其他的DDL操作相对比较少,所以本文就不讨论了。 此外,本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引(如全文索引、空间索引)的场景。
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MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引,找到一个最优的执行方案,以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一,就是扫描行数。因为扫描的行数越少,访问磁盘数据的次数越少,消耗的CPU资源就相应越少。另外,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
上篇文章我们介绍了mysql的安装目录和 数据存储目录是不同的,当create database时,会在数据存储目录下新建一个同名的数据库文件,进入指定数据库文件会有db.opt文件记录数据库的特点,字符集,比较规则等。当create table时,会在指定数据库目录下,建立同名的子表目录,里面有表结构文件表名.frm和表数据文件。
mysql高并发的解决方法有:优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等。
在 5.1 版本之前,MyISAM 是 MySQL 的默认存储引擎,MyISAM 并发性比较差,使用的场景比较少,主要特点是
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write,可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
在大部分情况下,程序的瓶颈都在于数据库,所以为了减少数据库的压力,我们会通过缓存(减少数据库查询),分布式数据库,读写分离等方式去减少数据库本身的curd压力.
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree(B 树)或其变种 B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
表数据单独存放成一个文件更容易管理,在我们执行drop table命令的时候,系统会直接删除这个文件,但如果是放在共享表空间中,即使表删掉空间也不会回收。
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 (meta data lock,MDL) 锁.
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
提到“索引”这个概念,读者大致都能说出“提升查询速度”,但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度?底层原理是什么?”,读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行。那么,你觉得这个数值多少才合适呢?
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在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,如果没有索引,执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录,表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高,如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说,索引可以大大提高数据库的性能,以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
表空间(Tablespace):一个mysql实例,及一个数据库实例,可以对应多个表空间(ibd文件),用于存储记录,索引等数据。
基本操作 启动MySQL:net start mysql 创建Windows服务:sc create mysql binPath = mysqld_bin_path 连接服务器 :mysql -h 地址 -P 端口 -u 用户名 -p 密码 显示哪些线程正在运行:SHOW PROCESSLIST 显示系统变量信息:SHOW VARIABLES 数据库操作 查看当前数据库:SELECT DATABASE(); 显示当前时间、用户名、数据库版本:SELECT now(); SELECT user()
第一个,数据存储的方式不同,MyISAM 中的数据和索引是分开存储的,而 InnoDB 是把索引和数据存储在同一个文件里面。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址,当数据很多的时候,索引文件会很大,所以一般以文件的形式存储于磁盘中,后缀名为.myi。
如果面试问你,执行SQL响应慢,你有哪些排查思路和解决方案?这是一位去某里面试的小伙伴跟我分享的面试真题,那今天我给大家来分享一下我的思路。
buffer pool 是主内存中的一块儿存储区域,用于存储访问的表及索引数据。这样从内存中直接访问获取使用的数据可以极大的提升访问效率。在一些特殊专用的服务里,几乎 80% 的内存区域都被赋于 buffer pool。
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。
#path可修改为绝对或者相对路径 log-slow-queries=slow-log-path #l查询时间超过2s记录 long_query_time=2 #没有使用索引的查询记录 log-queries-not-using-indexes
MySQL作为一款面向企业的数据库产品,必须具有能够处理高峰活动和数据容量增长的能力。在进行容量规划时,架构师需要考虑因为用户的活动和数据增长所导致的资源使用变化,并需要考虑未来的促销活动或者其他预计的繁忙时期。
在数据库中,索引可以理解为是一种单独的,物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据,好比字典的目录,通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
这些名言民语就和 “群里只讨论技术,不开车,开车速度不要超过 120 码,否则自动踢群”,只听过,没试过,哈哈。
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过,“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”,“你这个表数据都马上要到 2000w 了,难怪查询速度慢”
Mysql逻辑结构可以看成是二层架构,第一层通常叫做SQL Layer,在mysql数据库系统处理底层数据之前的所有工作都在这一层完成的,包括权限判断,sql解析,执行计划优化,query cache的处理等等。第二层是存储引擎层,通常叫做StorageEngine Layer,是底层数据存取操作实现部分,由多种存储引擎共同组成。
数据库在业务体系不大的情况,一般都是单库出现,通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大,就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
查看变量 show variables like 'auto%'; 信息输出: echo "select user,host,password from mysql.user" |mysql -uroot -plingxiangxiang 查看库 show databases; 查看都有哪些库 show databases; 查看某个库的表 use db; show tables \G; 查看表的字段 desc tb; 查看建表语句 show create table tb; 当前是哪个用户 select user(); 当前库 select database(); 查看数据库版本 select version(); 查看mysql状态 show status; 查看mysql队列 show processlist; 查询 select count() from mysql.user; select from mysql.db; select * from mysql.db where host like '10.0.%'; 查看权限 show grants for root@'localhost';
在上一章我们了解到,物理文件层在MySQL架构位于最底层,将数据库的数据存储在文件系统上,并完成与存储引擎的交互。存储数据包括日志文件,数据文件,配置文件等。本章将介绍linux环境下MySQL的各类文件。
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
MySQL存储引擎有MyISAM、InnoDB、MEMORY、CVS、MRG_MyISAM、BLACKHOLE、SEQUENCE、ARCHIVE等,常用的有InnoDB、MyISAM和MEMORY,可以通过命令:
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高,但无论从大厂还是到小公司,一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库,先“说一说你对SQL优化的见解吧?”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
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前提:所有实验操作是基于mysql5.6,其他版本可能有差异,届时以具体的情况为准。
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
SQL 优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说,慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障,关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询,并给出索引建议,评估跟踪建议质量,运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
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