这几天在读《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》,对 Innodb逻辑存储结构有了些了解,顺便也记录一下;
之前分享了关于MySQL分页实现方案的文章《如何优雅地实现分页查询》,有些读者觉得写得太浅显了,今天我们就继续探讨这个话题,当然由于能力有限,这篇文章也未必能够达到某些读者的预期,但我觉得只要有一部分哪怕只有几个读者读了我的文章有所收获,我就很满足了。当然如果有写得不好的地方,也请指正,我是很乐意跟大家探讨的。废话不多说了,今天我们主要从查询性能的角度来继续探讨MySQL分页这个话题。先来回顾下之前提到的MySQL分页的2种常见的方案:
前两天碰到了一个问题,MySQL的一张表,1220万数据量,需要删除1200万数据,仅存储20万数据,讨论了三种方案,
1. 延迟一直在增大, 说明mysql复制线程是正常的, 使用 show slave status 查看主从延迟相差多少
**读锁:**共享锁S-lock,读操作时添加,所有用户(包括当前用户)只可读不可写
myisam只支持表锁,innodb支持表锁和行锁。锁机制消耗性能,容易发生阻塞,拖慢网站速度。
一般备份恢复都是用的binlog, redo log好像从来没去管过, 就跟不会坏似的...(这跟redo设计有关).
offset:表⽰偏移量,通俗点讲就是跳过多少⾏,offset可以省略,默认为0,表
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
本人看到聊天群里面有人发多个Typecho站点共享同一用户数据库然后我就百度了一下就发现是可以实现的,跟我的想法差不多。
-P: 随机端口映射,容器内部端口随机映射到主机的端口,格式为:主机(宿主)端口:容器端口
Result:查询不到数据,由于 desc 是 keyword ,不会被分词器解析,需精确匹配查询
注: mysql 5.7.33 和 8.0.23 之前的版本, 存在BUG 95597 即: 密码存在 # 字符, 会被当做注释. 修复: 使用双引号将字符串引起来
建表sql大家也不用扣细节,只需要知道id是主键,并且在user_name建了个非主键索引就够了,其他都不重要。
一、角色划分 1、MySQL数据库规划 我现在的环境是:zhdy04和zhdy05已经做好了主主架构配置,现在需要的是把两台或者多台从服务器与主一一同步。 如果搭建主主环境,参照此链接! 主机名 IP 地址 角色 Mysql_server_id zhdy04 192.168.230.145 masterA 145 zhdy05 192.168.230.146 masterB 146 zhdy06 192.168.230.147 slaveA 147 zhdy07 192.168.230.148 slaveB
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。
【声明】:本文中的实验仅限于特定数据库和特定框架。不同数据库,数据库服务器的性能,甚至同一个数据库的不同配置都会影响到同一段代码的性能。具体情况请在自己的生产环境进行测试。
ibd2sql是一个使用python3编写的离线解析MYSQL INNODB存储引擎的ibd文件的工具. 无第三方依赖包, 纯python3代码. 使用GPL-3.0 license.
JMX 的全称为 Java Management Extensions。顾名思义,是管理 Java 的一种扩展,通过 JMX 可以方便我们监控 Kafka 的内存,线程,CPU 的使用情况,以及生产和消费消息的指标。
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的,但是,当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力,并且需要对所有数据进行分页,问题就会出现,为了实现分页,每次收到分页请求时,数据库都需要进行低效的全表遍历。
在刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
① 分组查询中,select 后面只能出现,在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选,而 having 是在分组结束后的结果里筛选,最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即:该字段必须使用),一般与 group by 连用 ④ 分组查询中,若一个字段在一个组内有多个结果,则后一个结果覆盖前一个结果
sharding-jdbc对SQL解析的源码主要在下图所示parsing模块中,由下图可知SQL解析主要分为两部分:lexer和parser。lexer就是本文需要分析的词法分析:
MySQL 源码数量庞大,各种功能的代码盘根错节,相互交织在一起,形成一张复杂的网。
我们大家都知道MySQL数据库的优化是相当重要的。其他最为常用也是最为需要优化的就是limit。MySQL的limit给分页带来了极大的方便,但数据量一大的时候,limit的性能就急剧下降。 同样是取10条数据 select * from users limit 10000,10 select * from users limit 0,10 就不是一个数量级别的。 网上也很多关于limit的五条优化准则,都是翻译自MySQL手册,虽然正确但不实用。今天发现一篇文章写了些关于limit优化的,很不错。
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
这里使用的是macfee的mysql audit插件,虽然日志信息比较大,对性能影响大,但是如果想要开启审计,那也应该忍受了。介绍几个参考地址:
分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据,以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中,我们将详细介绍SQL中的分页查询,包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
线上服务器,有张大表需要用pt-archiver根据时间划分归档大量数据到另一个新表中。原先200G的表,在归档完成后,du -hs 显示依然是200G的大小,删除了大量的行记录但是实际上空间是不会释放的。
一、问题由来 mysql在5.6.5上开始在命令行中直接填入用户密码会提示错误,例如: $./mysql -h10.10.30.18 -uwoqutech -pwoqutech -ss -e 'select @@server_id'Warning: Using a password on the command line interface can be insecure.330618 如果你要写一个脚本调用mysql命令来获得server_id的值,这个Warning的信息绝对是你的噩梦。 提示这个安
SHOW BINLOG EVENTS 的详细用法可以参考 SHOW BINLOG EVENTS Syntax
电商中:我们想查看今天所有成交的订单,按照交易额从高到低排序,此时我们可以使用数据库中的排序功能来完成。
最近在工作中,我们遇到了一个需求,甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标,我编写了一条SQL查询语句,并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多,只有3000多条,但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作,不幸的是,每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
本项目基本目标:在猫眼电影中把top100的电影名,排名,海报,主演,上映时间,评分等爬取下来
debezium-v1.1.1.Final/debezium-connector-mysql/src/main/java/io/debezium/connector/mysql/RecordMakers.java
jdbc conection configuration:连接池、URL、driverclass、 user、password。
也可以使用gdb查看生成binlog过程的, 但是太复杂了... 还是看源码注释方便点.
The Spark Streaming integration for Kafka 0.10 is similar in design to the 0.8 Direct Stream approach;
在写 select 语句的时候,使用 limit, offset 可能就像是我们吃饭喝水一样自然了。
在我们使用查询语句的时候,经常要返回前几条或者中间某几行数据,这个时候怎么办呢?不用担心,mysql已经为我们提供了这样一个功能-limit。
可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。每次显示最多 M 条,从第 N 条记录开始算
准备给ibd2sql加个解析 mysql 5.7 的ibd文件功能. mysql 8.0的元数据信息是存储在ibd文件的sdi page里面的. 但是mysql 5.7 的表结构信息是存储在 frm 文件的, 所以就得解析下这个frm文件了. 本以为它是文本文件, 很遗憾, 还是二进制的....
即告警提示应用系统 MySQL MGR 发生了切换,由故障前的三节点 MGR 集群,切换为包括 Pri:10.x.y.96 Sec:10.x.y.97 两个节点集群。
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题,➤Ta来了,Ta来了,Spark基础能力测试题Ta来了!,收到的反馈还是不错的。于是,在正式结课Spark之后,博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题,希望大家能有所收获✍
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