MySQL查询执行流程 📷 查询流程: 客户端发送一条查询给服务器; 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果;否则,进入下一阶段; 服务器进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划; MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询; 将结果返回给客户端; 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果,被命中时,MySQL会立即返回结果,省去解析、优化和执行等阶段; MySQL保存结果于缓存中,把select语句本身做hash计算,计算的结果作
MySQL的or/in/union与索引优化 | 架构师之路
本文缘起自《一分钟了解索引技巧》的作业题。 假设订单业务表结构为: order(oid, date, uid, status, money, time, …) 其中: oid,订单ID,主键 date,下单日期,有普通索引,管理后台经常按照date查询 uid,用户ID,有普通索引,用户查询自己订单 status,订单状态,有普通索引,管理后台经常按照status查询 money/time,订单金额/时间,被查询字段,无索引 … 假设订单有三种状态:0已下单,1已支付,2已完成 业务需求,查询未完成的订单,
MySQL查询缓存,query cache,是MySQL希望能提升查询性能的一个特性,它保存了客户端查询返回的完整结果,当新的客户端查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果。
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
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
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
而我们的连接器就是处理这个过程的,连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接,连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变,是不会马上生效的,因为用户权限是在连接的时候读取的,只能重新连接才可以更新权限
安装mysql之后,需要对mysql服务进行监控。 nagios开源自带的check_mysql 对 mysql 的slave 机监控倒是不错。但是对数据库主机监控就略显不足了。 使用一个监控插件:check_mysql_health 下载和使用方法见: http://exchange.nagios.org/directory/MySQL/check_mysql_health/details 具体监控: 对于slave 机 ,使用nagios 自带的 check_mysql 监控 command[check
当我们希望MySQL能够以更高的性能进行查询时,弄清楚MySQL中是如何优化和执行查询的就显得很有必要,这里,先搬出来一张图镇楼:
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
我们都知道,业务开发涉及到数据库的SQL操作时,一定要 review 是否命中索引。否则,会走 全表扫描,如果表数据量很大时,会慢的要死。
昔日庖丁解牛,未见全牛,所赖者是其对牛内部骨架结构的了解,对于MySQL亦是如此,只有更加全面地了解SQL语句执行的每个过程,才能更好的进行SQL的设计和优化。 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点,很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。 如下图所示,当向MySQL发送一个请求的时候,MySQL到底做了什么:
查询缓存: 执行查询语句的时候,会先查询缓存(MySQL 8.0 版本后移除,因为这个功能不太实用)。
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
(0)可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。
双十一仔细想了想,好像也没什么可买的,吃的零食什么的都还有,用的东西没什么缺的,想想还是算了吧,还不如早点搞完早点休息来的实在。个人感觉已经过了冲动消费的年纪了,这可能也是人老了的标志吧。。。
下图是 MySQL 的一个简要架构图,从下图可以清晰的看到 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。
(1) QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like 'Question%'; (2) TPS(每秒事务量) TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds mysql > show global status like'Com_commit'; mysql > show global status like'Com_rollback'; (3)
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开(本文图片可点开放大)。
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。
Adaptive Hash Index(以下简称 AHI)估计是 MySQL 的各大特性中,大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开。
MySQL 架构分为两部分,server层 与 存储引擎。其中 server 包含 连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器。存储引擎架构模式为插件式的,支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎,最常用的是 InnoDB。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
最近面试被问到这样一个问题。这里总结一下。关于更多的MySQL真题,你可以直接访问该链接进行查看。
mysql> show variables like 'max_connections';
用python连接数据库 pymysql pip install pymysql #如果让你装vs环境, 执行以下命令升级pip即可 python -m pip install --upgrade pip 连接数据库 数据库设置 MYSQL_CONF = { "host": "127.0.0.1", "user": "root", "password": "qwe369", "db": "test" } 连接 # 连接数据库 mysql_con = pymysql.conn
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
我今天抽时间给大家总结一个 MySQL InnoDB 存储引擎各种不同 SQL 情况下,加行锁、间隙锁、next-key lock 做一个总结。如果有错误的地方,请大家指正!
为了理解这个问题,先从Mysql的架构说起,对于Mysql来说,大致可以分为3层架构。
mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。
我的主机内存只有100G,现在要全表扫描一个200G大表,会不会把DB主机的内存用光?
上篇文章我们介绍了入门MySQL的基本概念,看完上篇文章,相信你应该了解MySQL的前世今生了吧。本篇文章将带你从架构体系来学习MySQL。我认为学习MySQL架构体系应该是入门阶段必须的,虽然可能看不太明白,暂时也用不到,但是我们心中要有这些概念,了解结构体系对于后续的学习是很有帮助的。
MySQL在执行查询语句时使用那个索引是由server层的优化器决定的。优化器的作用是找到一个最优的执行方案,用最小的代价去执行语句。由于MySQL使用预估的方式去选择索引,所以MySQL可能会出现选择索引出错的情况,无法命中最优索引。
开门见山,当我们输入一条 SQL 语句的时候,MySQL 内部究竟执行了什么?直接上架构图,我们才能对其有一个概念,而不要陷入细节之中。
在《MySQL的体系结构》一文中,说互联网应用的数据是数据库的数据,这种是说法不够严谨的,其实对于网站来说所有的信息都可以看成是数据,包括图片、文本、文档、音视频等,这些数据按照存储分类可以分为非结构化数据、结构化数据、半结构化数据。
又快到一年一度的金三银四了,大家在面试的时候一定被问到过Redis缓存问题吧。可能有些初学者对“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”这几个名词感到陌生,或者了解过但是一时半会没办法理解。没关系,希望通过本文可以让你轻松理解这些概念并掌握其解决方案,然后在即将到来的金三银四面试中对你有所帮助。
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时,不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力,这一切在 MySQL 中都是由服务器和存储引擎来实现的。解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制,锁在功能上分为共享锁 (shared lock) 和排它锁 (exclusive lock) 即通常说的读锁和写锁; 锁的粒度上分行锁和表锁,表级锁MySQL 里面表级别的锁有两种:一种是表锁,一种是元数据锁(meta data lock,MDL)
MySQL 从最初的 1.0、3.1 到后来的 5.x ,到今天的8.x,发生了各种各样的变化。
“计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决”,这是计算机领域一句名言。任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。互联网业务系统在应对大并发时候通常会选择引入缓存,当然可以Scale UP,但是响应成本上升,引入缓存是一种比较经济有效方法。在面对各种缓存更新与访问策略时候我们可能会眼花缭乱,不合适的缓存更新策略可能达不到预期效果。
PS:本文只讲解了一个实例,中间用到了两个mysql的索引相关概念,覆盖索引和最左前缀索引,需要读者自行学习一下.
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