Mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里;
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明,然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表,一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三
客观地说,Elasticsearch确实是个好工具,毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱,以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。
[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
标准的隔离级别中,Oracle 只有 Read committed, Serializable 两种,此外还有 ReadOnly, WriteOnly 两种级别。其中 ReadOnly 是 Serializable 的子集。
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。
◆ Elasticsearch注意事项 客观地说,Elasticsearch确实是个好工具,毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱,以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。 对于Elasticsearch而言,想掌握好这门技术,除需要对它的用法了如指掌 外 , 还 需 要 对 技 术 中 的 各 种 陷 阱 了 然 于 心 。这 里 总 结 一 些 关 于Elasticsearch的使用要点。 1)如何使用Elasticsearch设计表结构? 2)E
通常情况下,当访问某张表的时候,读取者首先必须获取该表的锁,如果有写入操作到达,那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断,因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候,锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候,另一个读取操作到达了,该读取操作也会被阻塞(block),因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后,写入者开始操作,并且直到该写入者完成操作,第二个读取者才开始操作。因此:要提高MySQL的更新/插入效率,应首先考虑降低锁的竞争,减少写操作的等待时间。 (本专题在后面会讨论表设计的优化)本篇,要讲的优化是增删改。
常见的存储引擎有MyISAM,InnoDB,MEMORY,MERGE.今天我们就分别介绍一下,
由于项目需要,需要根据条件每次从数据库(mysql)中取出3条数据,然后在客户端对数据进行操作,大概没条会耗时5秒钟左右吧,然后再将这条数据更新回数据库。更新之后还可以再次获取,多个客户端的情况下回出现并发问题,多个客户端同时获得了相同的数据,这就会导致一条数据会被操作多次,这就牵扯到了成本问题。
今天写了一个sql,主要目的是查询分组后最新的一条数据,原本的关系是1对多,想通过分组后实现1对1的逻辑关系,而且要保证分组后的数据是按照创建时间排序,确保是最新的一条。
一、开发需求 最近有一个开发需求,大致需要先使用主表,或主表和几张子表关联查询出ID(主键)及一些主表字段,然后再用这些ID查找最多10张表中对应的记录,主表记录数大约2000万,每张子表的记录数均为百万以上,最多可能会有5000万,主表一条数据可能对应子表多条数据。现在开发使用的逻辑是: 1.使用条件查询主表或主表和几张子表(不同场景)符合条件的主表记录ID值及其他一些主表字段项。 2.利用这些主表ID值,分别和几张子表使用IN子句,查询出子表中符合条件的记录项。有几张子表,就执行几次SQL语句。
之前我们讲过架构设计的一些原则,和架构设计的方法论,今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
在 Go 语言开发中,大家为了方便,通常会选择使用 ORM 操作数据库,比如使用 XORM 或 GORM 操作 MySQL。
事务有四大特性ACID分别是:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)
说MVCC(Multiversion concurrency control,多版本并发控制)之前,先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation,隔离性。
Wenjun,携程资深软件工程师,负责大住宿数据智能平台的研发与维护,对于大数据领域技术有浓厚兴趣。
最近,IMG 的姜老师发布了一篇关于使用 gh-ost 会丢数据的文章(gh-ost 翻车!使用后导致数据丢失!),大致结论就是:在 MySQL AFTER_SYNC的 场景下,使用 gh-ost 进行表结构变更(包括最新 GA 的1.1.2版本在内),可能会导致数据丢失,还引起大家在微信群内展开了一些讨论。得知这个消息,还是觉得有些意外的,毕竟对于大部分 DBA 来说,gh-ost 属于比较常用的 DDL 工具,会用其替代 pt-osc 或 MySQL 自带的 online ddl 。出于好奇,去 gh-ost 的 Gtihub 主页上看了下,还真有相关的 issue ,并且已经有人提交了 fix 的 PR (目前该 fix 尚未得到官方回应)
每个地点每天新增一条数据,要根据地点分组查询出每个设备最新的数据(按创建时间倒序)。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
MyCAT是一个开源的分布式数据库组件,在项目里,一般用这个组件实现针对数据库的分库分表功能,从而提升对数据表,尤其是大数据库表的访问性能。而且在实际项目里,MyCAT分库分表组件一般会和MySQL以及Redis组件整合使用,这样就能从“降低数据表里数据量规模”和“缓存数据”这两个维度提升对数据的访问性能。
不管是为了满足业务发展的需要,还是为了提升自己的竞争力,关系数据库厂商(Oracle、DB2、MySQL 等)在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度,远远超出数据库厂商的优化速度,尤其是互联网业务兴起之后,海量用户加上海量数据的特点,单个数据库服务器已经难以满足业务需要,必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
在MySQL中,表是存储数据的基本单位,每张表有若干列,每一行代表一条数据记录。在MySQL中,数据是按行存储的。
之前在深入了解数据库理论的时候,了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题。为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题。关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读,我发现在可重复读的隔离级别下没有出现,当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理?
上节内容学习了数据库 MySQL 的安装、验证、数据库管理工具、数据库的基本操作命令,还没有学习的同学可以从主页去看上一篇推送内容。
为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
数据库就是存储数据的仓库,其本质是一个文件系统,数据按照特定的格式将数据存储起来,用户可以对数据库中的数据进行增加,修改,删除及查询操作。
正则匹配并且可以捕获到()这个里面的子表达式的值,linux的grep命令没办法捕获子表达式的值,只能获取到整条正则匹配的内容
MVCC是Multi-Version Concurrency Control(多版本并发控制)的缩写。
mysql隔离级别在面试中经常出现,今天我就分析一下这几个隔离级别,mysql提供了四种隔离级别,以及解决可以解决哪种问题,如下图
Python 中貌似并没有直接返回插入数据 id 的操作(反正我是没找到),但是我们可以变通一下,找到最新插入的数据
Roy,携程软件技术专家,负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进,对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
在工作中,我们误删数据或者数据库,我们一定需要跑路吗?我看未必,程序员一定要学会自救,神不知鬼不觉的将数据找回。
使用 READ UNCOMMITTED 隔离级别的事务,由于可以读到未提交事务修改过的记录,所以直接读取记录 的最新版本就好了。
1、多线程插入(单表) 2、多线程插入(多表) 3、预处理SQL 4、多值插入SQL 5、事务(N条提交一次)
事务(Transaction)是并发控制的基本单位。所谓的事务呢,它是一个操作序列,这些操作要么都执行,要么都不执行,它是一个不可分割的工作单位。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
外键约束(FOREIGN KEY,缩写 FK)是用来实现数据库表的参照完整性的。它是指表中某个字段的值依赖于另一张表中某个字段的值,而被依赖的字段必须且有主键约束或者唯一约束。被依赖的表通常称之为父表或者主表,设置外键约束的表称为子表或从表。
MVCC (Multiversion Concurrency Control),多版本并发控制。顾名思义,MVCC是通过数据行的多个版本管理实现数据库的并发控制。这项技术使得在InnoDB的事务隔离级别下执行一致性读操作有了保证。换言之,就是为了查询一些正在被另一个事务更新的行,并且可以看到它们被更新之前的值,这样在做查询的时候就不用等待另一个事务释放锁。
| 导语Gh-ost改表工具是MySQL主流的2种开源改表工具之一,因为可限速,入侵小而在业界广泛使用,然而Gh-ost存在1个P0级的未修复BUG,可能导致数据丢失,本文对这个问题进行了分析,并给出了解决方案。
MySQL提供了插件式的存储引擎架构。所以MySQL存在多种存储引擎,可以根据需要使用相应的引擎。MySQL支持的存储引擎有很多,常用的是:InnoDB,MyISAM。MEMORY,MERGE作为了解,其中InnoDB提供事务安全,其他存储引擎是非事务安全表。
MVCC即多版本并发控制主要是为了解决数据库中并发事务读写的一致性问题,那么多个事务并发执行的时候事务的隔离到底是怎么实现的呢?Mysql默认的RR隔离级别是怎样避免不可重复读的问题呢?我们好好来分析一下。
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动,它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址:https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/,可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例,资源地址是:https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e;Linux平台需下载源码zip包,下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
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