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。
MVCC(Multi Version Concurrency Control的简称),代表多版本并发控制。与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)。 MVCC最大的优势:读不加锁,读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中,读写不冲突是非常重要的,极大的增加了系统的并发性能
日期算是我们在日常开发中经常用到的数据类型,一般来说一张表都有 createTime 和 updateTime 字段,MySQL 中针对日期也提供了很多种不同的数据类型,如: datetime timestamp int 等等。甚至也有人直接将日期存为字符串的。 那么到底该用哪种类型来保存日期呢? 1. 字符串 在这些类型中,首先应该排除掉的就是字符串了,很多新手小伙伴爱用字符串存储日期,但实际上这并不是一个很好的方案。 使用字符串存储日期,第一个显而易见的问题就是无法使用 MySQL 中提供的日期函数,
生产环境中 select count(*) from table 语句执行很慢,已经远超 long_query_time 参数定义的慢查询时间值,但是却没有记录到慢日志中。在测试环境也很容易复现出该问题,慢查询日志确实没有记录 select count(*) 语句。
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点,行为思路先源码,再辅以流程图进行说明,并在总结部分使用思维导图进行总结,试图引发各位的讨论。
对于比较繁忙的业务系统,每天生成的binlog数据巨大,如果长时间不清除,将会占用大量磁盘空间。可以通过以下几种方式清理日志:
通常使用QPS(Queries Per Second,每秒查询书)和TPS(Transactions Per Second)来查看数据库的效率。
本文中介绍的结构型数据库MySQL的基本知识,能够让你快速入门MySQL,具体内容包含:
本文先提供一个没有采用的方式--采用事务加select for update的形式
MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
“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。
派大星:MySQL是通过MVCC机制来实现的,就是多版本并发控制,multi-version concurrency control。innodb存储引擎,会在每行数据的最后加两个隐藏列,一个保存行的创建事件,一个保存行的删除事件,但是这儿存放的不是时间,而是事务id,事务id是mysql自己维护的自增的,全局唯一。事务id,在mysql内部是全局唯一递增的,事务id=1,事务id=2,事务id=3 在一个事务内查询的时候,mysql只会查询创建时间的事务id小于等于当前事务id的行,这样可以确保这个行是在当前事务中创建,或者是之前创建的;同时一个行的删除时间的事务id要么没有定义(就是没删除),要么是比当前事务id大(在事务开启之后才被删除);满足这两个条件的数据都会被查出来。
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看SQL 的执
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
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 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
我们开发人员在进行并发编程时,总是会面临并发带来的安全性和一致性的挑战,为了解决这一问题,我们通常会采用同步机制和锁机制,例如Java中的synchronized关键字和Lock接口。
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。
'ENGINE':'django.db.backends.mysql',
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。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数),然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受。
查看mysql中的所有库:show databases; 创建库:create database 库名称;—-》create database if not exists 库名称;如果不存在该库,则创建 删除库:drop database 库名称; 选择使用数据库:use 库名称; 显示当前使用的数据库:select database();
你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。 因此决定统计访问时长区间分别为 "[0-5>", "[5-10>", "[10-15>" 和 "15 or more" (单位:分钟)的会话数量,并以此绘制柱状图。
SQL优化中,有一条放之四海而皆准的既定方针,那就是:永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率,在SQL中,涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并,这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥,即驱动数据,而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。
1.慢查询日志概念(也叫慢日志):在 MySQL 中执行时间超过指定时间的 SQL 语句
若有组合索引(a,b,c),那么根据最左前缀,数据库成立了三个索引(a)(a,b)(a,b,c),
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表,每个小型表称为一个分区,从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
waterline和Sails.js同一团队开发,支持几乎所有的主流数据库,是nodejs下一款非常强大的orm,可以显著提升开发效率 一.waterline支持的数据库 二.waterline的配置
数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个不可分割的工作单位。事务由开始和结束之间执行的全部数据库操作组成。
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
无论是上一篇文章讲的事务隔离级别,还是之前讲的undo log日志,其实都涉及到MVCC机制,那么什么是MVCC机制,它的作用是什么,下面就让我们带着问题一起学习吧。
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用,包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型,介绍了不同的应用场景和优缺点。同时,还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
本文中介绍的结构型数据库MySQL的基础知识,能够让你快速入门MySQL,具体内容包含:
在数据库中,我们存储的通常是大量数据,因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中,从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢?
错误日志是MySQL中最重要的日志之一,它记录了当MySQL启动和停止时,以及服务器在运行过程中发生的任何严重错误时的相关信息,当数据库出现任何故障导致无法正常使用时,建议首先查看此日志
除了上面的几个明显的问题外,还有索引的选择问题。MySQL 在执行一段 sql 的时候,会先决定使用哪一个索引,如果 选了一个性能比较差的索引,即使走了索引,也会带来性能问题。
在 mysql 中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
该语法可以理解为:将主查询的数据,放到子查询中做条件验证,根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
今天我们来说一下我们的mysql,个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理,不比收费的oracle差,而且mysql确实好用。
从mysql 8.017开始有一个“rumor”, 就是相对于以前的版本查询的执行效率会提高20%,而原因在于antijoin的优化。
错误日志是MySQL中最重要的日志之一,它记录了当mysqld启动和停止时,以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。当数据库出现任何故障导致无法正常使用时,建议首先查看此日志。
MySQL体系前端接受连接,并提供多种API,连接池化可重用。这里连接可以理解为线程,来处理来自客户端的请求。后台存储引擎负责控制IO策略,内存缓冲和线程调度,以及会话事务管理。 我们这里分析在MySQL5.6以后的默认引擎InnoDB。
一、摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
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