在上一小节中介绍了 MySQL 数据库的一些最最最基础的入门级也是必须要掌握的10条语句,本节将继续深入学习 MySQL 的增删改查语句。本节讲的增删改查是相对于表 而言的。
mysql锁机制分为表级锁和行级锁,本文就和大家分享一下我对mysql中行级锁中的共享锁与排他锁进行分享交流。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
Q:添加了新用户bae,sudo一条安装命令后报错xxxis not in the sudoers file. This incident will be reported. 需要允许用户youuser执行sudo命令(需要输入密码),怎么做: 1、切换到root用户下 2、/etc/sudoers文件默认是只读的,对root来说也是,因此需先添加sudoers文件的写权限,命令是: 即执行操作:chmod u+w /etc/sudoers 3. 编辑sudoers文件 即执行:vi /etc/sudoers 找到这行 root ALL=(ALL) ALL,在他下面添加xxx ALL=(ALL) ALL (这里的xxx是你的用户名)
更新数据库的操作最后是成功的,分析可能是因为这个服务两个节点都在做重试,对同一行记录并发进行读取及更新时出现冲突导致,查了一下资料:
MySQL提供了不同等级的锁,按限制能力的划分,分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
在软件开发中,程序在高并发的情况下,为了保证一致性或者说安全性,我们通常都会通过加锁的方式来解决,在 MySQL 数据库中同样有这样的问题,一方面为了最大程度的利用数据库的并发访问,另一方面又需要保证每个用户能以一致的方式读取和修改数据,就引入了锁机制。
当我们因为误操作修改了数据库中的数据, 同时有没有备份可以恢复时, 我们就可以通过分析二进制日志, 对日志中记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的
MySQL 的锁按照范围可以分为全局锁、表锁、行锁,其中行锁是由数据库引擎实现的,并不是所有的引擎都提供行锁,MyISAM 就不支持行锁,所以文章介绍行锁会以InnoDB引擎为例来介绍行锁。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
全局锁是对整个数据库进行加锁的,执行Flush table with read lock对整个数据库加锁,执行之后会使得整个库处于只读状态,数据更新语句,数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录: 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
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)。
一般情况下,如果我跟你说查询性能优化,你首先会想到一些复杂的语句,想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下,“查一行”,也会执行得特别慢。今天,我就跟你聊聊这个有趣的话题,看看什么情况下,会出现这个现象。
2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?
当需要查询两个表的交集、并集等数据时,除了嵌套子查询的方式外,还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句,需要两个最基础的“角色”:主表即驱动表,关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略,分别为:Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时,需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
数据库锁机制简单来说,就是数据库在多事务并发处理时,为了保证数据的一致性和完整性,数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源,这个资源是和事务关联在一起的,当某个事务获取了锁,在提交或回滚之前,就一直持有该锁。
墨墨导读:本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析,大家有没有遇到过这种问题?
在MySQL中,如果我们对大表频繁进行insert和delete操作,那么时间一长,这个表中会出现很多"空洞",也就是表碎片。
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
上节已经学会对MySQL进行简单的增删改查了,那么,我们如何实现用Java来对数据库操作增删改呢。
count(id) InnoDB引擎会遍历整张表,把每一行行的id值全部取出来,返回给server层,server层拿到id后,判断是不可能为空的,就按行累加。 count(1) InnoDB引擎遍历整张表,但不取值,server层对于返回的每一行,放一个数字 1 进去,判断是不可能为空的,累计增加。 count(字段) 1.如果这个字段是定义为not null的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为null,按行累加 2.如果这个字段定义允许为null的话,判断到有可能是null,还要把值取出来在判断一下,不是null才累加。 count(*) 不会把全部的字段取出来,而是做专门的优化,不取值,count(*)肯定不是null,按行累加。
当慢查在执行的时候,大部分的都是表现在 Sending data 的状态,我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布:
1、交互类型 1、安装引入模块 安装mysql模块,在windows和ubuntu中 windows里安装mysql模块 Linux里安装mysql模块 在文件中引入模块 import pymysq
本文章是建立在已经安装MySQL数据库的前提,默认安装在C:\Program Files (x86)\MySQL,建议在安装时选中Connector.NET 6.9的安装,里面有MySQL与C#连接的动态链接库。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。下面是一个例子:
当部署多个 FE 节点时,用户可以在多个 FE 之上部署负载均衡层来实现 Doris 的高可用。官方文档描述: 负载均衡 。
在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。
留意屏幕上打印的mysql临时密码,通常是一串不规则的随机字符,鼠标停在临时密码上方,双击鼠标左键 选中临时密码,然后按回车即可复制临时密码。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
学习内容 ⊙ 数据库的基本概念 ⊙ MySQL的安装 ⊙ MySQL的使用 ⊙ MySQL的语法 ⊙ 在项目中操作MySQL 大部分知识点都是直接截图,到实际操作我会演示 📷 📷
1.交互类型 1.安装引入模块 安装mysql模块,在windows和ubuntu中 windows里安装mysql模块 Linux里安装mysql模块 在文件中引入模块 import pymysq
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL
主备切换有两种场景,一种是主动切换,一种是被动切换。而其中被动切换,往往是因为主库出问题了,由 HA 系统发起的。
我是lemon,是一名web前端开发工程师,曾就职于百度,现就职于腾讯,参与过app hybrid、H5、pc网站、sdk、数据可视化等项目的研发。
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?
HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展, HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据 Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容 3. 基于MapReduce,支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL:行式存储,适合处理联机事务 HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作, HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西, ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑: HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
面试最怕遇到的问题是什么,如何做优化一定当仁不让,SQL 优化更是首当其冲,这里先跟大家分享一个比较容易理解的 join 语句的优化~
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
小史是一个非科班的程序员,虽然学的是电子专业,但是通过自己的努力成功通过了面试,现在要开始迎接新生活了。
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