对单个数据库设置只读状态,可以通过 ALTER DATABASE 语句中的 READ ONLY 选项来实现,该选项在 MySQL 8.0.22 版本[1] 中引入,用于控制是否允许对数据库及其对象(包括其定义、数据和元数据)进行写入操作。
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。
在MySQL数据库中,在进行数据迁移和从库只读状态设置时,都会涉及到只读状态和Master-Slave主从关系设置, 以下针对real_only只读属性做些笔记记录:
读写分离的场景应用 随着业务增长,数据越来越大,用户对数据的读取需求也随之越来越多,比如各种AP操作,都需要把数据从数据库中读取出来,用户可以通过开通多个只读实例,将读请求业务直接连接到只读实例上。使用RDS云数据库的读写分离功能,用户只需要一个请求地址,业务不需要做任何修改,由RDS自带的读写分离中间件服务来完成读写请求的路由及根据不同的只读实例规格进行不同的负载均衡,同时当只读实例出现故障时能够主动摘除,减少对用户的影响。对用户达到一键开通,一个地址,快速使用。 MySQL内核为读写分离的实现提供了支持,包括通过系统variable设置目标节点,session或者是事务的只读属性,等待/检查指定的事务是否已经apply到只读节点上,以及事务状态的实时动态跟踪等的能力。本文会带领大家一起来看看这些特征。说明一下,本文的内容基于RDS MySQL 5.6与RDS MySQL 5.7。
一.什么是HTAP HTAP数据库(Hybrid Transaction and Analytical Process,混合事务和分析处理)。2014年Gartner的一份报告中使用混合事务分析处理(HTAP)一词描述新型的应用程序框架,以打破OLTP和OLAP之间的隔阂,既可以应用于事务型数据库场景,亦可以应用于分析型数据库场景。实现实时业务决策。这种架构具有显而易见的优势:不但避免了繁琐且昂贵的ETL操作,而且可以更快地对最新数据进行分析。这种快速分析数据的能力将成为未来企业的核心竞争力之一。 如
MySQL的自增id都定义了初始值,然后不断加步长。虽然自然数没有上限,但定义了表示这个数的字节长度,计算机存储就有上限。比如,无符号整型(unsigned int)是4个字节,上限就是2^32 - 1。那自增id用完,会怎么样?
作者:废柴程序员 链接:https://www.jianshu.com/p/a6bc14005b52 MySQL的自增id都定义了初始值,然后不断加步长。虽然自然数没有上限,但定义了表示这个数的字节长度,计算机存储就有上限。比如,无符号整型(unsigned int)是4个字节,上限就是2^32 - 1。那自增id用完,会怎么样? 图片 表定义自增值id 表定义的自增值达到上限后的逻辑是:再申请下一个id时,得到的值保持不变。 mysql> create table t(id int unsigned a
MySQL 里有很多自增的 id,每个自增 id 都是定义了初始值,然后不停地往上加步长。虽然自然数是没有上限的,但是在计算机里,只要定义了表示这个数的字节长度,那它就有上限。比如,无符号整型 (unsigned int) 是 4 个字节,上限就是 2^32-1。
为了数据安全,数据库需要定期备份,这个大家都懂,然而数据库备份的时候,最怕写操作,因为这个最容易导致数据的不一致,松哥举一个简单的例子大家来看下: 假设在数据库备份期间,有用户下单了,那么可能会出现如下问题: 库存表扣库存。 备份库存表。 备份订单表数据。 订单表添加订单。 用户表扣除账户余额。 备份用户表。 如果按照上面这样的逻辑执行,备份文件中的订单表就少了一条记录。将来如果使用这个备份文件恢复数据的话,就少了一条记录,造成数据不一致。 为了解决这个问题,MySQL 中提供了很多方案,我们来逐一进行讲解
操作系统:CentOS 7 Mysql版本:Mysql 8.0.x Docker版本:Docker version 20.10.10
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
最近在CSDN看到腾讯云的 TDSQL-C ServerLess Mysql 数据库体验活动,作为云原生的Serverless数据库,还是很有兴趣的,看文档中TDSQL-C Serverless Mysql提供了集群高可用的功能,我们通过实际测试来验证一下它的可靠性,具体如何测试,请看下文!
我们知道mysql中存在很多自增id,然后不断增长,由于只要给id定义了这个数的字节长度,那么他就有了上限,比如无符号整型(unsigned int)是4个字节,因此他的上限是2^32-1,
这一节中,将依次介绍MySQL 5.7的各种新特性。由于MySQL 5.7改进较多,因此,本文将这些新特性进行了简单的分类,分为安全性、灵活性、易用性、可用性和性能。接下来,将从各个分类依次进行介绍。
主从复制是指将主数据库的DDL和DML操作通过二进制日志传到从服务器中,然后在从服务器上对这些日志重新执行也叫重做,从而使得从数据库和主库的数据保持同步。
Mysql5.5 特性,相对于Mysql5.1 性能提升 默认InnoDB plugin引擎。具有提交、回滚和crash恢复功能、ACID兼容。 行级锁(一致性的非锁定读 MVCC)。 表与索引存储在表空间、表大小无限制。 支持dynamic(primary key缓存内存 避免主键查询引起的IO )与compressed(支持数据及索引压缩)行格式。 InnoDB plugin文件格式Barracuda、支持表压缩、节约存储、提供内存命中率、truncate table速度更快。 原InnoDB只有一个U
后面小节的内容和 update、delete 有关,我们先简单介绍一下这两类 SQL 语句的执行流程。
数据库中锁的设计初衷处理并发问题,作为多用户共享资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
小胖真的让人不省心。继上次小胖误删数据之后,这次这货直接给我把整个表锁住了。页面无响应,用户疯狂投诉,我特么脸都绿了。。。
迁移部分数据, 目标端还有数据, 基本上就确定使用mysqldump工具来做了
我们在运维MySQL的过程中,肯定多多少少遇到过Innodb row lock的问题,如果在线上遇到我们可能会看到一大片的session处于堵塞状态通常我们在show processlist中会看到如下:
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在大量并发读请求、读多写少的业务场景下,本文利用 Sysbench 性能测试工具,调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力,并最终提高应用系统 QPS。
全局锁就是对整个数据库实例加锁,当数据库被加上全局锁以后,整个库会处于只读状态,处于只读状态下的库,以下语句会被阻塞:
只针对test库和以test_为前缀的库: select * from mysql.userwhere user='xx'; host:% user:xx pass:xxxxxxxxxxxxxxxxxx 看到只有select_priv:Y 其他都是N 但是在一台主机上登陆: mysql -uxx -pxxxxxxxxxxxxxxxxxx -h192.168.100.20 -P3306 mysql>use test 可以在test下建表,删表以及其他写操作 用其他账号建立一个新库test2 再使用只读账号去写
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址:http://github.com/akopytov/sysbench
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:
讲完索引,接下来聊一聊MySQL的锁。数据库锁设计的初衷是解决并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理的控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
迫于线上环境存储空间的问题,最近针对Rocksdb引擎做了一些预研测试,本文主要对比MyRocks引擎和Innodb引擎以及压缩模式下的Innodb引擎的在性能方面的一些差异对比,分别从读写,只读,只写等场景下压测的结果对比;关于rocksdb引擎的介绍,本文不做详细介绍;废话不多说了,我们先看一下如何来安装rocksdb引擎;
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单,使用sysbench,tpcc工具跑跑拿到数据就好,其实压测是一个技术活儿,尤其是涉及到性能对比的测试,因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同,测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异,直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
摘要:MySQL 8.2引入了透明读/写分离功能,MySQL 路由器可以自动将只读SQL路由到集群的只读节点。然而,MySQL路由器在此过程中需要对接收到的SQL进行一定程度的解析,以确定其是否为只读SQL。这个解析过程对系统性能会有怎样的影响呢?知名MySQL布道师Frédéric Descamps对此进行了测试,让我们一起看看他的分析。
Heap表,即使用MEMORY存储引擎的表,这种表的数据存储在内存中,由于硬件问题或者断电,数据容易丢失,所以只能从其他数据表中读取数据作为临时表或者只读缓存来使用。
按照如下方式找到主从延迟时间的监控,会看到主从延迟的时间不为 0,且表现为稳定上升的趋势。
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优,但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少,而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库,大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上,但当表的数据量不大,访问又特别频繁的情况下,数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上,形成读热点,更容易造成性能瓶颈。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
前段时间,测试了国内主要云原生数据库PolarDB、TDSQL-C、GaussDB的性能,参考:《再测云原生数据库性能》。在上次测试结果中,由于地域版本差异,腾讯云的TDSQL-C并没有表现出“重磅升级”的效果,现在两个月过去了,我们再来重测TDSQL-C。先说结论:
TPS(Transaction per second)每秒事务量 1052.19
作者:沃趣科技数据库专家 董红禹 问题概述 最近我们遇到一个MySQL的问题,分析后很有代表意义,特地写出来供大家参考。出现问题是,数据库先是被置为只读,然后过了一段时间,MySQL直接Cras
centos系统服务器2台、 一台用户做Mysql主服务器, 一台用于做Mysql从服务器, 配置好yum源、 防火墙关闭、 各节点时钟服务同步、 各节点之间可以通过主机名互相通信
使用MEMORY存储引擎的表,其数据存储在内存中,且行的长度固定,这两个特点使得MEMORY存储引擎非常快。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/728/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
今天是周五,最近睡眠不好,一整天都浑浑噩噩的,状态不是很好,周五了,准备早点回家,早点休息了,今天的内容写写线上的一个案例,主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的,废话不多说,开始写。
InnoDB作为MySQL最重要的存储引擎,它的外部特性有:事务、多版本并发控制、意向锁、行级锁与间隙锁、支持外键、支持跨引擎查询、File per Table、支持压缩、崩溃恢复与热备份。它的内部特性有:Buffer Poll 机制、Change Buffering 机制、自适应哈希索引、支持动态行格式等。
mysql授权 一.创建用户: mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values("localhost","test",password("1234")); 创建用户 mysql> CREATE USER 'test'@'%' IDENTIFIED BY '1234'; 这样就创建了一个名为:test 密码为:1234 的用户。 注意:此处的"localhost",是指该用户只能在本地登录,不能在另外一台机器上远程登录。如果想远程登录的话,将
目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
墨墨导读:根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分成全局锁,表级锁,行锁。本文主要讲述MySQL全局锁和表锁。
我们都是知道,数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时,锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围,MySQL 中的锁可大致分成全局锁,表级锁和行锁三类。在本篇文章中,会依次介绍三种类型的锁。在阅读本篇文章后,应该掌握如下的内容:
昨天阿粉主要说的是关于 InnoDB 存储引擎的特点,以及关于 InnoDB 的硬盘结构,还有他的优点,今天阿粉来讲一下关于 MySQL 存储引擎剩下的一些相关的内容,大家只需要了解一下,知道有这么回事就行了。
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