pymysql是python3.x版本用来操作mysql数据库的一个模块,其实和python2.7中的MySQLdb模块的作用和操作语法都是一模一样的。
在上篇博客,我们知道了undo log,继续上篇博客,学习另外一种重要的InnoDB事务日志redo log
某业务 MySQL 实例(MySQL 5.7.20 社区版)发生 Crash,现需要对其具体原因进行分析。
周末没啥计划,把大佬的<MySQL是怎样运行的>又翻了出来,重新学习一下页的概念。
在MySQL中如果每次更新操作后都写要磁盘,即首先在磁盘中找到该条记录,再更新,整个过程I/O成本,查找成本都很高并发度很高的情况下对效率影响较大。为了解决该问题,MySQL中使用到了WAL(Write-Ahead logging )写磁盘前先写日志。当一条记录需要更新的时候,InnoDB会先把记录写入redo log,等系统空闲时再写入磁盘。
在 MySQL 官方提到,改善操作性能的最佳方法 SELECT 在查询中测试的一个或多个列上创建索引。索引条目的作用类似于指向表行的指针,从而使查询可以快速确定哪些行与WHERE子句中的条件匹配,并检索这些行的其他列值。所有MySQL数据类型都可以建立索引。
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎,本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎,请读者自行搜索学习。
之前写了一些关于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的文章,里面好几次都提到了页(Pages)这个概念,但是都只是简要的提了一下。例如之前在聊 InnoDB内存结构 时提到过,但当时的重点是内存架构,就没有展开深入。
以社交平台的用户表为例,随着业务的快速增长,用户表user单表数据量越来越大,此时,如果我们想给user表添加索引,数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内,但是,单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢,我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢?
InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万。为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
innodb数据逻辑存储形式为表空间,而每一个独立表空间都会有一个.ibd数据文件,ibd文件从大到小组成:
JDBC 的全称是 Java Database Connectivity,即 Java 数据库连接,它是一种可以执行 SQL 语句的 Java API。程序可通过 JDBC API 连接到关系数据库,并使用结构化查询语言(SQL,数据库标准的查询语言)来完成对数据库的查询、更新。 与其他数据库编程环境相比,JDBC 为数据库开发提供了标准的 API,所以使用 JDBC 开发的数据库应用可以跨平台运行,而且可以跨数据库(如果全部使用标准的 SQL)。也就是说,如果使用 JDBC 开发一个数据库应用,则该应用既可以在 Windows 平台上运行,也可以在 UNIX 等其他平台上运行;既可以使用 MySQL 数据库,也可以使用 Oracle 等数据库,而程序无须进行任何修改。 最早的时候,Sun 公司希望自己开发一组 Java API,程序员通过这组 Java API 即可操作所有的数据库系统,但后来 Sun 发现这个目标具有不可实现性,因为数据库系统太多了,而且各数据库系统的内部特性又各不相同。后来 Sun 就制定了一组标准的 API,它们只是接口,没有提供实现类(这些实现类由各数据库厂商提供实现),这些实现类就是驱动程序。而程序员使用 JDBC 时只要面向标准的 JDBC API 编程即可,当需要在数据库之间切换时,只要更换不同的实现类(即更换数据库驱动程序)就行,这是面向接口编程
01 索引 以MySQL中的索引为例子总结。 数据库查询是数据库的最主要功能之一,实现高效的查询速度一定是MySQL非常关心的事情。 索引(Index)正是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构,因此先看下这两种树的基本概念,至于B-Tree/B+Tree涉及的主要操作比如,裂变等,大家可以进一步参阅其他书籍或博客学习。 02 B-树 m阶B-树也称作(ceil(m), m)树,如(2,3)树,称为3阶B树,(2,4)树称
InnoDB 一棵 B + 树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约 2 千万
这是今年3月份整理的一篇博客,在做业务过程中又有了一些新的理解,所以重新进行了梳理,增加了部分示例和绘图,尽管这里分析的是MySQL的binlog 和redo log,但是这里的两段式提交的思想在做支付场景的业务的时候经常用到。
原文链接:https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html
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因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。
作者:李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html?from=singlemessage&isappinstalled=0 一个问题? In
作者丨李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html?from=singlemessage&isappinstalled=0 一个问题? I
mysql 的一行记录,最终肯定是存储在磁盘上,也就是肉眼可见的文件上,今天我们的目标很简单,就是看看它到底是怎么存的。
综合来看,其实 MySQL 更适合 OLTP 的场景。现在云服务商提供的数据库基本都实现了主从延迟很低,读取性能可以加从库解决。例如 Aurora,一个写入实例最多可以加 12 个读取实例,延迟在我们业务最高峰的时候,也只有 300 ms,平常在 10ms 左右。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万。为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛。在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大
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。
大家都清楚,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」、「二进制日志(binlog)」 和 事务日志(redo log、undo log)几大类。
MySQL中的行格式(Row Format)是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的,以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式,每种格式都有其特定的优点和适用场景。
最近参加了一个面试,面试官先问了mysql的数据库的索引的底层数据接口,我回答了:平时都用的是innodb引擎,所以其底层的索引数据类型是B+树。面试官问我用没用过稀疏索引。当时就懵了,聚集索引,非聚集索引,主键索引,覆盖索引等等,我也没听过什么是稀疏索引。我反问了一下 面试官这个索引类型是mysql新出的吗,我不太了解也没有怎么用过,面试官模糊的给我回答了一下:一个占用空间小查询效率相对低,一个查询效率高,存储空间比较大,用法是在创建索引的时候进行设置参数。我坦白道:不清楚,下去了解一下。
查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
可以把没有索引的表理解为Java中的List,在没有索引的情况下,我们要查找指定的数据,只能遍历这个list,但是随着数据量的逐渐增大,遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list(ps:无需扫描整张表)就可以找到指定数据的方案,这个方案就是索引。(ps:遍历list可以理解为mysql的全表扫描)
Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
hello,小伙伴们下午好。俗话说的好,一时拖更一时爽,一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警,为了还债,特地写了篇长文。
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找,这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现,每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
由于 MySQL 的整个体系太过于庞大,文章的篇幅有限,不能够完全的覆盖所有的方面。所以我会尽可能的从更加贴进我们日常使用的方式来进行解释。
索引,对于良好的数据库性能非常关键。只要提及到数据库性能优化,都会首先想到“索引”,看看表中是否添加索引。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响尤为突出。在数据量较小且负载较低时,没有索引或者不恰当索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。
2NF:每一个非主属性完全依赖于候选码(属性组的值能唯一的标识一个元组,但是其子集不可以)。
1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎,从5.5之后,InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
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。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到
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。
MySQL动态hash结构 1.常用的实现方式 前一段时间一直在研究mysql中的hash结构,大概搞清楚了这种no empty slot的hash结构,读了几篇关于mysql中的hash
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:
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