文件是存储在磁盘上的,文件的读写访问速度受限于磁盘的物理限。如果才能在1 分钟内完成 100T 大文件的遍历呢?
mmap是一种内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。实现这样的映射关系后,进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存,而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上,即完成了对文件的操作而不必再调用read,write等系统调用函数。相反,内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间,从而可以实现不同进程间的文件共享
Linux通过i节点表将文件的逻辑结构和物理结构进行转换。i节点是一个64字节长的表,表中包含了文件的相关信息,其中有文件的大小、文件所有者、文件的存取许可方式以及文件的类型等重要信息,在i节点表中最主要的内容是磁盘地址表。在磁盘地址表中有13个块号,文件将以块号在磁盘地址表中出现的顺序依次读取相应的块。Linux文件系统通过把i节点和文件名进行连接,当需要读取该文件时,文件系统在当前目录表中查询该文件名对应的项,由于此得到该文件相对应的i节点号,通过该i节点的磁盘地址表把分散存放的文件物理块连接成文件的逻辑结构。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍,这点我在总结的数据库文章里面也提过了,然后我发现我对索引的介绍不全,所以整理了一下自己的笔记,决定来个索引完整版,老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳,但是干货一定也能让你有所收获。
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时,如果创建普通索引,在进行like模糊查询时效率比较低,这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
那执行刚才的SQL的话,第一条记录是34 ,那我们查找的是22, 是不是就只要到它的左边查找即可,因为右边的数据都比34大,肯定没有22 ,找到22 以后, 搞定 ,I/O次数是不是比刚才的全表扫描的次数少很多,那效率自然就高了。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 MySQL为何不选择平衡二叉树 既然平衡二叉树解决了普通二叉树的问题,那么mysql为何不选择平衡二叉树作为索引呢? 索引需要存储什么 让我们想一想
用户空间(User Space) :用户空间又包括用户的应用程序(User Applications)、C 库(C Library) 。
本文所述的各种数据结构(二叉树等),均不考虑重复值的情况,本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。
左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
mmap是一种内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现了文件磁盘地址和进程虚拟地址的映射关系。实现映射关系后,进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存,而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上,即完成了对文件的操作而不必再调用read,write等系统调用函数。相反,内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间,从而可以实现不同进程间的文件共享。如下图所示:
上图就是一棵B+树,每个部分有3个主要概念:物理磁盘块、数据项(蓝色)、指针(红色) 如磁盘块1,包含数据项 17、35,包含指针 P1、P2、P3,P1指向小于17的磁盘块,P2指向在17和35之间的磁盘块,P3指向大于35的磁盘块 真实的数据存于叶子节点中,即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99 非叶子节点中并不存放真实数据项,只存放指引搜索方向的数据项,如 17、35 并不真实存在于数据表中 B+树查找过程 如果要查找数据项29 1. 首先会把
mmap是一种内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。实现这样的映射关系后,进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存,而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上,即完成了对文件的操作而不必再调用read,write等系统调用函数。相反,内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间,从而可以实现不同进程间的文件共享。如下图所示:
一般来说,面试不会问 inode 。但是 inode 是一个重要概念,是理解 Unix/Linux 文件系统和硬盘储存的基础。
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
我们都知道当查询数据库变慢时,需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的,我们更应该知道索引的原理,因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章,但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果,没有说清楚B+树的推理过程,让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程,毕竟,知其然才能知其所以然。
页式存储管理方案中,若一个进程的虚拟地址空间为2GB,页面大小为4KB,当用4字节标识物理页号时,页表需要占用多少个页面?
通过几篇文章我们来讨论下索引相关的内容,本文我们先来简单的了解下索引的相关概念。 数据库的版本是 8.0.2
LVM全称为Logical Volume Management,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制,它可以将多个硬盘合成一个资源池,然后虚拟出一个或者多个磁盘,可以对虚拟瓷盘进行扩容,缩减等操作,更加方便。
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在接入日志组件xlog的工作中,对mmap内存映射加深了了解,分享一下学习心得。 1.一个Linux进程的虚拟内存 如图展示了一个Linux进程的虚拟内存。 虚拟的意思是进程以为自己有这么一
有位粉丝面试高开的时候被问到,为什么SQL语句命中索引比不命中索引要快?虽然自己也知道答案,但被问到的瞬间,就不知道如何组织语言了。今天,我给大家深度分析一下。
mmap是linux操作系统提供给用户空间调用的内存映射函数,很多人仅仅只是知道可以通过mmap完成进程间的内存共享和减少用户态到内核态的数据拷贝次数,但是并没有深入理解mmap在操作系统内部是如何实现的,原理是什么。
11.4 分配方法 11.4.1 连续分配 连续分配方法要求每个文件在磁盘上战友一组连续的块。磁盘地址为磁盘定义了一个线性序列。 文件的连续分配可以用第一块的磁盘地址和连续块的数量来定义。如果文件有n块长并从位置b开始,那么该文件将占有块b,b+1,b+2…,b+n-1。一个文件的目录条目包括开始块的地址和该文件所分配区域的长度, 对一个连续分配文件的访问很容易。要顺序访问,文件系统会记住上次访问过块的磁盘地址,如需要可读入下一块。要直接访问一个从块b开始的文件的块i,可以直接访问块b+
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常规文件操作为了提高读写效率和保护磁盘,使用了页缓存机制。这样造成读文件时需要先将文件页从磁盘拷贝到页缓存中,由于页缓存处在内核空间,不能被用户进程直接寻址,所以还需要将页缓存中数据页再次拷贝到内存对应的用户空间中。这样,通过了两次数据拷贝过程,才能完成进程对文件内容的获取任务。写操作也是一样,待写入的buffer在内核空间不能直接访问,必须要先拷贝至内核空间对应的主存,再写回磁盘中(延迟写回),也是需要两次数据拷贝。
在对文件有了基本认识之后,现在是时候把目光转移到文件系统的实现上了。之前用户关心的一直都是文件是怎样命名的、可以进行哪些操作、目录树是什么,如何找到正确的文件路径等问题。而设计人员关心的是文件和目录是怎样存储的、磁盘空间是如何管理的、如何使文件系统得以流畅运行的问题,下面我们就来一起讨论一下这些问题。
本教程适用于 JetBrains 全系列产品,包括 Pycharm、IDEA、WebStorm、Phpstorm、Datagrip、RubyMine、CLion、AppCode 等。 本教程适用 Windows / Mac/ Linux 系统,文中以 Windows 系统为例做讲解,其他系统按照教程顺序即可。 一、下载最新的安装包 我们先从官网下载安装包,下载链接如下: https://www.jetbrains.com/
一、磁盘IO 磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 二、索引数据结构 索引是B+树的数据结构。 磁盘块=数据项+指针
磁盘具有大容量、低成本以及持久化的特点,即使发生断电,磁盘上的数据也不会丢失。但是,对于一般用户而言,使用磁盘是非常苦难的,因为他们不知道如何驱动一个磁盘,以及计算数据在磁盘上的存放位置。从上一篇《磁盘基础》可以知道,了解磁盘的各项技术细节将使用户不堪重负。
上篇文章中学习了MySQL库的架构以及存储引擎,了解了基本索引(普通索引,唯一索引,主键索引),着重介绍了innerDB的存储方式以及内存模型,本篇文章和大家探讨一下MySQL库中索引的原理以及索引底层的数据结构。
B-Tree就是我们常说的B树,一定不要读成B减树,否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引,因为它的查找效率比较高。 磁盘IO与预读 磁盘读取依靠的是机械运动,分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分,这三个部分耗时相加就是一次磁盘IO的时间,大概9ms左右。这个成本是访问内存的十万倍左右;正是由于磁盘IO是非常昂贵的操作,所以计算机操作系统对此做了优化:预读;每一次IO时,不仅仅把当前磁盘地址的数据加载到内存,同时也把相邻数据也加载到内存缓冲区中。 因为局部预读原理说明:当访问一个地址数据
1、进程在用户空间调用库函数mmap,原型:void mmap(void addr, size_t len, int prot, int flags,
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时将随机的事件变成顺序事件。
ByteBuffer 是 java.nio 包下提供的一个类,提供了堆内内存分配与堆外内存分配机制,堆内内存分配方式:ByteBuffer.allocate(size)分配大小为size的字节数组;堆外内存分配方式:ByteBuffer.allocateDirect(size), 在堆外内存空间分配大小为size的空间地址。ByteBuffer.allocateDirect 返回的是一个DirectByteBuffer对象。
本文转自:https://www.cnblogs.com/huxiao-tee/p/4660352.html
mysql 作为一个关系型数据库,在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等,但是大多数互联网公司,比如我司使用得最多的还是 Mysql,重要性不言而喻。
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IO多路复用技术把多个IO的阻塞复用到同一个select的阻塞上,使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。
相信每个IT界大佬,简历上少不了Mysql索引这个关键字,但如果被问起来,你能说出多少干货呢?先看下面几个问题测试一下吧:
B-Tree就是我们常说的B树,一定不要读成B减树,否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引,因为它的查找效率比较高。
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