一大早收到一封oracle官方发来的邮件,邀请我参加mysql改版的网路研讨会。作为一个后端开发者,想必对mysql是非常是熟悉了。下面来聊一聊mysql8.0的新特性。 临时表的改进 在MySQL5.7中,所有的临时表都被创建在一个叫“ibtmp1”的表空间中。另外,临时表的元数据也将存储在内存中(不再存储在frm文件中)。 在MySQL8.0中,使用临时表存储引擎作为临时表(为优化JOIN、UNION等操作而创建的)存储的默认引擎,从而替换掉了原有的内存存储引擎。 新的引擎使得VARCHAR和VARBI
在MySQL5.7中,所有的临时表都被创建在一个叫“ibtmp1”的表空间中。另外,临时表的元数据也将存储在内存中(不再存储在frm文件中)。
数据库作为项目中必不可少且运行速度相对较慢的一环,尤其是在大数据量下保证其更高的性能、更稳定的性能是每个后端程序员必备的技能。MySQL在执行查询语句时,会通过IO扫描磁盘,遍历数据表中的每一条数据,时间复杂度为O(N),当数据量达到百万级别时,查询的速度会极慢,严重影响用户体验。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
Redis是REmoteDIctionaryServer(远程字典服务器)的缩写,它以字典结构存储数据,并允许其他应用通过TCP协议读写字典中的内容。
索引的作用类似于字典前面的拼音,笔画。拼音的顺序是固定的,在不知道一个字怎么写时,可以快速根据拼音来找到对应的字。看到一个字不知道怎么读时,通过前面的笔画,也可以快速找到对应的字。通过拼音或笔画找到一个字,与在一整本字典中找到一个字,这两种方式的速度差距是非常明显的。
爱奇艺发展的大体时间线,2015 年前以离线分析为主,技术上是经典的 Hive + MySQL 方案,但缺点是报表查询比较慢,而且数据时效性差;2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别,分为两大类:Kylin 针对固定报表,在维度比较有限的情况下,通过一个预处理,TB 级别数据延时能在秒级,而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景,可以查询任意明细数据;2018 年以后从离线往实时去发力,其中 Kudu 支持实时插入和更新,Druid 支持事件流场景。
MySQL的NDB CLUSTER开发团队宣布NDB Cluster 8.0 正式发布。
innodb存储引擎支持B+树索引、全文索引以及哈希索引等常见的几种索引。需要注意的是,Innodb存储引擎支持的哈希索引是自适应的,Innodb存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引,它的构造类似于二叉树,根据key value键值对快速找到数据。
常言说得好,每个成功男人背后都有一个为他默默付出的女人,而对于MySQL来说,这个“人”就是InnoDB存储引擎。 MySQL区别于其他数据库的最为重要的特点就是其插件式的表存储引擎。而在众多存储引擎中,InnoDB是最为常用的存储引擎。从MySQL5.5.8版本开始,InnoDB存储引擎是默认的存储引擎。 InnoDB存储引擎支持事务,其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用。其特点是行锁设计、支持外键,并支持非锁定读,即默认读操作不会产生锁。 InnoDB通过使用多版本并发控制(MVCC)来获取高并发性,并且实现了SQL标准的4中隔离级别,默认为REPEATABLE级别。同时,使用一种被称为next-key-locking的策略来避免幻读现象的产生。除此之外,InnoDB存储引擎还提供了插入缓冲(insert buffer)、二次写(double write)、自适应哈希索引(adaptive hash index)、预读(read ahead)等高性能和高可用的功能。
使用 SHOW INDEX 命令来列出表中的相关的索引信息。可以通过添加\G来格式化输出信息
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大家都知道,对于面试官来说,没有办法能够很直接的能问到面试者对于SQL的理解,所以就会有很多千奇百怪的问题就出现了,比如 SQL 优化,索引创建原则,索引的最左匹配原则,唯一索引,联合索引,甚至就开始询问关于 MySQL 的存储引擎了。
在各类技术岗位面试中,似乎 MySQL 相关问题经常被问到。无论你面试开发岗位或运维岗位,总会问几道数据库问题。经常有小伙伴私信我,询问如何应对 MySQL 面试题。其实很多面试题都是大同小异的,提前做准备还是很有必要的。本篇文章简单说下几个常见的面试题,一起来学习下吧。
事务的性质: 原子性:同一个事务中的所有操作要不然全部成功要不然全部失败 一致性:一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处
我来更新了,本期是 MySQL 第二期,至此 MySQL 部分就全部更新完毕了,下一弹就是 Redis 篇了。
MySQL 8.0 将数据库元信息都存放于InnoDB存储引擎表中,在之前版本的MySQL中,数据字典不仅仅存放于特定的存储引擎表中,还存放于元数据文件、非事务性存储引擎表中。本文将会介绍MySQL 8.0对数据字典的改进,以及改进带来的好处、影响以及局限性。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,可以大大提高MySQL的检索速度。索引在MySQL中也叫做key,当表中的数据量越来越大时,索引对于查询性能的影响非常大。
MySQL与其它的数据库一样,需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前,它们以各种文件的形式保存在不同的地方,例如 .FRM , .TRG ,.TRN等等。随着时间的推移,这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后,查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息,选择出一个执行效率最优(MySQL系统认为最优)的执行计划,然后根据执行计划,调用存储引擎提供的接口,获取数据。
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据,大家平时在进行MySQL数据导出的时候,如何数据量不大(万级记录)可能不会遇到这样那样的问题,下面就我前段事件导出MySQL千万级(目前量级8千万,已快到一亿)数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求,可能第一时间想到,直接全量查询不就好了,如果数据记录在几万条还好,当MySQL一个表的数据大于200W的时候,这个时候去查询已经非常吃力了,即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是,
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统,它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制,这种机制就叫作存储引擎 。
MyCat 是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,前端的用户可以把它看成一个数据库代理,用 MySql 客户端和命令行工具都可以访问,而其后端则是用MySql 原生的协议与多个 MySql 服务之间进行通信。MyCat 的核心功能是分库分表,即将一个大表水平切分成 N 个小表,然后存放在后端的 MySql 数据当中。
但是MySQL执行的时候,并不是按顺序执行的,MySQL执行sql语句是从from开始执行的,上面这条语句的执行顺序是:
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性,成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化,全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave,客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求,并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上,该引擎专为可扩展性和性能而设计,并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务(Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query)更快,而且成本只是其一小部分。
可以用新华字典做类比:如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录,那么按部首或拼音等排序的目录就是索引,使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
数据库实际上是一个用于存储数据的电子文件柜。同时,用户可以添加、删除、更改和检查数据。在企业应用中,数据库非常重要,因此程序员在面试时经常被问及数据库。当面试官问你对数据库优化了解多少时,你应该如何回
然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询,肯定速度要快很多
在MySQL 8之前的版本中,元数据分散地存储在多个地方,包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性,还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题,MySQL 8引入了事务数据字典,将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中,从而提供了一致性和可靠性的保证。
5.合理创建联合索引(避免冗余),(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
hash: 缺点:1. hash存储需要将数据文件添加到内存,比较耗费内存 2. 等值查询hash很快,但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多,hash不太适合
MySQL 8.0 系列的首个正式版 8.0.11 已发布,官方表示 MySQL 8 要比 MySQL 5.7 快 2 倍,还带来了大量的改进和更快的性能!
MySQL的优化方案有哪一些? 本文记录MySQL优化方案 ,梗概如下: 优化SQL 优化索引 (一)优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句,通过脚本命令来了解执行率较低的语句,
数据节点是MySQL NDB Cluster的分布式分片存储核心。MySQL服务器通常会访问其数据(在NDB中也称为SQL节点)。每个MySQL服务器都有自己的事务性数据字典(DD),其中存储了MySQL服务器需要使用的表,数据库,表空间,日志文件组,外键和其它对象的所有元数据。8.0版中的MySQL服务器的数据字典进行了改进,例如原子性和崩溃安全的DDL以及INFORMATION_SCHEMA实现等。在存储引擎级别,NDB拥有自己的分布式数据字典,该字典描述了可以使用本机NdbApi直接修改的全部模式对象。
索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据。对于索引,会保存在额外的文件中。
mysql 数据库作为现在互联网企业首选的数据库,我们程序员就应该对它多一些了解,我在拉勾训练营学到第五阶段啦,了解了mysql 整体架构,记录下来。
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