该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践,总结了在数据库优化方面的经验,包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在高并发环境下,数据库性能是至关重要的。然而,在使用临时表时,特别是在高并发环境中,可能会遇到一些性能问题。
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统(RDBMS),其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效,但在一些高并发、大数据量的场景下,对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面,包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
假设你有个操作,一个请求过来,各种操作MySQL,半天查出来一个结果,耗时600ms。 但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办?
在现代应用中,数据库扮演着至关重要的角色,而MySQL作为一款广泛使用的关系型数据库管理系统,面对大量并发查询时的性能问题成为了一个挑战。除了使用临时表外,还有许多其他方法可以处理大量并发查询并提升性能。
好久没上OSC,上面安排测下Mycat,于是申请服务器,花了两个周做出这个东西,供以借鉴。
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多版本并发控制是数据库管理系统中的一项重要技术,它可以提高数据库的并发性能和可靠性,支持高并发的读写操作,提高数据的安全性,具有重要的应用价值和意义。笔者写此文主要是为了帮助那些不了解MySQL多版本并发控制的朋友们简单了解一下MVCC,顺便整理一下思路,查漏补缺。
ACID是数据库事务正确执行的四个基本要素,包括原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking);BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁;InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁,是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺: mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高,说明存在着较严重的表级锁争用情况。
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因为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一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素,所以进一步学习MySQL,就需要去了解它的锁机制。
数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)
对于访问数据库来说,建立连接的代价是比较昂贵的,因为我们频繁的创建关闭连接,是比较耗费资源的,我们有必要建立数据库连接池,以提高访问的性能。
在秒杀,抢购等并发场景下,可能会出现超卖的现象; 如:我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是1个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。 在 PHP 语言中并没有原生提供并发的解决方案,因此就需要借助其他方式来实现并发控制,其实方案有很多种。总结下如何并发访问。
MySQL逻辑架构 MySQL逻辑架构.png 优化与执行 MySQL会解析查询,创建内部数据结构(解析树),对齐进行优化(重写查询、决定表的读取顺序、选择合适的索引); 使用explain,可以解释
假设一个请求,各种操作MySQL,半天才查出来一个结果,但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或变了也可不用立即返给用户。
Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
表级锁:一次性插入和更新较多数据时,当很多操作都是读表时可以选择。但当select语句时间过长或者update和delete语句短而且次数多时,不适用,会各种锁冲突。 行级锁:在很多线程请求不同记录时减少冲突锁。事务回滚时减少改变数据。使长时间对单独的一行记录加锁成为可能。比页级锁和表级锁消耗更多的内存。当需要频繁对大部分数据做 GROUP BY 操作或者需要频繁扫描整个表时不适合。
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
Mysql开发技巧: MySQL开发技巧(一) MySQL开发技巧(二) MySQL开发技巧(三)
MyISAM 存储引擎只支持表锁,这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
在 MySQL架构(二)SQL 更新语句是如何执行的?中,小鱼介绍了SQL 更新语句的执行流程,文章中考虑初次介绍MySQL 架构,涉及到服务层的流程并没有展开介绍。
因为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一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素,所以进一步学习 MySQL,就需要去了解它的锁机制。
MySQL 是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的 MySQL AB 公司,最早是在 2001 年 MySQL3.23 进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008 年 MySQL 公司被 Sun 公司收购并发布了首个收购之后的版本 MySQL5.1 ,该版本引入分区、基于行复制以及plugin API 。移除了原有的 BerkeyDB 引擎,同时, Oracle 收购 InnoDB Oy 发布了 InnoDB plugin,这后来发展成为著名的 InnoDB 引擎。 2010 年 Oracle 收购 Sun 公司,这也使得 MySQL 归入 Oracle 门下,之后 Oracle 发布了收购以后的首个版本 5.5 ,该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对 windows 的支持。目前版本已发展到 5.7。
在数据库中,除传统的 计算资源(如CPU、RAM、I/O等)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一 个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。本章我们着重讨论MySQL锁机制 的特点,常见的锁问题,以及解决MySQL锁问题的一些方法或建议。
多版本并发控制是mysql的innodb采用的并发控制方案,在可重复读下默认使用该并发控制方案 原理:
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。
使用MySQL的存储引擎可以实现对数据的灵活管理,存储引擎是MySQL数据库的核心组件之一,它负责数据的存储和检索。MySQL提供了多种存储引擎,每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景。下面将详细介绍如何使用MySQL的存储引擎来灵活地管理数据。
MySQL逻辑架构 了解MySQL的架构有助于深入理解MySQL服务器,下图是MySQL的三层逻辑架构图(图片来自于网络)。 第一层用于对客户端的连接处理、安全认证、授权等。每个客户端连接都会在服务
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
我自己总结的Java学习的一些知识点以及面试问题,目前已经开源,会一直完善下去,欢迎建议和指导欢迎Star: https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
MySQL支持多种数据存储引擎,其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
事务就是执行一组 SQL 语句。这些 SQL 语句就是一条绳上的蚂蚱,要么一起成功(Commit),要么一起失败(RollBack)。
MySQL 提供了两种事务型的存储引擎:InnoDB 和 NDB Cluster 。另外还有一些第三方存储引擎也支持事务
缓存删除后,尚未更新数据库,并发读请求,从数据库读到了旧值,并且更新到缓存导致后续请求都是旧值。
第2层sql处理层(SQL Layer):主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,对于大规模的数据操作和查询,查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度,包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
作为程序员的你,数据库作为一门必修课,而MySQL数据库毫无疑问已经是最常用的数据库了。系统的稳定、高效、高并发等指标,很大程度上取决于数据库性能是否够优,可见性能优化的重要性,这也就不难理解各位在任何一场面试中都会被问及到数据库调优相关的问题。
1. MySQL 中的事务 MySQL 提供了两种事务型的存储引擎:InnoDB 和 NDB Cluster 。另外还有一些第三方存储引擎也支持事务 1. MySQL 中的事务 1.1. 自动提交(AUTOCOMMIT) 1.2. 在事务中混用存储引擎 2. 多版本并发控制(MVCC) 2.1. InnoDB 的MVCC 3. MySQL 中的事务 3.1. 自动提交(AUTOCOMMIT) 3.2. 在事务中混用存储引擎 4. 多版本并发控制(MVCC) 4.1. InnoDB 的MVCC 1.1. 自动
这篇文章之前发过,不过,我最近对其进行了重构完善并且修复了很多小问题。所以,在公号再同步一下!
img垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂;
Mysql的质量比较好的书其实并不是很多,所以可以说是看一本少一本,这本书也算是学习MYSQL必看的一本书,当然十分厚,虽然版本很老但是讲述的内容都会十分实用的,对于学习MYSQL的人可以说是一本必读的进阶好书。
缓存穿透 简单地就是用户请求透过redis直接进入到mysql当中进行查询,通常是一个不存在的key,在数据库查询为null。每次请求落在数据库、并且高并发。数据库扛不住会挂掉。 当用户的请求进入到Redis当中的时候,Redis当中并没有用户查询的键。 Redis会告诉用户没有查询到此Key,随后请求会被直接转发到后台MySQL当中 MySQL当中自然也不会存在此键值对,所以当大量的请求落在MySQL当中则会导致数据库宕机 解决缓存穿透的方案 可以将查到的null设成该key的缓存对象。 当然,也可
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