表空间(Tablespace):一个mysql实例,及一个数据库实例,可以对应多个表空间(ibd文件),用于存储记录,索引等数据。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的,对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
作为后端开发,日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲,这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
在上一篇文章中,我们从一个查询语句的执行流程知道了 MySQL 架构可分为 Server 层和存储引擎层,以及各个层级的具体部件。
第一层结构主要处理客户端与mysql服务端的连接、授权认证、安全等;第二层是Mysql服务端的核心,功能包括查询解析、分析、优化、缓存等,存储过程、触发器、视图等都在这一层实现;第三层的存储引擎主要负责数据存储和提取,存储引擎不会去解析sql,不同存储引擎之间不会通讯,只会简单地响应上层服务器的请求
开始使用: 默认情况下,MySQL数据库没有开启慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数。 通过show variables like '%slow_query_log' 查看是否开启了慢查询日志
MySQL中的日志包括:错误日志、二进制日志、通用查询日志、慢查询日志等等。这里主要介绍下比较常用的两个功能:通用查询日志和慢查询日志。
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顾名思义,存储引擎就是用于存储我们的数据的。在关系型数据库中我们一般将数据库存放在表中(Table)。
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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:
今天,我们通过模拟案例以及原理分析,去弄清楚MySQL中DDL的风险,以及如何避免事故发生。
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
和其他数据库相比,mysql即可以嵌入到应用程序中,也可以支持数据仓库,内容索引和部署软件,高可用的冗余系统,在线事务处理系统(OLTP)等各种应用类型。
执行了命令之后所有库所有表都被锁定只读,一般用在数据库联机备份,这个时候数据库的写操作将被阻塞,读操作顺利进行。
并发性是oltp数据库最重要的特性,但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。 On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)
封面图片来自:mysql官方文档,8.0版本,InnoDB Architecture。
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。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗?
当我们需要修改一个记录时,数据库会先根据条件找到要修改的数据,然后执行修改写入操作,因此我们再分析写操作的执行过程时,其实是包含读语句的执行过程的。
想要了解MySQL自身对性能的影响,就需要先熟悉MySQL的体系结构和常用的存储引擎。MySQL并不完美,却足够灵活,能够适应高要求的环境,例如Web类应用。同时,MySQL既可以嵌入到应用程序中,也可以支持数据仓库、内容索引和部署软件、高可用的冗余系统、在线事务处理系统(OLTP)等各种应用类型。
MySQ会解析查询,并创建内部数据结构(解析树),然后进行各种优化,包括重写查询,决定表读取顺序,选择合适的索引等。
提起MySQL,其实网上已经有一大把教程了,为什么我还要写这篇文章呢,大概是因为网上很多网站都是比较零散,而且描述不够直观,不能对MySQL相关知识有一个系统的学习,导致不能形成知识体系。为此我撰写了这篇文章,试图让这些底层架构相关知识更加直观易懂:
我重新整理了大纲,思考了很久,决定单独将MySQL的事务实现原理跟Spring中的事务示例分为两篇文章,因为二者毕竟没有什么实际关系,实际上如果你对MySQL的事务原理不感兴趣也可以直接跳过本文,等待接下来两篇应用及源码分析,不过我觉得知识的学习应该慢慢行成一个体系,为了建立一个完善的体系应该要对数据库本身事务的实现有一定认知才行。
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今天大部分程序需要处理的数据,都来自数据库,尤其是关系型数据库,那么一条 SQL 提交到数据库之后,数据库都做了些什么?如果不懂这些问题,就无法更好的使用数据库,更无法回答好面试官的问题。现在流行的开源数据库,非 MySQL 莫属,面试中 MySQL 也是必问,于是我就学习了专栏《MySQL实战45讲》,今天的文章试着回答以下两个问题:
目前,大部分的主流关系型数据库都提供了主从复制的功能,通过配置两台(或多台)数据库的主从关系,可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站可以利用数据库的这一功能,实现数据库的读写分离,从而改善数据库的负载压力。一个系统的读操作远远多于写操作,因此写操作发向 master,读操作发向 slaves 进行操作(简单的轮循算法来决定使用哪个slave)。
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。
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)。
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章,我发现自己的切入点有一些问题,虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性,但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候,去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章,分析SQL语句从头到尾的执行,串连一下MySQL当中的基础知识点。
本文我们一起来看看,MySQL 在崩溃恢复过程中都干了哪些事情,Redo 日志又是怎么大显身手的。
我们常常听人说,只要你愿意,MySQL 可以恢复至半个月甚至一个月以内的任何一个状态。网上也有很多删库跑路的段子。。。
还是先在粉板上记一下方便。如果掌柜没有粉板,每次记账都翻账本,效率是不是低死啦? MySQL也有这个问题,若每次更新操作都写进磁盘,然后磁盘也要找到对应记录,然后再更新,整个过程IO成本、搜索成本都很高。 何解?采用类似酒掌柜粉板的思路。
内存结构主要包括 Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index和 Log Buffer 四大组件
1)mysql double write buffer参数详解 什么是double write buffe?参数innodb_doublewrite=1打开 us_card_online_mysql [(none)] [15:03:01]> show global variables like '%innodb_doublewrite%'; +--------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------+
我们先下图看看MySQL整体逻辑架构(MySQL’s Logical Architecture)
在数据库中,除传统的计算资源的争用以外,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问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。
之前你可能经常听DBA同事说,MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,惊叹的同时,你是不是心中也会不免会好奇,这是怎样做到的呢?
第二层架构是MySQL比较有意思的部分,大多数MySQL的核心服务功能都在这一层,包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,存储过程、触发器、视图等。
MySQL 中的日志比较重要的有 binlog(归档日志)、redo log(重做日志)以及 undo log,那么跟我们本文相关的主要是 binlog,另外两个日志松哥将来有空了再和大家详细介绍。 1. binlog binlog 我们中文一般称作归档日志,如果大家看过松哥之前发的 MySQL 主从搭建,应该对这个日志有印象,当我们搭建 MySQL 主从的时候就离不开 binlog(传送门:MySQL8 主从复制踩坑指南)。 binlog 是 MySQL Server 层的日志,而不是存储引擎自带的日志,
最近在面试,有被问到,MySQL的InnoDB引擎是如何实现事务的,又或者说是如何实现ACID这几个特性的,当时没有答好,所以自己总结出来,记录一下。
其实很简单,就是基于主从复制架构,简单来说,就搞一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
MySQL中存在着许多的锁,按照锁的作用范围可以分为全局锁、表级锁和行级锁,每种锁级别下又可划分更细粒度的锁。文章不会涉及锁的具体实现细节,主要介绍的是碰到锁时的现象和其背后原理。由于日常开发阶段主要打交道的是行级锁,所以你可以重点关注行级锁的特性!
我们还是从一个表的一条更新语句说起,下面是这个表的创建语句,这个表有一个主键 ID 和一个整型字段 c:
在上一篇《面试官:你说说一条查询SQL的执行过程?》中描述了Mysql的架构分层,通过解析器、优化器和执行引擎完成一条SQL查询的过程,那这一篇续上继续说明一条更新SQL的执行过程。
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