在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
最近有个需求解析一个订单文件,并且说明文件可达到千万条数据,每条数据大概在20个字段左右,每个字段使用逗号分隔,需要尽量在半小时内入库。
一个数据库通常包含一个或多个表。每个表有一个名字标识(例如:"Websites"),表包含带有数据的记录(行)。
数据库可以和Excel进行类比: 一个.xlsx文件有多个工作表——一个数据库有多个数据表
上一篇文章中,我们介绍了 mysql 的二进制日志 binlog,他为数据的同步、恢复和回滚提供了非常便利的支持。 怎么避免从删库到跑路 — 详解 mysql binlog 的配置与使用
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理,大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
本文的内容主要以问答方式展开,层层递进分析、解决问题,本文涉及内容会围绕下面三个问题展开。在开始阅读本文内容前,大家不妨先尝试自己回答下面三个问题!
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。
查看master状态,即最后一个binlog日志的编号名称,及其最后一个操作时间pos结束点值
1、页是 InnoDB 中管理数据的最小单元。Buffer Pool 中存的就是一页一页的数据。
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。
我们都知道,MySQL中关于字符,有char和varchar两种常用的类型,可能在平时的使用过程中,大家不会去关心这两种类型的区别,只是会用就可以了,或者说看到过一些它们的区别,但是没有时间去测试,今天有时间了,我将这两种类型的具体情况实验一把,让大家直观感受下,纯属分享,大神请绕道。
binlog 二进制日志文件,这个文件记录了MySQL所有的DML操作。通过binlog日志我们可以做数据恢复,增量备份,主主复制和主从复制等等。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
记录头信息里面有很多属性,最容易理解的就是next_record指针,单链表都会有next指针,这样才会找得到下一个结点,这对于页中的每条记录也是一样,上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
①:slow.log 文件会记录慢查询日志,当一条语句执行时间超过在配置参数long_query_time中指定的值时,这条语句就会被记录在这个文件中;
sql_log_bin = {ON|OFF} 是否记录二进制日志。启用二进制记录日志,则这项必须是ON
索引可以说是每个工程师的必备技能点,明白索引的原理对于写出高质量的 SQL 至关重要,今天我们就从 0 到 1 来理解下索引的原理,相信大家看完不光对索引还会对 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的最小存储单位「页」会有更深刻的认识
在mysql中,当发生数据变更时,都会将变更数据的语句,通过二进制形式,存储到binlog日志文件中.
InnoDB 索引页的大小默认为 16K,然而,varchar、text、blob 类型的单个字段内容长度就有可能超过 16K,这种情况下,整个索引页都存不下一个字段的内容了。
mysql中的NUll是什么 ? 维基百科是这样说的:空值(Null或NULL)是结构化查询语言中使用的特殊标记,是中对数属性未知或缺失的一种标识,用于指示数据库中不具值。由关系数据库模型的创作者 E.F.科德所引入。SQL空值是用来满足真实关系数据库管理系统(RDBMS)中,支持“缺失信息与不适用的信息”的需求。科德还介绍了在数据库理论中使用小写的希腊字母(ω)符号来表示空值。在 SQL中则是以 NULL 用于标识空值的保留关键字。SQL null是一个状态,而不是一个值。这种用法与大多数编程语言完全不同
Mysql索引的实现是在存储引擎层完成的,因此本文所讲内容是以Innodb存储引擎为基础展开的,核心是讲清楚Innodb的数据存储结构。
使用索引避免全表扫描,提高检索效率,使用索引后就维护了一颗B+树,B+树是为磁盘或者其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子结点,各叶子结点通过指针进行连接(这里我默认大家最最基本的数据结构知识都会)。
从这篇文章开始,将对InnoDB的行格式和页结构进行介绍,这里主要介绍一下InnoDB的行格式,但是在故事的开始,都来提一下吧
在互联网技术圈中有一个说法:「MySQL 单表数据量大于 2000 W行,性能会明显下降」。网传这个说法最早由百度传出,真假不得而知。但是却成为了行业内一个默认的标准。
在命令行中执行 services.msc,打开服务,在服务中找到 MySQL 服务,在左侧或者右击选项中对 MySQl服务进行操作
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
看过我之前文章《一条Update语句的执行过程是怎样的?》的朋友都基本知道【点击文章传送门~🙌】,在整个Update更新语句中会涉及到三种日志,分别是undo log(回滚日志)、redo log (重做日志) 、binlog (归档日志),也有两阶段提交,没看过的不要紧,可以结合本篇文章一起看,会有1+1>2的效果。
1、MySQL 被设计成一个单进程多线程架构的数据库,MySQL 数据库实例在系统上的表现就是一个进程。
B-Tree 的节点是一个二元数组 [key,data],key 是记录的键,data 是键对应的数据,B-Tree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支,每个节点的每个 key 左右各有一个指针,非叶子节点的指针分别指向下一层的节点,叶子节点的指针为 null,如下图:
日志是 mysql 数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。
InnoDB 是怎么存储数据的?数据目录 -> 聚簇索引 -> 页 -> 行格式 -> 独立表空间 -> 区,组,段 -> 系统表空间……
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B+ Tree索引类型则是二叉树的升级版,每个节点存的是 <num ,最后存排序的ROWID
日志是mysql数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息,能帮助我们进行很多容错及分析工作,其中有三大日志与我们这些开发者息息相关,本文将介绍binlog、redoLog、undoLog三种日志:
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我们来看一下当进行 join 操作时,mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些?
日志是 mysql 数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发,我们重点需要关注的是二进制日志( binlog )和事务日志(包括 redo log 和 undo log ),本文接下来会详细介绍这三种日志。
日志是MySQL数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。MySQL日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发,我们重点需要关注的是二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log),本文接下来会详细介绍这三种日志。
优化设计不良或索引不佳的架构能把性能提升几个数量级。如果需要高性能,就必须运行特定的查询设计架构和索引,还要评估不同类型查询的性能要求,因为更改某个查询或架构的一部分会对其他部分造成影响。例如,为了加快数据读取而添加的索引会减慢更新的速度。 选择优化的数据类型 遵循以下原则有助于更好的选择合适的数据类型 更小通常更好 更小的数据类型通常更快,因为他们使用更少的磁盘空间,内存和cpu缓存,而且需要的cpu周期更少 简单就好 越简单的数据类型,需要的cpu周期就越少。例如,比较整数的代价小于比较字符,因为字符集
MySQL偶尔会出现OOM(内存溢出)现象,导致MySQl服务重启,以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生()
一直以来都是使用pymysql库来连接MySQL数据库进行数据处理,记录下使用方法
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive,采集方式分为全量采集、增量采集,增量采集适用于数据规模较大情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,平台只能感知数据新增、更新,无法感知到数据删除,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
作为一个合格的 DBA,在遇到线上单表数据量超过千万级别的时候,往往会建议用户通过分表来缩减单表数据量,当用户问为什么单表数据量不能超过千万时,DBA 往往会说:单表数据量超过千万,会影响查询性能。知其然而不知所以然,学习技术不能停留在表面,而是要进一步去深入挖掘其中的原理,这样才能不断进步和成长。回到这个问题:为什么单表数据量不能超过两千万,其中的依据是什么?欢迎阅读。
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