1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips: 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%,如果比值较高,就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值,让Mysql在内存中完成临时表的操作,减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性,成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化,全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave,客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求,并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上,该引擎专为可扩展性和性能而设计,并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务(Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query)更快,而且成本只是其一小部分。
学习了mysql的连接层之后,要来看一下mysql的server层了。这一层聚集了mysql的最多的逻辑,包括了请求解析、查询缓存、语义分析、查询优化、各种计算函数、扫描记录、binlog、缓存、锁、内存管理等等。
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
Buffer Pool 是什么?从字面上看是缓存池的意思,没错,它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件,可以这么说,MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。 但是数据不是在磁盘中的吗?怎么会和缓存池又有什么关系呢?那是因为如果 MySQL的操作都在磁盘中进行,那很显然效率是很低的,效率为什么低?因为数据库要从磁盘中拿数据啊,那肯定就需要IO啊,并且数据库并不知道它将要查找的数据是磁盘的哪个位置,所以这就需要进行随机IO,那这个性能简直就别玩了。所以 MySQL对数据的操作都是在内存中进行的,也就是在 Buffer Pool 这个内存组件中。
全表扫描成本作为参照物,用于和表的其它访问方式的成本做对比。任何一种访问方式,只要成本超过了全表扫描成本,就不会被使用。
Buffer Pool 是什么?从字面上看是缓存池的意思,没错,它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件,可以这么说,MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。
从MySQL 5.7.6开始,MySQL Server支持查询重写插件,可以在服务器执行之前检查并可能修改服务器接收的语句。
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存?」,大部分人都是回答:「减少数据库的磁盘IO压力」。
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。
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1. 加大max_length_for_sort_data参数的设置 在MySQL中,排序算法分为两种,一是只加载排序字段到内存,排序完成后再到表中取其他字段,二是加载所有需要的字段到内存,显然第二种节省了IO操作,所以更快 决定使用哪种算法是通过参数max_length_for_sort_data来决定的 当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时,MySQL就会选择第二种算法,反之使用第一种。所以,如果有充足的内存让MySQL存放须要返回的非排序字段,就可以加大这个参数的值来让MySQL选择第二种排序算法
这一节我们来介绍缓冲池的内部结构。如果不清楚缓冲池是什么东西可以查看之前系列的第一篇文章。缓冲池最简单的理解为数据库磁盘文件在内存对应的映射,是一个十分重要的核心组件,缓冲池的内容和细节还是挺多的,这部分内容个人会限制篇幅让读者更好的消化。
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
这篇文章的题目,是我真实在面试过程中遇到的问题,某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题,我当时还是比较懵的,没想到这年轻人不讲武德,不按套路出牌,一般的问MySQL的相关知识的时候,不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗?怎么还出来了,存储文件的不同?哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优,但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少,而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库,大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上,但当表的数据量不大,访问又特别频繁的情况下,数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上,形成读热点,更容易造成性能瓶颈。
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。
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引树的节点),索引树越低,越矮胖,磁盘IO次数就少
这是图解MySQL的第2篇文章,这篇文章会通过一条SQL更新语句的执行流程让大家清楚地明白:
12月2日,Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强,这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解,各位从中可窥其一二。(部分资料、插图来自Oracle官方网站)。
关于新的MySQL Shell Dump&Load实用程序的第二部分旨在演示性能,同时还将其与其他各种逻辑转储和加载工具进行比较:mysqldump,mysqlpump&mydumper。
学习索引,主要是写出更快的sql,当我们写sql的时候,需要明确的知道sql为什么会走索引?为什么有些sql不走索引?sql会走那些索引,为什么会这么走?我们需要了解其原理,了解内部具体过程,这样使用起来才能更顺手,才可以写出更高效的sql。本篇我们就是搞懂这些问题。
binlog会以事件的形式记录了所有的ddl和dml语句(它记录的是sql,属于逻辑日志),可以用来数据恢复和主从复制
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。
ProxySQL 是一款可以实际用于生产环境的 MySQL 中间件,它有官方版和 percona 版两种。percona版是在官方版的基础上修改的,添加了几个比较实用的工具。生产环境建议用官方版。
诸多知名大公司都在使用MySQL,其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外,其中部分公司的表囊括数十亿行,却又性能极佳。虽然很难保持MySQL数据库高速运行,但面对数据堆积,可以通过一些性能调整,来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前,有必要先了解一下表的使用方法。例如,对于需要频繁更新的数据,最好将其存入一个独立表中,而通过这样的分表,更新操作将更加快捷。同时,表的连接操作也会消耗时间,所以若要深入分析复杂数据,则最好选用大表。惯有认知下,归一化可通过
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。
在 MySQL 里面,grant 语句是用来给用户赋权的。不知道你有没有见过一些操作文档里面提到,grant 之后要马上跟着执行一个 flush privileges 命令,才能使赋权语句生效。我最开始使用 MySQL 的时候,就是照着一个操作文档的说明按照这个顺序操作的。
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。
虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
就目前大环境来看,跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受:今年的面试,无论一面还是二面,都很考验Java程序员的技术功底。这不马上又到了面试跳槽的黄金段,成功升职加薪,不成功饱受打击。当然也要注意,跳槽时时刻刻都在发生,但是我建议大家跳槽之前,先想清楚为什么要跳槽。切不可跟风,看到同事一个个都走了,自己也盲目的开始面试起来(期间也没有准备充分),到底是因为技术原因(影响自己的发展,偏移自己规划的轨迹),还是钱给少了,不受重视。只有考虑好了跳出去后才不会后悔。
原文:http://www.monitis.com/blog/101-tips-to-mysql-tuning-and-optimization/ MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境,但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 Mysql 监控 MySQL服务器硬件和OS(操作系统)调优: 1、有足够的物理内存,能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问
CPU、内存、磁盘IO、网络作为性能优化的四大天王,但MySQL中一条查询语句的执行成本是由磁盘IO和CPU成本决定的:
我们的系统在和 MySQL 数据库进行通信前,需要先和数据库建立连接,而这个功能就是由MySQL驱动底层帮我们完成的,建立完连接之后,我们只需要发送 SQL 语句就可以执行 CRUD 了。如下图所示:
假如6成功之后,mysql宕机了,此时p1修改已写⼊磁盘,但是p2的修改还未写⼊磁盘,最终导致userid=666的记录被修改成功了,userid=888的数据被修改失败了,数据是有问题的
02、java7中的基本设计理念就是切分成多个Segment块,默认是16个,也就是说并发度是16,可以初始化时显式指定,后期不能修改,每个Segment里面可以近似看成一个HashMap,每个Segment块都有自己独立的ReentrantLock锁,所以并发操作时每个Segment互不影响;
索引是一种加快查询速度的数据结构,常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节通过分析三者的数据结构来说明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调 sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度,即查找数据的速度。
MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境,但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 MySQL监控MySQL服务器硬件和OS(操作系统)调优: 1、有足够的物理内存,能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问的文件在内存里,而不是在磁盘上,InnoDB会快很多。 2、全力避免 Swap 操作 — 交换(swapping)是从磁盘读取数据,所以会很慢。 3、使用电
Innodb为了解决磁盘上磁盘速度和CPU速度不一致的问题,在操作磁盘上的数据时,先将数据加载至内存中,在内存中对数据页进行操作。 Mysql在启动的时候,会向内存申请一块连续的空间,这块空间名为Bufffer Pool,也就是缓冲池,默认情况下Buffer Pool只有128M。 那缓冲池长什么样的呢,如下图所示 图片出自《Mysql运维内参》
然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询,肯定速度要快很多
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度),字段名2(长度))
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
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。
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