在数据库中,除传统的计算资源的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
在mysql中锁表与表解锁,我们用到lock与unlock了,今天我来给各位朋友整理一些在使用lock tables与unlock tables过程中的一些经验分享。
MySQL Online DDL 功能从 5.6 版本开始正式引入,发展到现在的 8.0 版本,经历了多次的调整和完善。本文主要就 Online DDL 的发展过程,以及各版本的区别进行总结。其实早在 MySQL 5.5 版本中就加入了 INPLACE DDL 方式,但是因为实现的问题,依然会阻塞 INSERT、UPDATE、DELETE 操作,这也是 MySQL 早期版本长期被吐槽的原因之一。
MySQLdump对于MySQL数据库备份是有一个很好用的命令,并且是MySQL自带的。 -d:只备份表结构,备份文件是SQL语句形式;只备份创建表的语句,插入的数据不备份。
先讲一下写该文章的原因,首先,工作中又遇到一条很熟悉的MySQL报错信息 Cause: java.sql.SQLException: Incorrect string value:Cause: java.sql.SQLException: Incorrect string value… (emoji表情存储导致),原因是MySQL的字符集导致的;其次,因为一直听说数据库变更可能锁表,但是一直不知道到底哪些操作会导致锁表。所以今天对相关知识做一个系统的整理。
MySQL各存储引擎使用了三种级别的锁定机制:table-level(表级锁定),row-level(行级锁定)和page-level(页级锁定)此处只介绍使用InnoDB存储引擎行过程中经常常遇到的问题以及解决方法。
在程序员的职业生涯中,总会遇到数据库表被锁的情况,前些天就又撞见一次。由于业务突发需求,各个部门都在批量操作、导出数据,而数据库又未做读写分离,结果就是:数据库的某张表被锁了!
1、在做数据库操作时,有时会因为自己的粗心或者程序设计上的缺陷导致锁表,在mysql中查看锁表和解锁的步骤如下:
为了给高并发情况下的mysql进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目,由于上报频率比较频繁且数据量大,导致数据增长过快,磁盘占用多。
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
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。
mysql-uroot-e”show processlist”|grep-i”Locked”>>locked_log.txt
[MySQL学习笔记] 3.mysqldump命令详解 Part 2 -备份全库
访问了几个页面都是正常的,唯独某几个页面查询实时监控数据时无法加载出来,F12查看接口发现有几个业务相似的接口长时间不返回数据。
死锁是指由于每个事务都持有对方需要的锁而无法进行其他事务的情况,形成一个循环的依赖关系。因为这两个事务都在等待资源变得可用,所以两个都不会释放它持有的锁。
很多时候由于异常或程序错误会导致个别进程占用大量系统资源,需要结束这些进程,通常可以使用以下命令Kill进程:
索引主要是用于提高数据检索速度的一种机制,通过索引数据库可以快速定位到目标数据的位置,而不需要遍历整个数据集,它就像书籍的目录部分,有它的存在,可以大大加速查询的效率。
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看SQL 的执
数据库如下图所示,所有字段都是int(方便测试),id为主键索引,name为普通索引(唯一索引),age没有索引
这个问题之前遇到过一次,但是由于不知道导致锁表的原因,也没细想,就知道表被锁了,然后让别人把表给解锁了。但是前天的一次操作,让我亲眼见证了导致锁表的过程,以及如何给lock的表解锁。
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。
我们来备份test数据库中的innodb_table表和isam_table表中id为10的数据
修改Varchar 的大小的时候。不用锁表,就可以进行操作DDL。这个还得具体查看版本,还有具体情况。下来我们来看一下INnoDB中的Online DDL各个操作请求。
面试真题,用通俗的例子解释清楚 MySQL 为什么有了表锁和行锁之后,还要引入意向锁
初始化的搭建很简单,不涉及数据业务,所以锁表、停机等都不影响,但是更多时候是业务到一定阶段,才会涉及到横向扩展,需要做主从,读写分离等来提升服务性能
我们开的的各式各样系统中,系统运行需要CPU、内存、I/O、磁盘等等资源。但除了硬资源外,还有最为重要的软资源:数据。
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
前段时间阿粉在公司开发的时候,不慎导致了数据库产生了锁表的操作,因为阿粉之前从来没有遇到过,之前只是了解过一点,所以导致了锁表,于是阿粉为了解决问题,研究了一下这一部分的内容,于是决定把这一块的知识分享给大家。
一 主库手动复制至从库 1.1 Master主库锁表 1 mysql> flush tables with read lock; 2 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 1.2 主库备份 1 [root@master ~]# mysqldump -uroot -p -B mydb > master.sql 说明:-B参数有建库语句。 1.3 从库导入数据库 1 [root@Slave01 ~]# mysql -uroot -padmin < master
show open tables where in_use > 0 命令可以查询锁表。 in_use 为 1 表示这个表同时被两个用户使用,一个正在用,一个在锁定中。
作为产品DBA,经常被开发问,修改字段长度锁表吗?然后凭借"经验"给出回答:如果字段长度超过256个字符就会锁表。
因为我们之前并没有将mysql服务添加到系统服务之中,所以必须要要到mysql的bin目录下启动服务
锁定读的语句加锁类型注意事项select ... for update加X锁务必加上BEGIN, START TRANSACTION或者 SET AUTOCOMMIT=0select ... lock in share mode 加S锁
大型项目对备份尤为关注,一般有双机备份,热备冷备,异地灾备等等… 今天来说一下两台服务器上的 MySQL 主从复制备份,需求比较简单:从要同步主的数据,但也不用太频繁,保持 15 分钟的数据差即可,意思就是每 15 分钟去同步一次修改过的数据。
在上文我们曾小小的提到过,在索引失效的情况下,MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上,我们称之为锁表,或叫行锁升表锁.
常见的MySQL数据导出有三种形式 SELECT ... INTO OUTFILE ---- SELECT * FROM person INTO OUTFILE '/var/lib/mysql-files/person.data'; LOAD DATA INFILE LOAD DATA INFILE是SELECT ... INTO OUTFILE的逆操作 常用选项 FIELDS TERMINATED BY ',':字段分隔符 ENCLOSED BY '"':包围字段的符号 LINES TER
MySQL 主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
上次我们项目不是把 MySQL 高可用部署好了么,MySQL 双主模式 + Keepalived,来保证高可用。简单来说就是有两个 MySQL 主节点,分别有两个 Keepalived 安装在宿主机上监控 MySQL 的状态,一旦发现有问题,就重启 MySQL,而客户端也会自动连接到另外一台 MySQL。
1、将经常要用到的字段(比如经常要用这些字段来排序,或者用来做搜索),则最好将这些字段设为索引 2、字段的种类尽可能用int或者tinyint类型。另外字段尽可能用not null 3、当然无可避免某些字段会用到text,varchar等字符类型,最好将text艾段的单独出另外一个表出来(用主键关联好) 4、 字段的类型,以及长度,是一个很考究开发者优化功力的一个方面。如果表数据有一定的量了,不妨用PROCEDURE ANALYSE()命令来取得字段的优化建议!(在phpmyadmin里可以在查看表时,点
1 从mysql读数据到hdfs: mapreduce读数据库数据到hdfs使用map读取,连接数和map数对应,读的时候会锁表读取全量数据,此时,其它更新或者写入操作就会处于等待状态。所以读的数据库尽量不能为主库,而是用从库,主库主要负责写,从库主要负责读。若锁表读取主库全量数据,其它业务操作就会处于等待状态。 2 从hdfs写入数据到mysql: mapreduce从hdfs写数据到数据库,连接数对应reduce数据量。刚开始将hdfs数据读到数据库机器的内存中,最后通过事物将内存中所有
删除一条记录,首先锁住这条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台,他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景,以及平台的一些技术架构,以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景,我们为什么要做RDS,在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统,可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙,每天忙于工单处理,大表DDL,集群搭建,扩容,数据迁移等等。这些东西不能说没有价值,但是对于DBA来说,每一次的重复操作,都会让这个价值指数级下降,并且不能带来成长。所以我们对这些
最近在灰度环境中遇到一个问题:某项业务在创建数据时耗时异常长,但同样的代码在预发环境中并未出现此问题。起初我们以为是调用第三方接口导致的性能问题,但通过日志分析发现第三方接口的响应时间正常。最终,我们发现工单表的数据入库SQL一直处于等待状态。深入分析后,问题的核心暴露出来:另一业务流程中对工单表执行更新(UPDATE)操作的SQL,其where子句中涉及的字段缺少必要的索引,导致其他业务在操作表中的数据时需要等待该更新完成。今天就和大家分享一下这个经验。
优点: •几乎是热备(穿件快照前把表上锁,创建完成后立即释放) •支持所有引擎 •备份速度快 •无需使用昂贵的商业软件(它是操作系统级别的)
(1)主从服务器操作系统版本和位数必须一致; (2)主节点(Master)和从节点(Slave)数据库版本必须一致; (3)主节点(Master)和从节点(Slave)数据库中的数据必须一致; (4)主节点(Master)需要开启二进制日志; (5)主节点(Master)和从节点(Slave)的 server-id 在局域网内必须唯一。
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names,不可动态更改,Linux系统默认为 0,即库表名以实际情况存储,大小写敏感。如果是1,以小写存储,大小写不敏感。如果是2,以实际情况存储,但以小写比较。 b)如果大小写混合使用,可能存在abc,Abc,ABC等多个表共存,容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写,但实际使⽤用不区分,即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范, 库名、表名、字段名使用小写字母。
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