串类型的身份证号,那应该用身份证号做主键,还是用自增字段做主键呢? 由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键,那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节,而如果用整型做主键,则只要 4 个字节,如果是长整型(bigint)则是 8 个字节。 显然,主键长度越小,普通索引的叶子节点就越小,普通索引占用的空间也就越小。 所以,从性能和存储空间方面考量,自增主键往往是更合理的选择。 有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢?还是有的。比如,有些业务的场景需求是这样的:
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
上篇文章说了我们可以用begin 和statr transaction,提交可以commit,rollback回滚,可以指定回滚到保存点,也可以设置全局变量set autocommit off。也会隐式提交,比如开启事务后,如果操作或者新增了表,比如create table等语句,会隐式提交前面的sql。
原答案中对于此回答不是很认可,我不知道是处于语法的严谨还是个人角度理解的不同,在官方文档中如下
在研究InnoDB的存储格式和构建innodb_ruby和innodb_diagrams项目的过程中,我和Davi Arnaut发现了很多InnoDB的bug。我想我应该提几个,因为它们相当有趣。 由于innodb_space实用程序使重要的内部信息以一种以前从未有过的方式可见,所以这些漏洞在很大程度上可以被发现。使用它来检查生产表提供了许多信息,可以继续寻找导致错误的原因。当我们最初查看由innodb_space数据生成的按页空闲空间的图形图时,我们非常惊讶地看到许多页面不到一半的填充(包括许多几乎为空的页面)。经过大量研究,我们找到了所有我们发现的异常现象的原因。
可以视为行级锁的一个变种。它在很多情况下都避免了加锁操作,因此开销更低。不仅是 Mysql,包括 Oracle、PostgreSQL 等其他数据库都实现了各自的 MVCC,实现机制没有统一标准。MVCC 是 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式,用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行,要求很低,无需使用 MVCC。可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁,单纯使用 MVCC 无法实现。
drwxr-xr-x 3 root root 4096 7月 14 10:23 text
按照MVC 的架构,对数据的操作应该放在 Model 中完成,但如果不使用Model,我们也可以用 laravel框架提供的 DB 类操作数据库。而且,对于某些极其复杂的sql,用Model 已经很难完成,需要开发者自己手写sql语句,使用 DB 类去执行原生sql。 laravel 中 DB 类的基本用法DB::table(‘tableName’) 获取操作tableName表的实例(对象)。
此小结与索引其实没有太多的关联,但是为了便于理解索引的内容,添加此小结作为铺垫知识。
grep (缩写来自Globally search a Regular Expression and Print)是一种强大的文本搜索工具,它能使用特定模式匹配(包括正则表达式)搜索文本,并默认输出匹配行,grep和sed的区别在于,grep是以行为单位,进行字符串的对比,sed则可以进行删除、替换等更多的功能
insert into 表名(字段1,字段2,...) values(值1, 值2,...) on duplicate key update 字段1=值1, 字段2=值2...
1. 三种模式 vim中有“一般模式”,“编辑模式”,“命令模式“三种模式,其作用分别为: 一般模式中能够移动光标查看文件,可以删除字符或整行,复制,粘贴处理文档内容用 vi或者vim打开一个文件进入的就是一般模式。 另外两种模式需要回到一般模式才能进入彼此。 编辑模式可以编辑文件内容 在一般模式中按下【i,I,o,O,a,A,r,R,】任何一个字母后进入编辑模式 按下相关按键进入编辑模式后,下方会出现【INSERT】或者【REPLACE】字样 按【Esc】键退出编辑模式,回到一般模式 命令模
前面说了redo日志为了保证系统宕机的情况下,能够恢复数据,恢复数据是在以checkpoint_lsn为起始位子来恢复,在该值之前的都是已经持久化到磁盘的,可以为了提升效率而放弃,而之后的数据,也可能在checkpoint之后,被后台异步运行的线程刷新到磁盘,这时候如果file header里file_page_lsn值大于checkpoint_lsn值,代表已经持久化,也可以跳过。还有会吧同一个页的space id和page number放入一个hash表,这样避免同一个页反复I/O插入。
规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
awk 是 Unix 和 Linux 用户工具箱中最古老的工具之一。awk 由 Alfred Aho、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan(即工具名称中的 A、W 和 K)在 20 世纪 70 年代创建,用于复杂的文本流处理。它是流编辑器 sed 的配套工具,后者是为逐行处理文本文件而设计的。awk 支持更复杂的结构化程序,是一门完整的编程语言。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云