大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第16个课程了,今天我们继续讲讲大白篇系列——科技与狠活之恢复数据库
我们都知道MySQL 的复制技术,通过主从同步可以实现读写分离,热备份,让服务器更加高可用。MySQL 的复制主要是通过 Binlog 来完成的,Binlog 记录了数据库更新的事件,从库 I/O 线程会向主库发送 Binlog 更新的请求,同时主库二进制转储线程会发送 Binlog 给从库作为中继日志进行保存,然后从库会通过中继日志重放,完成数据库的同步更新
作者:matrix 被围观: 1,412 次 发布时间:2020-08-31 分类:Python 零零星星 | 无评论 »
背景 MySQL 8.0 DDL 是一个复杂的过程,涉及比较多的模块,例如:MDL 锁,表定义缓存,行格式,Row Log,DDL Log,online 属性,表空间物理文件操作等。本文主要通过与5.
写这篇文章我是非常不情愿的,我现在是在写这篇文章,但是同时我也在恢复我服务器数据库的数据,出这篇文章也是在我的意料之外,由于我正在这件事类,我就出一版这样的mysql.frm.ibd文件数据恢复教程,希望这次教程可以帮助到更多需要恢复的人,我现在是情绪暴涨。
作者介绍:谢浩,现任职于云和恩墨(北京)信息技术有限公司,具有多年oracle数据库企业级运维经验,擅长结合业务、硬件系统制定各种项目方案,具有丰富mysql相关的工作经验。 假设你在使用MySQL中的InnoDB驱动,由于遇到了驱动程序错误,内核错误,电源故障或某些罕见的MySQL错误,而在InnoDB ibdata1文件损坏,实例不能启动。你该怎么办呢? 案例描述 某门户mysql innodb数据库实例损坏,数据库服务无法启动,使用文件系统上的数据库frm及bid文件恢复数据库内的业务数据。 相关知识
2024年1月某些星象的原因,导致我个人的星盘在1月大概率要和某些人要有不愉快。这不就来了,在一次关于mysql 数据库数据表清理后,关于optimize table 的问题上,我毫无悬念的和架构师们进行了一次非常不nice 的沟通。
简介: 1.后缀名为.frm的文件:这个文件主要是用来描述数据表结构和字段长度灯信息 2.后缀名为.ibd的文件:这个文件主要储存的是采用独立表储存模式时储存数据库的数据信息和索引信息; 3.后缀名为.MYD(MYData)的文件:从名字可以看出,这个是存储数据库数据信息的文件,主要是存储采用独立表储存模式时存储的数据信息; 4.后缀名为.MYI的文件:这个文件主要储存的是数据库的索引信息; 5.ibdata1文件:主要作用也是储存数据信息和索引信息
很多小伙伴工作很长时间了,对于MySQL的掌握程度却仅仅停留在表面的CRUD,对于MySQL深层次的原理和技术知识了解的少之又少,随着工作年限的不断增长,职场竞争力却是不断降低的。很多时候,出去面试时,被面试官吊打的现象成了家常便饭。
存储引擎是数据库的核心,MySQL的存储引擎架构被设计为可插拔式架构模式,也就是在不影响任何业务逻辑的情况下,我们可以随时替换当前的存储引擎,以达到以存储和性能方面的需求。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
回答干脆利索,16K呗,我想这是大多数人的第一个反应和回答,这个回答没有毛病。但这16k里面到底有多少是你表中存储的那些实实在在的数据 ??
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主要也是参考下面链接最终成功恢复。 这篇文章的步骤稍微有点多。有些是恢复不必要的,这里做一下自己的整理。
随着MYSQL 8 越来越稳定,并且开始使用的人和公司越来越多起来,掌握MYSQL 8 的工具变得越来越重要。不赶到别人前头,那就只能follower.
Mysql索引原理深入剖析 1. 索引是一种数据结构,能够提高数据的检索速度。 栗子:从如下数据中找出所有为2的数据:1,3,2,5,7,9,2,5,6? 无索引:由于数据是没有顺序的就只能通过顺序查找的方式一个一个的查找比对。 有索引:会先将数据排序,排序后为1,2,2,3,5,5,6,7,9,这个时候就不用顺序查找了,顺序查找效率也不高,这个时候我们就可以使用比较高效的二分法查找了,所以速度一定比顺序查找快。 2. 结合上面例子可以引出索引的特点:排好序,快速查找,数据结构(mysql里
存储引擎是 MySQL 的组件,用于处理不同表类型的 SQL 操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。
记得有一天快下班的时候,一位开发同事找到我说,需要对一个表做变更,数据量据说有上千万,而当时是使用的MySQL版本是5.5,这可如何是好,对于在线业务要求高的情况下,这种需求真是让人头疼。 而在早期的版本中,这种问题就更让人无语了。在Oracle中这个问题解决的较早,当然在很多技术实现细节上,Oracle和MySQL还是蛮大的差距。Oracle中有在线重定义的方案物化视图prebuilt和在线重定义 (r10笔记第25天),而且本身对于一些DDL的操作代价要比MySQL低。不过在碰到添加字段且加默认值的情况
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我负责的有几个系统随着业务量的增长,存储在MySQL中的数据日益剧增,我当时就想现在的业务方不讲武德,搞偷袭,趁我没反应过来把很多表,很快,很快啊都打到了亿级别,我大意了,没有闪,这就导致跟其Join的表的SQL变得很慢,对的应用接口的response time也变长了,影响了用户体验。
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
今天和同事聊起了一个问题,主要背景是有2个数据库需要数据流转至数仓系统,虽然数据库的存储容量很大,但是需要流转的数据量不大,举个例子,比如源数据库有100张表占用800G,但是数据流转只需要10张表,占用30G, 所以在构建数据源集市的时候,我们就选择了多源复制的模式,把两个数据库合在一起对外交付,本质上还是基于主从复制的模式,只是更加灵活而已。
从Innodb存储引擎的逻辑存储结构来看,所有数据都被逻辑的放在一个表空间(tablespace)中,默认情况下,所有的数据都放在一个表空间中,当然也可以设置每张表单独占用一个表空间,通过innodb_file_per_table来开启。
五一假期过去一半了,不知道小伙伴们过的如何,相信很多小伙伴都出去玩了吧?我是在家研究了两天Seata源码。
熟悉mysql的同学都应该知道,当我们执行delete的时候,数据并没有被真正的删除,只是对应数据的删除标识deleteMark被打开了,这样每次执行查询的时候,如果发现数据存在但是deleteMark是开启的话,那么依然返回空,因为这个细节,所以经常会出现“我明明删除了数据,为什么空间没释放”的现象。
今天梳理了一下备份恢复方向的内容,目前备份方向已经充分验证了功能,在数据恢复方向的功能可行,但是在性能和效率上还是存在较大的改进空间。
MySQL相关的名词概念还是挺多的,但是常用的也不多,因此将常用的统计整理下,便于回顾:
InnoDB myISAM Memory MRG_MYISAM archive federated,CSV,BLACKHOLE
MyISAM与innodb共有的文件 .frm:存储数据表的框架结构 文件名与表名是相同的 每个表对应一个同名的frm文件
XtraBackup是Percona推出的一款备份工具,算是对于mysqldump的一个补充。对于大批量数据的导入使用mysqldump会出现一定的瓶颈,这一点做过一些数据迁移项目的同学可能感同身受。
首先确定一点,存储引擎的概念是MySQL里面才有的,不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念,后面我们还会说,但是现在要确定这一点。
我们通常会遇到这样的一个场景,就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
连接者:不同语言的代码程序和mysql的交互(SQL交互) 1、连接池 管理、缓冲用户的连接,线程处理等需要缓存的需求 2、管理服务和工具组件 系统管理和控制工具,例如备份恢复、Mysql复制、集群等 3、sql接口 接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果 4、查询解析器 SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析(权限、语法结构) 5、查询优化器 SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化 select id,name from user where age = 40; a、这个select 查询先根据where 语句进行选取,而不是先将表全部查询出来以后再进行age过滤 b、这个select查询先根据id和name进行属性投影,而不是将属性全部取出以后再进行过滤 c、将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果 6、缓存 如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据 7、插入式存储引擎 存储引擎说白了就是如何管理操作数据(存储数据、如何更新、查询数据等)的一种方法。因为在关系数据库 中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操作此表的类型)
想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。如果超过了,性能就会下降得比较厉害。
MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,我们这里主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
线上的MySQL实例在使用时间长了之后,会保存很多的业务数据,通常情况下,磁盘使用量也会随着业务的接入时间上升。
可以看到这是一颗二叉排序树,时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
使用起来和不分区是一样的,看起来只有一个数据库,其实有多个分区文件,比如我们要插入一条数据,不需要指定分区,MySQL会自动帮我们处理
之前使用PHP编写最佳化资料表功能,发现一个关于InnoDB DataFree的问题,供大家参考。
前两天碰到了一个问题,MySQL的一张表,1220万数据量,需要删除1200万数据,仅存储20万数据,讨论了三种方案,
备份前准备: 修改InnoDB为独立表空间模式,即在my.cnf中[mysqld]下设置innodb_file_per_table=1 建议创建一个单独的备份目录 例:/xbackup 全备:
现实生活中我们用来存储数据的文件有不同的类型,每种文件类型对应各自不同的处理机制:比如处理文本用txt类型,处理表格用excel,处理图片用png等
数据库中的表也应该有不同的类型,表的类型不同,会对应mysql不同的存取机制,表类型又称为存储引擎
对于MySQL数据库的热备,xtrabackup是除了MySQL enterprise backup之外的不二之选。该工具提供了基于innodb存储引擎的热备,支持全量,增量备份,部分备份,时点恢复以及使用xtrabackup备份来重做slave等。xtrabackup工具包包含一个innobackupex命令行工具,同时支持InnoDB引擎以及MyISAM引擎。本文主要描述的是trabackup的备份原理并给出了相关演示。
这两天事情稍微有点多,公众号也停止更新了几天,结果有读者催更了,也是,说明还是有人关注,利己及人,挺好。
mysql作为最流行的数据库,在开发过程中仍然有较多优化的空间,mysql的优化主要有4个方向:
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
今天上班没搞什么新的东西,所以简单写点儿MySQL相关的小的tip,希望对大家有所帮助吧,如果你恰好了解这些功能,那权当我没说过。
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