【数据库】MySQL进阶三、游标简易教程 mysql游标简易教程 从mysql V5.5开始,进行了一次大的改变,就是将InnoDB作为默认的存储引擎。InnoDB支持事务,而且拥有相关的RDBMS特性:ACID事务支持,数据完整性(支持外键),灾难恢复能力等等。 现在简单总结一下游标的知识。 (一)认识游标(cursor) 游标简单来说就是查询出来的数据索引,通过对游标的操作(第一个位置、最后一个位置、上一个位置、下一个位置)可以遍历出数据。 使用游标(cursor)的一个主要的原因就是把
一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(MVVC)读取当前数据库中行数据的方式。如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作,这时读取操作不会因此去等待行上锁的释放。相反地,InnoDB会去读取行的一个快照。
当开启mysql数据库主从时,会产生大量如mysql-bin.00000* log的文件,这会大量耗费您的硬盘空间。 如:
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
1.mysql主要分为Server层和引擎层,Server层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器同时还有一个binlog日志模块,redolog只有InnoDB引擎所有,引擎层主要有InnoDB、Myisam。
查看一个本地数据库中某个表的数据。这份数据是《MySQL经典50题》的一个表之一:
说到数据库事务,大家脑子里一定很容易蹦出一堆事务的相关知识,如事务的ACID特性,隔离级别,解决的问题(脏读,不可重复读,幻读)等等,但是可能很少有人真正的清楚事务的这些特性又是怎么实现的,为什么要有四个隔离级别。
随着应用业务数据不断的增大,应用的响应速度不断下降,在检测过程中我们不难发现大多数的请求都是查询操作。
开门见山,当我们输入一条 SQL 语句的时候,MySQL 内部究竟执行了什么?直接上架构图,我们才能对其有一个概念,而不要陷入细节之中。
binlog会以事件的形式记录了所有的ddl和dml语句(它记录的是sql,属于逻辑日志),可以用来数据恢复和主从复制
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发生了死锁现象:
数据库作为多用户共享的资源中心,总是存在着竞争条件,显然,加锁是最为简单的一种保证竞争条件安全性的措施。 那么,mysql 锁是如何实现的,又有哪些分类?本文将为您详细讲述。
MVVC (Multi-Version Concurrency Control) (注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)是一种基于多版本的并发控制协议,只有在InnoDB引擎下存在。MVCC是为了实现事务的隔离性,通过版本号,避免同一数据在不同事务间的竞争,你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。当然,这种乐观锁只在事务级别提交读和可重复读有效。MVCC最大的好处,相信也是耳熟能详: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。
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发现了死锁现象:
对于 MySQL,要记住、或者要放在你随时可以找到的地方的两张图,一张是 MySQL 架构图,另一张则是 InnoDB 架构图:
上一讲:MySQL 是如何实现 ACID 中的 D 的? 我用了一个问题,给大家介绍了 MySQL 中的两个成员 binlog 和 redo log。然而,这只是 MySQL 家族里的两个小喽啰,Mysql 可以做到高性能高可靠,靠的绝对不只有他们俩。
一个事务读取了另外一个事务修改后记录 强调的是 update 和delete ,只需要锁住满足条件的记录即可
查询流程,我们是不是再研究下更新流程、插入流程和删除流程? 一条查询sql的完整执行流程(从连接到引擎,穿插涉及到的知识,超详细) 在数据库里面,我们说的update操作其实包括了更新、插入和删除。如果大家有看过MyBatis的源码,应该知道Executor里面也只有doQuery()和doUpdate。的方法, 没有 doDelete()和 dolnsert()。 更新流程和查询流程有什么不同呢? 取到数据前和查询的基本流程也是一致的,也就是说,它也要经过解析器、优化器的处理,最后交给执行器。 区别就在于拿到符合条件的数据之后的操作。 但是,要学习更新的执行流程,我们需要先知道以下几个名词的含义: 贴图镇此博客(
在项目里面,多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到,但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来,定期去分析排查,那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了,它提供了SQL慢查询的日志,本文就分享下如何使用吧。
经常有读者问如何通过 IDE 调试 MySQL 的源码分析锁相关的知识,我整理了一下之前在掘金上的几篇文章,简单介绍一下如何在 Mac 下调试和几个简单的案例。
在事务场景中,隔离是必要的。是运行中的事务进行互相隔离。在事务运行中,“不会”出现互相干扰,这就是隔离性;根据影响程度的不同,隔离级别。
本篇文章会分析下一个sql语句在mysql中的执行流程,包括sql的查询在mysql内部会怎么流转,sql语句的更新是怎么完成的。
MariaDB/MySQL中的user由用户名和主机名构成,如"root@localhost",同用户名但不同主机名对MySQL/MariaDB来讲是不同的,也就是说"root@localhost"和"root@127.0.0.1"是不同的用户,尽管它们都是本机的root。
问题归纳起来就是:在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新...
单独备份表的话需要表在独立的表空间里面,即配置了innodb_file_per_table参数
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
持久化 程序可以定义为算法+数据。算法是我们的代码逻辑,代码逻辑处理数据。数据的存在形式并不单一,可以存在数据库,文件。无论存在什么地方,处理数据的时候都需要把数据读入内存。如果直接存在内存中,不就可以可以直接读了么?的确,数据可以存在内存中。涉及数据存储的的过程称之为持久化。下面golang中的数据持久化做简单的介绍。主要包括内存存储,文件存储和数据库存储。 内存存储 所谓内存存储,即定义一些数据结构,数组切片,图或者其他自定义结构,把需要持久化的数据存储在这些数据结构中。使用数据的时候可以直接操作这些结
问题归纳起来就是: 在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新...
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理,今天我们就从原理走向实战,分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景,相信小伙伴们也能举一反三,灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
锁是数据库系统区分于文件系统的一个关键特性。数据库使用锁来支持对共享资源进行并发访问,提供数据的完整性和一致性。此外,数据库事务的隔离性也是通过锁实现的。InnoDB在此方面一直优于其他数据库引擎。InnoDB会在行级别上对表数据上锁,而MyISAM只能在表级别上锁,二者性能差异可想而知。
然后你去这个目录下看,没有这个目录/var/lib/mysql/mysql.sock
为每一行数据添加锁,加锁慢,容易出现死锁竞争,因为锁的每一行数据,锁的力度小,所以并发高,Innodb支持行级锁,行级锁是支持事务的。
读写分离是基于主从复制上面布置的,需要使用Atlas软件,代理服务器上只需要安装mariadb客服端
MySQL 是最为流行的开源关系型数据库之一,有关它的使用、优化和运维处理相关的文章汗牛充栋。我个人也写过《MySQL探秘》和《MySQL死锁》系列文章,详细介绍了诸如 MySQL 内存结构、持久化机制、锁和事务等多方面的知识。不过上述知识大多数都来自《高性能MysQL》、《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》等书籍以及网上一些优秀博主的文章。
本篇文章会分析一个 sql 语句在 MySQL 中的执行流程,包括 sql 的查询在 MySQL 内部会怎么流转,sql 语句的更新是怎么完成的。
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。
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
1,从官网下载安装包 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
索引分为主键索引和辅助索引,辅助索引又分为唯一性索引,普通索引,复合索引,覆盖索引。
前言 本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念,然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。 1.0 基本概念简述 1.1
CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。 核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入、更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
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