B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
最近,在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题,于是花了一周多的时间抽空学习了一下,并且记录下来。
| 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
在MySQL 5.1之前的版本中,默认的搜索引擎是MyISAM,从MySQL 5.5之后的版本中,默认的搜索引擎变更为InnoDB。
之前你可能经常听DBA同事说,MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,惊叹的同时,你是不是心中也会不免会好奇,这是怎样做到的呢?
结论 如果不清楚自己应该用什么引擎,那么请选择InnoDB,Mysql5.5+的版本默认引擎都是InnoDB,早期的Mysql版本默认的引擎是MyISAM ---- MyISAM 和 InnoDB的适用场景 MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。 InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。 ---- MyISAM 和 InnoDB的区别 1)MyISAM类型不支持事务处理等
今天这篇文章,我就先跟你说说 join 语句到底是怎么执行的,然后再来回答这两个问题。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
这一节我们来继续讲述关于缓冲池的内容,以及关于数据页和表空间的内容,当然内容页比较基础和简单,理解相关概念即可。
MySQL中的行格式(Row Format)是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的,以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式,每种格式都有其特定的优点和适用场景。
可能你会一脸懵逼,But 实际上,其实考的就是 join 这个知识点,不难,看完这篇文章你就会啦~
日志系统主要有redo log(重做日志)和binlog(归档日志)。redo log是InnoDB存储引擎层的日志,binlog是MySQL Server层记录的日志, 两者都是记录了某些操作的日志(不是所有)自然有些重复(但两者记录的格式不同)。
MySQL 之 -- 一条更新的 SQL 如何执行,一条更新的 SQL 语句如何执行执行流程一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 如图所示:MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存储引擎层服务层:server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器,包括大多数 MySQL 中的核心功能所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,包括存储过程、触发器、视图等。 执行流程 一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 📷 如图所示: MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据库默认页大小是16kb。
网上有很多关系型数据库各种count操作孰优孰劣的文章,如下是曾经写过的有关Oracle和PG中count的文章,
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
本节讲述的是redolog日志,介绍redo log写磁盘的过程以及redo log的随机写和顺序写,最后我们讲介绍关于mysql最常见的事务问题,并且介绍mysql的事务隔离级别以及隔离级别的特性。
原文链接:https://blog.51cto.com/u_14612701/2505993
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
目前OLTP业务的表如果是使用MySQL一般都会使用InnoDB引擎,这也是默认的表引擎。那么这种引擎有什么限制呢?根据官方文档总结下:
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
以前 MySQL 的 join 算法只有 nested loop 这一种,在 MySQL8 中推出了一种新的算法 hash join,比 nested loop 更加高效。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划,即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句,从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句,提升查询语句的性能瓶颈。
通过上篇文章《MySQL的体系结构与SQL的执行流程》了解了SQL语句的执行流程以及MySQL体系结构中「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」的功能以及在整个流程中的作用。不过上篇文章留了个尾巴,在执行器调用存储引擎后,存储引擎内部做了什么事没有进一步说明,本文会对此展开介绍,使得我们对SQL整体的执行流程有更加清晰的认识。
上述的count(*)指的是在查询的时候不加where条件,不加where条件的count(*)在不同的数据库引擎下有不同的实现:
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
众所周知, Java 在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法;
触发器是与表有关的数据库对象,当表发生INSERT/UPDATE/DELETE操作时,对应操作的触发器会被触发,将在这些操作之前或之后执行触发器中定义的SQL语句集合。
在数据库处理中,Join操作是最基本且最重要的操作之一,它能将不同的表连接起来,实现对数据集的更深层次分析。
两个表 t1 和 t2 , 一样的,包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
在本次项目表结构中,有一个longtext字段,用于存储长文本,仅万条数据,InnoDB存储文件就达G级,由于是一个小项目,受限于服务器与运维人员水平,不适合使用hdfs,MongoDB等拓展技术栈来解决这种问题,因此直接对mysql存储进行优化,快速解决,利于维护。
有一个功能,按照算法得出的权重值,分页展示一批列表数据,权重值越大越靠前。研发同学反馈查询速度慢且排序不稳定。
今天这篇文章,我就先跟你说说join语句到底是怎么执行的,然后再来回答这两个问题。
昨天写了些 MYSQL MVCC ,今天就的搞搞 PostgresQL 的MVCC ,最近从某些网站上获得的信息,PostgresQL的 相关人员的需求量在国内开始增加,但和需求相比,会的人少,所以你懂得。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
我们可以看到mysql分为Server层和存储引擎两部分。Server层包含了连接器、缓存、分析器、优化器、执行器,并且所有的存储过程、触发器等存储功能都在这一层实现。
我们来看一下当进行 join 操作时,mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些?
Mysql有两种存储引擎:InnoDB与Myisam,下表是两种引擎的简单对比 MyISAM InnoDB 构成上的区别: 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个 文件的名字以表的名字开始,扩展名指出文件类型。 .frm文件存储表定义。 数据文件的扩 展名为.MYD (MYData)。 索引文件的扩 展名是.MYI (MYIndex)。 基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件,InnoDB 表的 大小只受限于操作系统文件的大小,一般为 2GB 事务处理上方
关于这个问题最近好像在牛客上经常看到,感觉没啥意义,可能主要考察的是对 B+ 索引的理解吧。先上答案:
Mysql中事务的隔离级别分为四大等级:读未提交(READ UNCOMMITTED)、读提交 (READ COMMITTED)、可重复读 (REPEATABLE READ)、串行化 (SERIALIZABLE)。
在实际开发过程中,统计一个表的数据量是经常遇到的需求,用来统计数据库表的行数都会使用COUNT(*),COUNT(1)或者COUNT(字段),但是表中的记录越来越多,使用COUNT(*)也会变得越来越慢,本文我们就来分析一下COUNT的性能到底如何。
在选择Join算法时,会有优先级,理论上会优先判断能否使用INLJ、BNLJ: Index Nested-LoopJoin > Block Nested-Loop Join > Simple Nested-Loop Join
一个更新语句执行的时候整个过程跟查询的步骤是类似的,具体可以看之前的文章:MySQL实战 | MySQL逻辑架构—一条查询SQL是如何执行的,在一个表上有更新的时候,跟这个表有关的查询缓存会失效,所以这条语句就会把表上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。 根据id更新某条数据,分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索引。然后,执行器负责具体执行,找到这一行,然后更新。 与查询流程不一样的是,更新流程还涉及两个重要的日志模块:redo log(重做日志)和 binlog(归档日志)。
MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态. mysql> create table T(ID int primary key, c int);
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据,以辅助 SQL 语句的执行的。其中,我们在排序的时候用到了 sort buffer,在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云