作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第一篇,总结了MySQL的基础架构、一个查询语句的执行过程 以及 一条更新语句的执行过程。
本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法,及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。
前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块,包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。今天我们来一起看看一条更新语句又是怎么一个执行流程。
在上一篇文章中,我们从一个查询语句的执行流程知道了 MySQL 架构可分为 Server 层和存储引擎层,以及各个层级的具体部件。
当我们需要修改一个记录时,数据库会先根据条件找到要修改的数据,然后执行修改写入操作,因此我们再分析写操作的执行过程时,其实是包含读语句的执行过程的。
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章,我发现自己的切入点有一些问题,虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性,但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候,去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章,分析SQL语句从头到尾的执行,串连一下MySQL当中的基础知识点。
在 MySQL架构(二)SQL 更新语句是如何执行的?中,小鱼介绍了SQL 更新语句的执行流程,文章中考虑初次介绍MySQL 架构,涉及到服务层的流程并没有展开介绍。
MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
先声明一点:ON DUPLICATE KEY UPDATE 这个子句是MySQL特有的,语句的作用是,当insert已经存在的记录时,就执行update。
新版 Mysql 中加入了对 JSON Document 的支持,可以创建 JSON 类型的字段,并有一套函数支持对JSON的查询、修改等操作,下面就实际体验一下 创建带有 JSON 字段的表 比如一个‘文章’表,字段包括 id、标题 title、标签 tags 一篇文章会有多个标签,tags 就可以设为 JSON 类型 建表语句如下: CREATE TABLE `article` ( `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title
在上一篇《面试官:你说说一条查询SQL的执行过程?》中描述了Mysql的架构分层,通过解析器、优化器和执行引擎完成一条SQL查询的过程,那这一篇续上继续说明一条更新SQL的执行过程。
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比,有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范,扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范,从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
之前你可能经常听DBA同事说,MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,惊叹的同时,你是不是心中也会不免会好奇,这是怎样做到的呢?
1. 背景# 最近有一个需求,需要根据业务需求更新数据库中某张表的state字段数据,这其实是一个很简单的需求,sql语句就一行更新语句:update table set state = ? wher
插入的时候 后面括号的数据和前面要插入的字段数量和类型必须是一致的。 如果是字符型 得用 '' 或者""引起来。
◆背景介绍 2020年6月,商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁,商品数据库主从更新数据量大,约每分钟54万多条更新,约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件,在数据库IO能力一定的情况下,发生数据同步延迟,影响写入与读出的及时性,进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析,会花费大量人力。抛开系统本身,当商品多个应用都在读写商品库,并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下,分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本,解析出来
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:
还是先在粉板上记一下方便。如果掌柜没有粉板,每次记账都翻账本,效率是不是低死啦? MySQL也有这个问题,若每次更新操作都写进磁盘,然后磁盘也要找到对应记录,然后再更新,整个过程IO成本、搜索成本都很高。 何解?采用类似酒掌柜粉板的思路。
前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
相信平时大家在开发时都会使用MySQL数据库,它是目前比较火的一款数据库工具,对于大多数企业的业务来说,MySQL可以很完美地支持了。
redo是引擎层的日志,而且是InnoDB特有的。InnoDB的redo log是有固定大小的,比如可以配置为 一组4个文件(logfile-1,logfile-2,logfile-3,logfile-4),每个文件的大小是1GB,那么它总共可以记录4GB的操作。一个环状循环结构,从头开始写,写到末尾又回到开始循环写。
在上一篇中,我们知道了一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log(二进制日志)和 redo log(重做日志)和 undo log(回滚日志)。
连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。如果用户名密码验证通过后,连接器会到权限表里面查出你拥有的权限。之后该连接的权限验证都依赖于刚查出来的权限。
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
通过前面几篇教程的预热,我们已经连接上数据库,创建好了数据表,填充好了数据,接下来,就是在 Laravel 应用中实现对数据库的增删改查了。
这是图解MySQL的第2篇文章,这篇文章会通过一条SQL更新语句的执行流程让大家清楚地明白:
前文回顾: 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息
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。
MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态. mysql> create table T(ID int primary key, c int);
上篇文章我们简单的了解了一大堆锁相关的概念,然后只是简单的演示了一下 InnoDB 和 MyISAM 之间 表锁 与 行锁 的差别。相信大家还是意犹未尽的,今天我们就来用代码说话,实际地操作一下,看看如何进行手动的加 表锁 与 行锁 ,并进行一些相关的实验测试。
相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
首先,InnoDB会判读缓冲池里是否存在 id = 1 这条数据,如果不存在则从磁盘中加载到缓冲池中,而且还会对这行数据加独占锁,防止多个sql同时修改这行数据。
之前我们了解了一条查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
MySQL的锁机制,就是数据库为了保证数据的一致性而设计的面对并发场景的一种规则。
在上篇文章中,主要为大家介绍的是DDL语句的用法,可能细心的同学已经发现了。本篇文章将主要聚焦于DML语句,为大家讲解表数据相关操作。
上面的查询语句中,我们使用了select…for update的方式,这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。
在 第25 和 第27 篇文章中,和你介绍了主备切换流程。通过这些内容的讲解,你应该已经很清楚了:在一主一备的双 M 架构里,主备切换只需要把客户端流量切到备库;而在一主多从架构里,主备切换除了要把客户端流量切到备库外,还需要把从库接到新主库上。
本篇文章会分析下一个sql语句在mysql中的执行流程,包括sql的查询在mysql内部会怎么流转,sql语句的更新是怎么完成的。
上篇教程我们介绍了 MySQL 的安装以及如何在客户端连接并管理 MySQL 数据库,今天我们来简单过一下日常常用的 SQL 语句,以 phpMyAdmin 作为 GUI 工具为例进行演示。
还记得刚上研究生的时候,导师常挂在嘴边的一句话,“科研的基础不过就是数据而已。”如今看来,无论是人文社科,还是自然科学,或许都可在一定程度上看作是数据的科学。
一个更新语句执行的时候整个过程跟查询的步骤是类似的,具体可以看之前的文章:MySQL实战 | MySQL逻辑架构—一条查询SQL是如何执行的,在一个表上有更新的时候,跟这个表有关的查询缓存会失效,所以这条语句就会把表上所有缓存结果都清空。这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。 根据id更新某条数据,分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索引。然后,执行器负责具体执行,找到这一行,然后更新。 与查询流程不一样的是,更新流程还涉及两个重要的日志模块:redo log(重做日志)和 binlog(归档日志)。
以下语句实现mysql批量插入更新功能。插入数据,如果数据库中 主键,或者 唯一索引, 组合索引,已存在,则更新 on duplicate key update后的字段, 主键或者 唯一索引, 组合索引不变。
倘若剥开研究领域的外衣,将人的操作抽象出来,那么科研的过程大概就是根据数据流动探索其中的未知信息吧。当然科学研究的范畴涵盖甚广,也不是一两句话能够拎得清的。不过从这个角度上的阐述,也只是为了引出数据的重要性。
在 MySQL架构(二)SQL 更新语句是如何执行的?中说到了 redo log 和 binlog 日志文件,在事务执行过程中,会分两个阶段写入这两份日志文件中,这也是为了保证两份日志之间的一致性,即维护 mysql 的数据一致性。
Mysql数据库在处理并发中下了很多功夫,锁是为了更好的保护数据的正确和可靠,Mvcc是维持一个数据的多个版本,使得读写操作没有冲突的解决并发的数据库方案。
PS:因为视图不包含数据,所以每次使用视图,都必须处理执行所需的任何一个检索;如果使用了多个联结和过滤创建了复杂的视图或嵌套视图,性能下降比较明显。
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