资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
在优化有问题的查询时,目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果,而不是一定总是要求从MySQL获取一模一样的结果集
| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化,在此之前,你需要对索引有基本的了解,不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
锁相关的知识我们已经学习完了,在其中我们提到过一个概念,那就是 MVCC 。这又是个什么东西呢?今天我们就来好好看看 MVCC 到底是干嘛的。
实习的时候被问过一个问题,为什么 redis 会有 pipline,mysql 会有 batch,这些东西都具有批量操作的共性,是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作?
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性,这个设计假设自增主键是连续的。但实际上,这样的假设是错的,因为自增主键不能保证连续递增。
在使用explain分析查询的时候,利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
Orderservice监听新订单队列中的消息,获取之后新增订单,成功则往新订单缴费队列中写消息,中间新增订单的过程使用JTA事务管理,当新增失败则事务回滚,不会往新订单缴费队列中写消息;
数据库恢复的先决条件是,定时备份数据库,缩小binlog恢复范围.首先我们备份测试数据库数据:
最近面试经常会问到sql相关的问题,在数据库中造测试数据是平常工作中经常会用到的场景,一般做压力测试,性能测试也需在数据库中先准备测试数据。那么如何批量生成大量的测试数据呢?
Mycat 自身提供了一套基准性能测试工具,这套工具可以用于性能测试、疲劳测试等,包括分片表插入性能测试、分片表查询性能测试、更新性能测试、全局表插入性能测试等基准测试工具。
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。
还记得MySQL事务四大特性、并发事务问题、事务隔离级别吗?幻读又是什么呢?如果忘记可以到这里重新温习:MySQL基础:SQL分类DDL、DML、DQL、DCL;函数、约束、多表查询、事务、并发事务四大问题、事务隔离级别——脏写、脏读、不可重复读、幻读
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。
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。
数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则;对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,Mysql也不例外。
前言 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则;对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,Mysql也不例外。 Mysql几种锁定机制类型 MySQL 各存储引擎使用了三种类型(级别)的锁定机制:行级锁定,页级锁定和表级锁定。 1.行级锁定 锁定对象的颗粒度很小,只对当前行进行锁定,所以发生锁定资源争用的概率也最小,能够给予应用程序尽可能大的并发处理能力;弊端就是获取锁释放锁更加频繁,系统消耗更大,同时行级锁定也最容易发生死锁; 行级
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库,目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
死锁是指由于每个事务都持有对方需要的锁而无法进行其他事务的情况,形成一个循环的依赖关系。因为这两个事务都在等待资源变得可用,所以两个都不会释放它持有的锁。
①、Collection 接口:最基本的集合框架表示方式,提供了添加、删除、清空等基本操作,它主要有三个子接口:
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。锁保证数据并发访问的一致性、有效性;锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。锁是Mysql在服务器层和存储引擎层的的并发控制。
20岁的男生穷困潦倒,20岁的女生风华正茂,没有人会一直风华正茂,也没有人会一直穷困潦倒…
在遇到线上死锁问题时,我们应该第一时间获取相关的死锁日志。我们可以通过 show engine innodb status 命令来获取死锁信息,但是它有个限制,只能拿到最近一次的死锁日志。MySQL 提供了一套 InnoDb 的监控机制,用于周期性(每隔 15 秒)输出 InnoDb 的运行状态到 mysqld 服务的标准错误输出(stderr)。默认情况下监控是关闭的,只有当需要分析问题时再开启,并且在分析问题之后,建议将监控关闭,因为它对数据库的性能有一定影响,另外每 15 秒输出一次日志,会使日志文件变得特别大。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?》
Dream big dreams. Small dreams have no magic.
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
SS可以兼容的,XS、SX、XX之间是互斥的,即读锁之间可以共享,读写和写写之间是不兼容的
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时,不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力,这一切在MySQL中都是由服务器和存储引擎来实现的。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库,广泛用于互联网行业,并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行,一方面是其优秀的高并发事务处理的能力,另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好,但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是,对于一个 SQL 语句,MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理,在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前,一直在发展,新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性,使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限,但后续的发展值得期待。
线程组下添加一个配置元件JDBC Connection Configuration。
在访问数据库时,应该只请求需要的行和列。请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销。 例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行。 当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询。 避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只返回需要的列。
当我们通过 id 查找相关信息,redis 做中间层,当数据缓存在 redis 中时,我们直接返回该数据,如果 redis 中不存在,就到 MYSQL 中查找,查找成功后在返回。
在数据库中,除传统的计算资源的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
MySQL数据库提供了四种默认的隔离级别,读未提交(read-uncommitted)、读已提交(或不可重复读)(read-committed)、可重复读(repeatable-read)、串行化(serializable)。
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal,其功能强大、运行稳定,但是有些方面不是太符合需求,主要有如下三点:
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
在群里看到有小伙伴面试时,被问到 MySQL 该怎么优化的问题,不知道该如何回答。
实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示:
首先有一个 user_info 表,表里有一个 id 字段,执行下面这条查询语句:
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等),所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等
在前几章节中,我们已经学会了如何在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
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