这几天在做 学生考试系统,其中需要存储数据时要并发,然而我采用的sqlite3,小型数据库,导致了很多问题,特别是在多进程访问写的时候,特此分享给大家;
mysql的管理工具较少,在Linux下的管理工具的安装有时需要安装额外的包(phpmyadmin,etc),有一定复杂性。
一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求,使用合适的存储引擎,将会提高整个数据库的性能
在数据库表丢失或损坏的情况下,备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃,你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时,正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏,用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们,这对表绝对不是件好事!
数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查
本文作者系Scott(中文名陈晓辉),现任大连华信资深分析师 ,ORACLE数据库专家,曾就职于甲骨文中国。个人主页:segmentfault.com/u/db_perf ,经其本人授权发布。
现在来介绍了数据库索引,及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用,如何使用EXPLAIN分析查询语句,如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、
好久没有深入地写文章了,这次来发一篇,通过mysql事物 | Joseph's Blog (gitee.io)和其他一些博客有感进行一些补充,InnoDB详解在下期发布
1、mysql与oracle都是关系型数据库,应用于各种平台。mysql最开始是一个瑞典公司开发的,但后来被sun公司收购,后来sun又被oracle收购,所以现在可以说mysql属于甲骨文公司了,mysql开源免费的,而oracle则是收费的,并且价格非常高。
现在来介绍了数据库索引,及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用,如何使用EXPLAIN分析查询语句,如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注:索引不是万能的!索引可以加快数据检索操作,但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录,索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷,许多SQL命令都有
在MySQL数据库中,实例与数据库的关系通常是一一对应的,即一个实例对应一个数据库,一个数据库对应一个实例。但是,在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。
最近意外发现之前对悲观锁乐观锁的理解有误,所以重新学习了一下。 1.悲观锁 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字段status
今天的主人公是我们公司同事侨总,传说中手上有10个比特币的男人。自从比特币大涨以来,养成了几个小爱好:周末听戏坐包厢,骑马酒吧滑雪场。
悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。
执行: select sleep(5); 查看日志: tail -100f lixj-server-01-slow.log
大家好!我是黄啊码,MySQL的入门篇已经讲到第12个课程了,今天我们继续讲讲大白篇系列——数据库锁
MySQLdump是一个数据库逻辑备份程序,可以使用对一个或者多个mysql数据库进行备份或者将数据传输到其他mysql服务器。执行mysqldump时需要账户拥有select权限才可以进行备份数据表,show view权限用于备份视图,trigger权限用于备份触发器等。
在实际应用中,要特别注意InnoDB行锁的这一特性,不然的话,可能导致大量的锁冲突,从而影响并发性能。
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。 一、概述 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking);BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁;InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁,是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺: mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高,说明存在着较严重的表级锁争用情况。
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎(5.5版之前)。虽然性能极佳,而且提供了大量的特性,包括全文索引、压缩、空间函数等,但MyISAM不支持事务和行级锁,而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过,5.5版本之后,MySQL引入了InnoDB(事务性数据库引擎),MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎,但是在某些情况下使用 MyISAM 也是合适的比如读密集的情况下。(如果你不介意 MyISAM 崩溃恢复问题的话)。
昨天写了乐观锁《使用MySQL乐观锁解决电商扣库存并发问题》,有人提出想看悲观锁,所以今天我们就说一说如何抗悲观锁解决并发问题:
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资源(CPU、RAM、I/O)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、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能, 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
存储引擎是 MySQL 的组件,用于处理不同表类型的 SQL 操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。
【数据库】MySQL进阶四、select mysql中select * for update 注: FOR UPDATE 仅适用于InnoDB,且必须在事务区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。 作用 锁定该语句所选择到的对象。防止在选择之后别的地方修改这些对象造成数据不一致。要保证在统计(查询)执行过程中,记录不被其他用户更新, 则可以使用For update子句进行加锁。这样在这个锁释放前其他用户不能对这些记录作update、delete和加锁。 Select daptno from
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!!!
最近的项目中,因为涉及到Mysql数据中乐观锁和悲观锁的使用,所以结合项目和网上的知识点对乐观锁和悲观锁的知识进行总结。
MySQL数据库自带的一个很好用的备份命令。是逻辑备份,导出 的是SQL语句。也就是把数据从MySQL库中以逻辑的SQL语句的形式直接输出或生成备份的文件的过程。
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
今天我的一个同学在家做了一个作品,建立了mysql数据库,来学校的时候从家里的wamp文件夹里面拷贝了data下的mysql数据库文件夹,结果到学校不能使用了。百度之后发现一种“MyISAM”类型的表可以直接复制,而innodb类型的不可以。。。。 现在正在恢复。。。未完待续 后来留着 frm 文件不要动、在新的mysql里建一个数据库,然后分别手工建立你要的那些表,结构随便弄.这样在 Mysql\data文件夹就有了一堆和你手头保存的frm对应文件.把你保留的文件覆盖这些新的frm ,特别是那个 db.o
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我在之前的文章中(【MySQL入门】之MySQL数据库的锁机制(一),【MySQL入门】之MySQL数据库的锁机制(二))介绍了MySQL的全局锁、表锁和行锁,今天我在来介绍下MySQL的一致性非锁定读、一致性锁定读。再说之前我们先思考个问题,当我们用mysqldump进行逻辑备份时,如果有事务对表进行修改操作,那么我们备份出来的数据是否包含修改后的数据呢?如果mysqldump备份出的数据不包含之后修改的数据,那么他又是怎么保存之前的数据的呢?
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关于数据库优化,网上有不少资料和方法,但是不少质量参差不齐,有些总结的不够到位,内容冗杂偶尔发现了这篇文章,总结得很经典,文章流量也很大,所以拿到自己的总结文集中,积累优质文章,提升个人能力,希望对大家今后开发中也有帮助。
全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法,命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能, 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
--add-drop-database 每个数据库创建之前添加drop数据库语句。
(a) 有一新记录(小王 13254748547 高中毕业 2007-05-06)请用SQL语句新增至表中
今天继续来讲面试,已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了,今天来讲一讲mysql死锁发生的原因和解决,相信大多数小伙伴对mysql不陌生甚至经常在使用。但是可能对mysql锁这方面还不太熟悉,但是经常面试的时候却经常会被问到,我们根据面经来进行补短板,查漏补缺。下面开始今天的干货内容吧,走起
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 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。 mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即
A(Automicity)原子性,要么成功要么失败 C(consistency)一致性 I(isolation)隔离性 D(durability)持久性
由于数据库的读量大于写量,所以当读锁源源不断时,写锁就不能施加。所以可能采用读5个,写1个的策略施加锁就可以解决问题(具体的情况视各自的"锁策略"而定)
这篇文章之前发过,不过,我最近对其进行了重构完善并且修复了很多小问题。所以,在公号再同步一下!
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