表信息 du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record* 12K /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss...中该表大小为31G，存在17G左右的碎片，大多由于删除操作造成的（记录被删除了，空间没有回收) ---- 备份还原该表到新的实例中，删除原来的复合索引，重新添加索引进行测试 mydumper并行压缩备份...30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片，和mysql的该表的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308...，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做DDL表更时间太长，delete历史数据）。...对大表进行DDL操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的DDL变更方式。 对大数据量表进行delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。
表信息 du -sh /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss/arrival_record* 12K /datas/mysql/data/3316/cq_new_cimiss...中该表大小为31G，存在17G左右的碎片，大多由于删除操作造成的（记录被删除了，空间没有回收) 备份还原该表到新的实例中，删除原来的复合索引，重新添加索引进行测试 mydumper并行压缩备份 user...30G /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd 没有碎片，和mysql的该表的大小一致 cp -rp /datas/mysql/data/3308...，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做DDL表更时间太长，delete历史数据）。...对大表进行DDL操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的DDL变更方式。 对大数据量表进行delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。
有道练习题“取得平均薪水最高的部门的部门编号（至少给出两种解决方案）”,我使用max函数进行获取，没问题，但还需要获取DEPTNO，需要获取DEPTNO就必须分组，我通过group by之后max函数就失效了
MySQL数据库中的锁还是非常重要的，本文重点给大家详细的来介绍下MySQL数据中的各种锁。...一、表锁和行锁 1.表锁 表锁的优势：开销小；加锁快；无死锁 表锁的劣势：锁粒度大，发生锁冲突的概率高，并发处理能力低 加锁的方式：自动加锁。...3.表锁和行锁对比 锁定粒度：表锁 > 行锁 加锁效率：表锁 > 行锁 冲突概率：表锁 > 行锁 并发性能：表锁 < 行锁 二、锁的细分 锁名 锁级别 英文名称 共享锁 行锁 Shared Locks...2.MySQL中锁的本质 在MySQL数据库中，锁的本质就是对索引打上标记，如果当前表没有索引，则直接找到sequence/rownum这样的默认表序列，完成锁表。...好了~本文就介绍到这里，希望对你有所帮助哦！
1、分区表（Partitioning） 分区表是MySQL中一种将数据分散存储在多个物理子表中的技术，但从逻辑上看，它们仍然被当作一个表来对待。...3、集群（Clustering） MySQL集群是一种数据库架构，旨在通过在多台服务器之间分布数据和查询负载来提高性能、可靠性和可扩展性。这种架构通常用于需要高可用性、容错和可扩展性的大型应用。...MySQL集群类型 MySQL Replication Cluster：基于主从复制，用于读写分离和负载均衡。 MySQL NDB Cluster：一个高性能分布式数据库系统，使用NDB存储引擎。...测试集群 在主节点上创建数据库和表，并插入一些数据。然后，从其他节点上查询数据，以确保复制正常工作。 注意事项与监控 网络稳定性：集群中的节点需要稳定的网络连接以确保数据一致性。...负载均衡：使用负载均衡器（如MySQL Router）来分发查询到不同的节点，以提高性能。 扩展性计划：在设计集群时考虑未来的扩展需求，以确保可以平滑地添加新节点。
特别是在使用MySQL InnoDB集群时，如何确保数据在各个节点之间同步并避免数据分叉或冲突，成为了系统和数据库管理员必须面对的问题。...mysql.gtid_executed表的基础知识 mysql.gtid_executed表用于存储全局事务标识符（GTID）的执行信息。...表检查数据一致性 当我们有一个InnoDB集群，其中有多个节点，可以使用mysql.gtid_executed表来检查各个节点之间是否存在数据分叉或冲突。...通过对该表的细致分析，不仅可以检查数据是否在各个集群节点之间同步，还可以在出现问题时，提供有价值的调试信息。...通过合理地使用mysql.gtid_executed表，可以更加高效地管理复杂的MySQL InnoDB集群环境，确保数据的一致性和可靠性。
内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页”。...刷脏页的四个场景： redo log满了 更新redo log是必须的一个节点，redo log满了只能排队等待redo log刷出空闲的位置；我想什么时候redo log才会被写满呢？...生产的速度远大于消费的速度；数据库出问题了，cpu和io资源被别的地方大量占用 内存满了 对应的就是系统内存不足。...在innodb的内存buffer pool中，用 free list 来维护未使用页，用flush list维护脏页，用lru list来维护使用页 mysql空闲的时候 为了提高效率，mysql有空就会刷脏页...比如一个查询语句执行时间特别长，FTWRL语句关闭表时被堵住，之后的查询全部被堵住。
，目前也只是通过传统的分表、分库等解决方案进行优化，但性能提升未达到预期，且后续维护升级复杂麻烦，不能很好的满足存储和性能弹性水平扩展的需求。...MySQL 。...测试及上线过程中的一些问题 由于前期我们对 TiDB 的了解还不深，在此迁移期间碰到的一些兼容性的问题，简单列举如下： 比如 TiDB 的自增 ID 的机制； 表外键级联机制； 排序的时候需要使用字段名等...以上问题咨询 TiDB 的工程师后，很快的得到了解决，非常感谢 TiDB 团队的支持以及快速响应。...另外，在使用 TiDB 1.0 版本的过程中我们也遇到过如下问题： 集群中某个 TiKV 节点的 SSD 满了，但是集群不认为满了，继续要求该节点写入数据，导致进程宕机。
问题2：为什么Hbase能读写很快？...2、需求 需求1：必须实现分布式存储，利用多台机器的硬件资源从逻辑上整合为一个整体 类似于HDFS设计思想 需求2：必须实现将数据存储在内存中，读写速度才能很快 为什么HDFS也是分布式...对当前最新的数据进行读取处理应用 冷：大概率不会被用到的数据 在实时架构中，已经产生很久的数据 热：大概率会被用到的数据 在实时架构中，刚产生的数据 解决：Hbase将数据写入内存中，如果内存中存储的数据满了...会分布式存储到多台机器上 知识点07：HBASE中的存储概念 1、数据行设计 Rowkey：行健，这个概念是整个Hbase的核心，类似于MySQL主键的概念 MySQL主键：可以没有，唯一标记一行...中概念的区别 简述Hbase集群的架构组成及角色功能 2、操作题 基于知识点11，导入虚拟机并测试Hbase集群读写成功
前言 随着mysql存储的数据量越来越大，mysql查询单表时的响应速度也会随之变慢，尤其是当单节点承载的数据量超出一定的范围后，比如单表超过2000万之后，查询响应速度会下降的很快，因此，一方面可以考虑...15个，否则整体性能下降的很快 每个节点都是普通的mysql/percona服务器，可以将现有的数据库服务器组成集群，反之，也可以将集群拆分成单独的服务器 每个节点都包含完整的数据副本 PXC集群主要由两部分组成...PXC最大的优势：强一致性、无同步延迟 PXC优势 服务高可用 数据同步复制(并发复制)，几乎无延迟 多个可同时读写节点，可实现写扩展，不过最好事先进行分库分表，让各个节点分别写不同的表或者库，避免让galera...第一个启动的PXC节点是主节点，它要初始化PXC集群 PXC启动之后，就没有主节点的角色了 PXC集群中任何节点都是可以读写数据 在机器1上执行： docker swarm init 执行完毕，产生如下的一行命令...，PXC集群属于同步复制类型的集群，即在某个几点上操作DB之后，其他节点同步会去复制数据，比如我们在节点1上面创建一个test的数据库，很快你会发现在第二个节点的库中也创建了 图片.png 同时，我们再在
全表扫描对 server 层的影响 假如有如下全表扫描： mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file...如果发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。 流程如下： ?...如果你看到 State 的值一直处于“Sending to client”，就表示服务器端的网络栈写满了。...全表扫描对 InnoDB 的影响 InnoDB 内存的一个作用，是保存更新的结果，再配合 redo log，就避免了随机写盘。...1 秒，因此还是会被保留在 old 区域； 再继续扫描后续的数据，之前的这个数据页之后也不会再被访问到，于是始终没有机会移到链表头部（也就是 young 区域），很快就会被淘汰出去。
前言 性能测试过程中，数据库相关指标的监控是不可忽视的，在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。...Closing tables 正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。...Opening tables 这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。...它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。 Sleeping 正在等待客户端发送新请求. System lock 正在等待取得一个外部的系统锁。...大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。 show status 查看MySQL服务器状态信息。 ?
可能需要经过copying to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成， info列，显示这个sql语句，因为长度有 限，所以长的sql语句就显示不全...Closing tables 正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。 ...Opening tables 这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。 ...因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。 Reopen table 获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。...它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。 Sleeping 正在等待客户端发送新请求. System lock 正在等待取得一个外部的系统锁。
所以大表全表扫描，看起来应该没问题。这是为啥呢？ 问题分析 全表扫描对MySQL服务的影响 假设，我们现在要对一个200G的InnoDB表db1. t，执行一个全表扫描。...若发送成功，就清空net_buffer，然后继续取下一行，并写入net_buffer。...若发送函数返回EAGAIN或WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。...服务端发送阻塞 若看到State一直是“Sending to client”，说明服务器端的网络栈写满了。 若客户端使用–quick参数，会使用mysql_use_result方法：读一行处理一行。...若一个 Buffer Pool满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。
这是学习笔记的第 2223 篇文章 读完需要 9 分钟 速读仅需7分钟 今天中午的时候，突然收到几条报警邮件，提示数据库的域名服务时断时连，感觉到不大对劲，赶紧连接到线上环境确认，发现数据库的连接池已经满了...，我们同步进行问题的排查，我这里做的第一件事情就是暂时关闭数据库的高可用切换，避免高可用切换导致的不可用连环问题（这里的极端就是这个主库可能会产生数据差异，如果切到从库，问题依旧，就少了最后一道可用性屏障...但是没过一会，连接池就又满了，show processlist查看，发现有不少会话是在Cleaning up的状态，所以连接数也是一升再升，最后调整到了1500左右，整个数据库开始变得很卡，查看系统负载却不高...MySQL 5.7版本中的新特性可以在线扩展Buffer Pool,但是在这种连接池溢出的情况下，资源消耗的争用很高，在线扩展比以往要长，所以我这边做了预案，如果数据库无法启动，立马需要切换域名到Slave...重启之后很快恢复了业务，整体的连接池是比较稳定了，经过后续的排查，发现业务侧有一条SQL比较奇怪，有10张表会使用union的语法组合查询，而且都是全表扫描，经过快速评估，我们补充了索引，整个问题就基本得到了解决
3、分库分表 + 水平拆分 + MySQL集群 技术和业务在发展的同时，对人的要求也越来越高！ 本质：数据库（读，写） 早些年MyISAM： 表锁，十分影响效率！...高并发下就会出现严重的锁问题 转战Innodb：行锁 慢慢的就开始使用分库分表来解决写的压力！ MySQL 在哪个年代推出 了表分区！这个并没有多少公司 使用！...MySQL 的 集群，很好满足哪个年代的所有需求！ ? 4、如今最近的年代 2010--2020 十年之间，世界已经发生了翻天覆地的变化；（定位，也是一种数据，音乐，热榜！）...MySQL 等关系型数据库就不够用了！数据量很多，变化很快~！ MySQL 有的使用它来存储一些比较大的文件，博客，图片！数据库表很大，效率就低了！...如果有一种数 据库来专门处理这种数据, MySQL压力就变得十分小（研究如何处理这些问题！）大数据的IO压力下，表几乎没法更大！ 目前一个基本的互联网项目！ ?
若发送函数返回EAGAIN或WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。...服务端发送阻塞 若看到State一直是“Sending to client”，说明服务器端的网络栈写满了。 若客户端使用–quick参数，会使用mysql_use_result方法：读一行处理一行。...这时查询无需读磁盘，直接从内存取结果，速度很快。所以，Buffer Pool能加速查询。 而BP对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存命中率。...若一个 Buffer Pool满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。...再继续扫描后续的数据，之前的这个数据页之后也不会再被访问到，于是始终没有机会移到链表头部（New区），很快就会被淘汰出去。
如果发送函数返回 EAGAIN 或 WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。...如下图2 所示为服务端发送阻塞的情况： 如果你看到 State 的值一直处于“Sending to client”，就表示服务器端的网络栈写满了。...另一方面，如果你在自己负责维护的 MySQL 里看到很多个线程都处于“Sending to client”这个状态，就意味着你要让业务开发同学优化查询结果，并评估这么多的返回结果是否合理。...全表扫描对 InnoDB 的影响 在 第2篇 和 第15篇 文章中，我介绍 WAL 机制的时候，和你分析了 InnoDB 内存的一个作用，是保存更新的结果，再配合 redo log，就避免了随机写盘。...你看，这时候查询根本不需要读磁盘，直接从内存拿结果，速度是很快的。所以说，Buffer Pool 还有加速查询的作用。
若发送函数返回EAGAIN或WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。...服务端发送阻塞 若看到State一直是“Sending to client”，说明服务器端的网络栈写满了。...这时查询无需读磁盘，直接从内存取结果，速度很快。所以，Buffer Pool能加速查询。 而BP对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存命中率。...若一个 Buffer Pool满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。...再继续扫描后续的数据，之前的这个数据页之后也不会再被访问到，于是始终没有机会移到链表头部（New区），很快就会被淘汰出去。
可以看到不一样的地方，一个是引入了metaserver它主要是做一些集群的协调。broker还在，底层的存储有两个，一个是用MySQL，一个是KAFKA。...所以就现在来说这个模式可以做得非常好，非常大量的数据的，都不是特别重要的，可以KAFKA，很重要的都是MySQL这边，整套系统都是自己的。...以MySQL为例，首先是讲消息的存储。一个是这些表的设计，只有ID的索引，即只有主键是有索引的，其他都没有索引。...原来MySQL有一个很大的问题是说，数据清理很烦。目前的版本可以支持一个表里面可以按ID或者按date等等去做一些partition，然后这个数据不要了，就drop掉一个partition就可以了。...单机到集群 单机的优化，主要是focus在两点，可以很快的写进去、很快的传递到客户端。但单机肯定有极限，怎么扩展到集群上？集群关注扩展性，怎么样通过加一个broker加一个DB，整个的容量就上去了？
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