问题描述 在做项目的过程中,由于写SQL太过随意,一不小心就抛了一个死锁异常,如下:
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。
例如:select * from goods where id = 1 for update;
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。
群里一网友这两天刚入职新公司,遇到一个重启 MySQL 服务后,自动增长值丢失问题,差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload:
答案来自这个链接: 每日一面 - mysql 的自增 id 的实现逻辑是什么样子的?
此前的文章中,我们介绍了 mysql 中的事务和锁机制。 一文讲透 MySQL 的 MVCC 机制 MySQL 锁机制(上) — 全局锁与表级锁 MySQL 锁机制(下) — 细说 InnoDB 行锁(记录锁、间隙锁与临键锁)
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。
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
MySQL InnoDB 引擎默认主键索引是 B+ 树索引,也是聚集索引,为何叫聚集索引呢?
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聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
mysql内部索引是由不同的引擎实现的,主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引,这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性,这个设计假设自增主键是连续的。但实际上,这样的假设是错的,因为自增主键不能保证连续递增。
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
Mysql中事务的隔离级别分为四大等级:读未提交(READ UNCOMMITTED)、读提交 (READ COMMITTED)、可重复读 (REPEATABLE READ)、串行化 (SERIALIZABLE)。
例1: 没有携带on的条件字句,此条slq查询的结构集等价于,a表包含的条数*b表包含的乘积:
ps:modify只能改字段数据类型完整约束,不能改字段名,但是change可以!
哈喽,好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
表的约束,实质上就是用数据类型去约束字段,但是数据类型的约束手法很单一,比如,我们在设置身份证号这个字段,数据类型唯一起的约束是它属于char类型或者varchar类型,不能是浮点型也不能是日期时间类型,但是这样还不够,身份证号需要有唯一性,是每个合法公民的唯一标识。因此需要额外增加一些手段去进行约束,以便更好的保证数据的合法性。
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:
很多小伙伴应该知道,在 MySQL 中主键不应该使用随机字符串。但是主键不用随机字符串用什么?主键自增?主键自增就是最佳方案吗?有没有其他坑?今天我们就来讨论下这个话题。
我们说到事务,就得说到事务的ACID特性,为什么需要隔离性呢?因为事务要能够允许并发执行,并发执行为了同时保证数据的安全性,一致性和并发的效率,就需要设置事务的隔离级别
表锁是MySQL中最基本的锁策略,并且是开销最小的策略。表锁会锁定整张数据表,用户的写操作(插入/删除/更新)前,都需要获取写锁(写锁会相互阻塞);没有写锁时,读取用户才能获取读锁(读锁不会相互阻塞)。
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
在MyBatis-Plus中,主键ID的生成规则可以通过注解或配置文件进行配置。以下是常见的主键ID生成规则:
ps:这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的,阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题,当时也不大清楚里面的原理,硬着头皮回答的,当然,最终面试也没过,哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~
每个表有且⼀定会有⼀个聚集索引,整个表的数据存储在聚集索引中,mysql索引是采⽤B+树结构保存在⽂件中,叶⼦节点存储主键的值以及对应记录的数据,⾮叶⼦节点不存
每次插入一条数据,其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大,就算上一条数据被删除。
mysql的索引类型主要分为聚集索引和非聚集索引,通过聚集索引可以获取到整行数据,而通过非聚集索引只能获得主键id和当前字段。当我们要查询的字段就是非聚集索引叶子含有的字段(primary key + field),那么就不需要回表查询更多的字段,这就是覆盖索引。
小小明,「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理专家,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。
《MySQL性能调优,这个工具最有用》留了一个尾巴: select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性,为何检索过程完全不同? 什么是回表查询? 什么是索引覆盖? 如何实现索引覆盖? 哪些场景,可以利用索引覆盖来优化SQL? 这些,这是今天要分享的内容。 画外音:本文试验基于MySQL5.6-InnoDB。 一、什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
其实我们之前所讲的回表,就是两个索引树同时使用,先在二级索引树中搜索到对应的主键值,然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是,两个不同的二级索引树,会同时生效吗?理论上来说,应该是可以同时生效的,不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验,这种事情最好能够避免,如果发生了同时搜索两棵索引树的事情,大概是你的索引设计有问题,此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验,但是对于两个索引同时生效的知识点,我们还是要懂,一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
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作者:shuaibing90 来源:www.xysycx.cn/articles/2020/12/05/1607146183637.html
出于习惯,我们一般会加一列id作为主键,而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++,也就是每次都加1。
我们在业务开发的时候,经常会遇到table列表的需求,这也是最基本的需求之一。大多数都是根据输入条件查询对应数据,然后对数据进行分页显示。数据量小的时候基本没啥问题,但是如果数据量在千万级别以上,这个时候limit就非常慢了。
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