MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景。数据库中的数据储存在磁盘上,而MySQL使用数据页来组织和存储数据。数据页是MySQL中的关键概念,直接影响着数据库的性能和存储效率。本文将深入探讨MySQL数据页的构造和数据的组织方式,揭示数据页中数据的奥秘。
按照指定字符进行合并或拆分是经常碰到的场景,MySQL在合并的写法上比较简单,但是按指定字符拆分相对比较麻烦一点(也就是要多写一些字符)。本文将举例演示如何进行按照指定字符合并及拆分。
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说,当WHERE子句中有多个条件,并且每个条件都可以利用不同的索引时,优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并,从而得到最终的结果集。
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
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最近听说一个事情,就是MYSQL 在删除大部分数据后,数据表的表空间会进行收缩,将系统的表空间释放给操作系统。根据对多种数据库的了解,自动释放这个事情我是存疑的,所以做了如下的测试,来进行相关的证明。
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
Posted in Blockchain and tagged Blockchain , EOS on Jul 6, 2018. Viewd 124 times.
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群,为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求,我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并,但是不需要移动 HDFS 中的数据文件,比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中,然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
译自 Embracing Database Deployments in CI/CD Practices with Git 。
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
◆ 分表分库 上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景,而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么,以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景:亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个:用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天,领导召集IT部门人员开会,说:“根据市场
最近在看TiDB的系统管理课程,对TiDB周边的配套工具做了一下了解,今天总结下。
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
本次分享的案例是关于存储的数据恢复,存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机,其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内,再由存储池分出几个LUN,LUN1是vmfs卷,三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘(第一掉线盘掉线后热备盘顶替,之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃),无法通过校验直接获取丢失盘的数据,所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组(此方法只可用于紧急情况,因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏,相当于每个条带都会缺失两个块的数据)。 2、提取LUN 分析存储结构,获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针,编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接,组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机,尝试启动。导出虚拟机后尝试启动,同预想相同,操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次,提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试,发现大多数文件都被破坏,只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库,因为数据库底层存储的特殊性,可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照,父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成,使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出(innodb引擎可以使用此方案,myisam因为没有“数据页”概念所以不可用),分析系统表获取各用户表信息,根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久,表结构也曾多次变更,加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失,记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构:合并快照前的父盘因为写入较早,使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据,然后提取出其中数据库各个表的表结构,之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录:分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内,然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据,最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同,所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台,经验证,数据可用本次数据恢复成功。
RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
几个月前,WordPress 打算在核心底层直接支持 SQLite,现在可以测试 WordPress SQLite 的实现了,首先说明一下,WordPress 官方目前让测试的实现,并不是做成独立的功能插件,而是作为一个模块整合到 Performance Lab 插件的 1.8.0 版开始。
大家好!针对选手提及的问题技术团进行了倾情解答,内容整理如下。当前的解疑答惑已非常全面,如有疑问请仔细查阅以下Q&A,且文档内容也会实时更新给到大家。
数据库 db 数据库 dba 数据库工程师 存放数据的仓库 分类 对象关系型数据库,将数据(表)以文件方式存储在磁盘上,mysql,oracle,sqlserver 非关系型数据库,也叫nosql,以键值对的形式去存放数据,将数据存储在内存中,redis mysql和oracle 1.mysql是开源(免费),oracle是收费的 2.mysql没有表空间概念,但是oracle有多个表空间,可以支持分区 3.语句上有稍微的区别 4.orecle中没有专门用来表示整数和小数的数据类型 5.mysql分页是使用
普通索引: 即针对数据库表创建索引; 唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL数据库索引列的值必须唯一,但允许有空值; 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引; 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
group_concat(str) 将获取到的内容合并成一行输出 concat_ws(str1,str2...) 合并输出查询的字段 table_name 具体的数据表 column_name 字段名 information_schema 自5.7及后的MySQL版本,都有了这个库,所有的表都会记录在这个数据库下 information_schema.tables 所有的数据表 information_schema.columns 所有的数据表中的字段 table_schema 数据库的名称 where
某公司使用的存储,采用RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
继2018年1月份云原生计算基金会(CNCF)接受了首个开源存储项目Rook以来,CNCF又宣布接受了第二个基于云的存储项目Vitess。 Vitess是CNCF的第二个存储项目,且是第16个开源托管
在开发游戏服务器程序的过程中,好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题,大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
13年底负责数据库中间件设计时的设计文档,拿出来和大家分享: 可以了解下数据库中间件技术 可以了解下架构师系统设计的思路 一、总体目标 数据库中间层项目背景不再展开,根据前期的调研以及和公司同事的讨论,中间层的核心目标主要有两个: db虚拟化:让db对业务线透明(本文的db均指mysql),业务线不再需要知道db的真实ip,port,主从关系,读写关系,高可用等 分库的支持:让db的分库对业务线透明 二、实现的功能 上述目标相对比较宽泛,具体来说,数据库中间层需要实现以下功能。 (1)统一接入入口 如果统一
1.安装依赖 yum -y install perl perl-devel libaio libaio-devel perl-Time-HiRes perl-DBD-MySQL libev-devel
本文介绍了某省妇幼健康管理系统的建设和数据库架构优化的过程。原有的数据库架构使用了 StarRocks 作为分析层,但随着业务的发展,这套架构暴露出诸多痛点,不再适应妇幼业务的需求。为解决这些问题,该系统选择了将原有架构中的 StarRocks 替换为 TiFlash 组件,并引入了 Yearning 自动化 SQL 审计平台,提高了运维效率和业务扩展能力。新架构在人力成本释放、运维成本降低等方面取得了显著的成效。
针对已经存在的 Confluence 安装,如果你安装的 Confluence 版本是 6.4 或者早期的版本,我们在安装的时候没有检查你数据库的字符设置。
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛,而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
|作者 陈松威,18年硕士毕业于华中科技大学,目前在CDB/CynosDB数据库内核团队担任TXSQL云数据库内核研发,开发过的功能包括企业级列加密函数、数据恢复工具、异步审计等。 ---- 第一部分 引言 一、什么是数据库审计 对于一个仓库,如果要防盗,常见做法是出入口全装上监控,一旦有问题了,调监控查找异常情况。对数据库来说也类似,数据库也有出入口,对所有连接出入口监控,可以记录下所有的动作,一旦有问题了,通过查询历史动作并进行分析,可以找到关键信息。故数据库审计可以理解为是记录用户访问数据库行为,定
jdbc conection configuration:连接池、URL、driverclass、 user、password。
2024-4-16 有同学问我,合并设计这个问题,实际上我想起来这个事情应该是上个月的事情了,我提出一个问题,关于什么是合并设计的问题。
本文将介绍在业务持续发展环境中,复杂系统的改造过程以及实施的一些经验,希望能给面对同样问题的同学提供一些借鉴思路。
在2000年代初,许多开发者使用中心化的版本控制系统(如CVS、Subversion)进行项目开发。然而,随着项目规模的不断扩大,这些系统逐渐暴露出一些问题,如代码冲突解决困难、分支管理繁琐等。为了解决这些问题,Linus Torvalds开始着手开发Git。Git的初衷是作为一种过渡方案来替代BitKeeper,为Linux内核开发提供更高效、更灵活的版本控制解决方案。
根据阿里云数据库公众号的消息,4月17日,第十五届中国电子信息技术年会上正式颁发2020年中国电子学会科学技术奖,阿里云自研的“云原生分布式关系型数据库PolarDB”项目获得科技进步一等奖。这也是继飞天云操作系统之后,阿里云第二次自研技术获此殊荣。
13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。文章很长,可提前收藏,转发。 一,cobar是什么 开源的mysql的中间件服务 使用mysql协议 对上游,cobar就是传统mys
备份是数据安全的最后一道防线,对于任何数据丢失的场景,备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期),但至少能将损失降到最低。衡量备份恢复有两个重要的指标:恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO),前者重点关注能恢复到什么程度,而后者则重点关注恢复需要多长时间。
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计,那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢?
上一篇介绍了逻辑备份工具mysqldump,本文将通过应用更为广泛的物理备份工具xtrabackup来演示数据备份及恢复的第二篇内容(本文篇幅较长,建议收藏后阅读)。
点击上方蓝字每天学习数据库 复联4在中国全球首映圆了无数漫威迷的梦,据说不少歪果仁飞十几小时来中国,只为提前一睹Avengers的华丽谢幕。可能中文字幕确实看起来困难,幸运的是他们可以懂英文原声。 虽然歪果漫威迷横跨大西洋耗时不短,但是剧中地球半数人口的复活,却只需要一个响指! 这个神奇的响指,从复联3贯穿到了复联4。提示:对剧透不适者请火速离场。 小霸霸开场用无限手套摧毁了宝石,所以身体非常虚弱,被雷神砍头KO。为了逆转结局拯救苍生,众人计划穿越时空回到过去收集所有宝石,利用宝石能量救回所有人后,再
一、mysql默认安装的4个库: 1.information_schema:保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息,例如:数据库名、数据库中的表名; 2.mysql:记录数据库用户,权限,关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息; 3.performance_schema:5.5版本新增一个库,用于手机服务器性能参数,且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema; 4.test:测试库,所有用户再test库里都有root权限(一般不会存储有用的信息再test库里) 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库: mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构: mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中(例如D:/mysql.txt) mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令(例如D:/mysql.sql) mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三,数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件,数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建,查询,更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制,索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎,包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎,针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB,MyiSAM,Memory,CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快,占用资源少,不支持事务,不支持外键约束,但支持全文索引 (2)读写相互阻塞,也就是说读数据的时候就不能写数据,写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引,而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景: (1)不需要事务支持的业务,例如银行转账就不适合用myisam引擎; (2)适用于读数据比较多的业务,不适用于读写频繁的业务; (3)并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以),数据修改相对较少的业务; (4)硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点: (1)事物类数据表的首选引擎,支持事物安全表,支持行级别锁定和外键,mysql5.5之后的默认引擎; (2)具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎,能处理巨大的数据量,性能及效率高,完全支持外键完整约束条件; (3)具有非常高的效的缓存特性,能缓存索引也能缓存数据,对硬件要求高, (4)使用InnoDB时,将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件,以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
MySQL Hints是一组特殊的注释或指令,可以直接嵌入到SQL查询中,以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题,或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时,来指导优化器选择更好的查询计划。
Sqoop 是一款开源的工具,主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,Postgres等)中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中,也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年,最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意,2 与 1 不兼容,且特征不完整,它并不打算用于生产部署。
MySQL分区 是一种数据库优化的技术,它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段,这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库,实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
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