我知道 MySQL 看我不顺眼,不就是他的好基友 Tomcat 不怎么搭理他了吗? 这能怪我? 谁让他那么慢?
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上,这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
墨墨导读:本文记录一次大量删除导致MySQL慢查的分析,大家有没有遇到过这种问题?
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,
当慢查在执行的时候,大部分的都是表现在 Sending data 的状态,我们通过 profiling 去确认下慢查的时间分布:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/740/1.html
全局锁是对整个数据库进行加锁的,执行Flush table with read lock对整个数据库加锁,执行之后会使得整个库处于只读状态,数据更新语句,数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
之前遇到一个DBA,在生产库上加字段,导致数据库连接数打满。原因就是MDL锁引起。下面让我来介绍一下MDL锁及其排查和处理方式。
这次新开了一个个人的mysql专栏,专门用于总结mysql的一些细节以及相关的案例总结,同时也包括了一些mysql的底层实现,在后续的篇章则是根据《mysql技术内幕innodb存储引擎》(第二版)来深入了解mysql中用的最多的存储引擎的内部细节。
对一个固定的技术组件的分析优化思路,即组件不是我们开发的,但又要分析优化它,怎么办?
主备切换有两种场景,一种是主动切换,一种是被动切换。而其中被动切换,往往是因为主库出问题了,由 HA 系统发起的。
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它的产生距今已有六十多年。随着信息技术和市场的发展,数据库变得无处不在:它在电子商务、银行系统等众多领域都被广泛使用,且成为其系统的重要组成部分。
一般情况下,如果我跟你说查询性能优化,你首先会想到一些复杂的语句,想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下,“查一行”,也会执行得特别慢。今天,我就跟你聊聊这个有趣的话题,看看什么情况下,会出现这个现象。
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源,今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例,MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章,再多的锁都难不倒你。
另一类表级的锁是 MDL(metadata lock)。MDL 不需要显式使用,在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是,保证读写的正确性。你可以想象一下,如果一个查询正在遍历一个表中的数据,而执行期间另一个线程对这个表结构做变更,删了一列,那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上,肯定是不行的。
对于大部分的开发人员而言,编写增删查改的sql语句通过数据库连接去操作数据库,但并不关心数据库是如何监听请求和从连接中把请求数据中提取出来,往往在意表结构,sql执行效率慢就给他们建立索引,完全把MySQL当作黑盒子去使用。
MySQL是一种关系型数据库管理系统,它支持多用户、多线程和多任务处理。在MySQL中,我们可以通过各种语法来进行数据库、表、字段以及数据的增删改查操作。下面将逐一介绍这些操作及其语法。
MySQL提供了不同等级的锁,按限制能力的划分,分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录: 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
很多新入职的小朋友可能和现在的我一样,对数据库的了解仅仅停留在建库建表增删改查这些操作,日常工作也都是用封装好的代码,别说底层原理了,数据库和系统之间是如何工作都不是很懂。
图中红色语句 LOCK WAIT为占用系统资源的语句,我们需要杀掉这个锁,执行 kill 线程id号。上面这条记录的id为199120823069, trx_mysql_thread_id 为 738178711, 所以我们执行:kill 738178711杀掉这个MySQL语句的线程即可。 执行之后:
MySQL更新记录,都知道怎么操作的,但是有没有想过并发update操作,会不会同时修改呢?也就是update操作会不会自动加锁?其实,update更新的时候会加锁的,所以在处理并发请求的,也经常用乐观锁(版本号、状态)进行判断,update操作自动加锁有两种情况:
在MySQL中,有些情况下仅仅查询一条语句,查询的过程也会非常慢,有时候还会出现不返回的情况,今天我们来分析可能造成这个现象的场景。
表操作 models.py from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column from sqlalchemy import Integer,String,Text,Date,DateTime from sqlalchemy import create_engine Base = declarative_base() class Users(Base): __tablenam
数据库优化有很多可以讲,按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段:单机数据库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据,超过这个值则需要考虑分库分表。另外,一般大企业面试往往会从单机数据库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践,数据库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正。
使用sqlalchmy从现有的表中获取数据(不是自己建表)。百度了一下,网上都是使用sqlalchemy自己先创建表,然后导入数据表的模型类进行增删改查;现在不是自己建表,该如何操作呢?
那么这里又有个新的问题了,如果在 InnoDB 下,多事务并发的情况下,如果事务A删除了 id=1 的数据,同时事务B又去读取 id=1 的数据,如果这条数据真的被删除了,那 MVCC 拿啥数据返回给用户呢?
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
今天盯上了我的“MySQL”收藏夹,打开一看,总共有18篇。简单筛选了一下,有15篇将会在这篇做出选择。 来吧!!!
分库分表就是我们把一个大表拆开分到不同的数据库实例上,比如将一个大表bt按照字段id(分区key)拆分成32个库中。分区key的选择尽量减少跨库和跨表查询。
MyBatis 是一款优秀的半自动的ORC持久层框架,它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO(Plain Old Java Objects,普通老式 Java 对象)为数据库中的记录。
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
当发现某些用户使用大量的连接占用服务器的资源时,可以通过设置全局变量“max_user_connections”来限制用户的连接,并可以通过下面的变量限制单独的用户使用资源:
熟悉MySQL的都知道MySQL服务端实现主要分为Server层和存储引擎层。Server层负责接收和管理客户端连接、管理缓存、解析SQL、优化SQL、调用存储引擎执行SQL;存储引擎层主要负责存储、查询数据。
使用连接池的两种方式 第一种方式: 直接从SessionFactory里获取,此时如果需要开启多个进程,那么创建连接池的代码一定要放在循环里面 不然的话每个进程都是用一个session了 from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine from models import Student,Course,Student2Course engine = create_engine( "my
大致流程:主库将变更写binlog日志,然后从库连接到主库之后,从库有一个IO线程,将主库的binlog日志拷贝到自己本地,写入一个中继日志 relay日志中。接着从库中有一个SQL线程会从中继日志读取binlog,然后执行binlog日志中的内容,也就是在自己本地再次执行一遍SQL,这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。
MySQL5.7.38主从架构,主节点唯一索引上(唯一索引不是主键)有重复值,全部从节点报1062,SQL线程状态异常,根据SQL线程报的binlog位置点,insert 数据时有重复值,插入失败
高性能网站架构方案(一)——MySQL提升 原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Mysql响应速度提升——HandlerSocket 1、概述 HandlerSocket作为Mysql的插件运行,在Mysql体系架构中绕开了SQL解析,让程序直接和InnoDB引擎进行交互。并且其可以通过合并写入、简单协议等手段,提高数据访问性能,在CPU密集型应用中优势明显。 HandlerSocket可以理解为MySql的NoSql插件,其所谓的CPU密集型优势指的是,对于处理复
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时,不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力,这一切在 MySQL 中都是由服务器和存储引擎来实现的。解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制,锁在功能上分为共享锁 (shared lock) 和排它锁 (exclusive lock) 即通常说的读锁和写锁; 锁的粒度上分行锁和表锁,表级锁MySQL 里面表级别的锁有两种:一种是表锁,一种是元数据锁(meta data lock,MDL)
索引常见的类型有哈希索引,有序数组索引,二叉树索引,跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。
mysqldump解决了mysql数据库的备份,它只是基于某个时间点做备份,无法解决实时备份的问题,为了解决mysql实时备份的问题,mysql官方推出了mysql主从备份机制,可以让用户通过设置mysql主从来实现数据库实时备份。
数据库锁机制简单来说,就是数据库在多事务并发处理时,为了保证数据的一致性和完整性,数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源,这个资源是和事务关联在一起的,当某个事务获取了锁,在提交或回滚之前,就一直持有该锁。
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