Percona 最近发布了 Percona Server with MyRocks 的 GA 版本。本文会让你了解到为什么 Facebook 要在生产环境使用 MyRocks 了。如果你使用 Percona repositories ,你能够简单的安装 MyRocks 插件并且用 ps-admin --enable-rocksdb 来启动它。
本文介绍了MySQL 5.6中InnoDB存储引擎的压缩特性,通过对比非压缩和压缩状态下的性能表现,展示了压缩特性对数据库性能的提升。同时,文章还介绍了MySQL 5.7中InnoDB存储引擎的新特性,包括JSON支持、Full Text Search、InnoDB Cluster等,并探讨了这些新特性对MySQL 5.7性能的影响。
Facebook 使用了大量的MySQL以支持他们最重要的工作。并且他们积极开发了许多MySQL 中的新功能,以支持不断发展的需求。这些更改特性发生在 MySQL 的不同领域,包括客户端连接器、存储引擎、优化器和复制。当Facebook对MySQL 的每个新主要版本进行升级时,会面临许多挑战,包括:
Facebook Messenger 用户超10亿,可以即时分享文字、图片、视频,产品自身不断的发展,背后的系统也在不断改变,开始是一个单体服务,后来变为有专门的缓存服务支持读、Iris 系统来队列化写、存储服务来保存历史消息。
Facebook 称,他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成,还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎,MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎,会大大减慢 MyRocks 的进度,因此我们选择继续使用 5.6,直到 MyRocks 完成,MySQL 5.6 的寿命也即将结束,决定升级到 MySQL 8.0 。
点击关注公众号,Java干货及时送达 近日,Facebook 官博公布了他们的数据库版本从 MySQL 5.6 升级到了 MySQL 8.0,并且在官博记录了复盘详细的升级过程。 Facebook 称,他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成,还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎,MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎,会大大减慢 MyRocks 的进度,因此我们选择继续使用 5.6,直到 MyRocks 完成,MySQL 5.6 的寿命也即将结束,
在查询计数已成为问题的情况下,它们在另一个表中构建了计数,以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
在数据库的使用过程(包括其它多种应用)中,我们通常会关注一些系统指标,比如CPU的使用率,内存的占用量,或者IO的带宽消耗等等。这些系统指标可以帮助我们评估应用对系统资源的占用情况,进而找到应用进一步优化的方向。
core文件是在程序出现异常退出时,保留的异常堆栈文件,能够帮助开发人员快速定位问题,故对于线上的程序,需要开启coredump功能。可以通过配置core-file或者coredumper开启coredump功能。
作者 | 白开水 来源 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Facebook 在一篇博客中分享了该公司在某种程度上艰难的大规模跨越式迁移到 MySQL 8.0 版本的经验。此前,其一直使用的是 MySQL 5.6 版本。 MySQL 是由 Oracle 开发的开源数据库,为 Facebook 的一些最重要的工作负载提供支持。Facebook 方面称,MySQL 的每个新主要版本都需要其花费大量时间和精力来迁移工作负载。其中挑战包括有: 将其自定义功能移植到新版本 确保复制在主要版本之间兼容
「第一部分 简介」 1. TXRocks简介 RocksDB是一个非常流行的高性能持久化KV存储,最初是Facebook的数据库工程师团队基于Google LevelDB开发。经过大量的适配工作,Facebook的数据库工程师将RocksDB改造为MySQL的一个存储引擎MyRocks。 TXRocks是TXSQL团队基于RocksDB的事务型存储引擎,得益于RocksDB LSM Tree存储结构,既减少了InnoDB页面半满和碎片浪费,又可以使用紧凑格式存储,因此TXRocks在保持与InnoDB接近
0. Intro 在facebook的MySQL版本(以下称为MyRocks)中,RocksDB是可选的存储引擎。相比于InnoDB引擎,RocksDB的一个重要的优势是它使用更少的磁盘空间。在生产系统中,特别是用户数在亿级以上的互联网应用,磁盘空间是其中比较大的成本之一,而能够使用更少的磁盘空间的RocksDB无疑是具有吸引力的。然而在生产系统中使用新的存储引擎自然有它的潜在风险,除了通过外部的各种benchmark工具测试得到各种性能数据,全方位的内部指标可以帮助我们真正了解数据库内部正在发生的事情,
Percona 在12月21日 发布对Percona Server 8.0 GA版本。
描述:初学python语言,竟然很久才发现python没有switch-case语句,查看官方文档说是可以用if-elseif-elseif代替,同时也用其他的解决方案比较简单的就是利用字典来实现同样的功能。
MySQL 的存储引擎除了最常用的是 InnoDB 引擎之外还有一个 MyRocks 引擎也经常会用到,它是基于 RocksDB 开发的一套存储引擎,比 InnoDB 性能要高出 N 倍。
本文将介绍 SHOW ENGINE ROCKSDB STATUS 中关于 STATISTICS 统计值与后台线程的实现原理。
MariaDB 有几十种存储引擎,但并不一定都是最佳。官网有简单针对各种用于,建议使用不同的引擎。大概如下:
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 TXRocks是TXSQL适配RocksDB的版本,基于Facebook开源的MySQL进行了深度定制和优化。相对于当前线上常用的InnoDB引擎,RocksDB的主要优势是空间占用少。主要原因有两点,第一:RocksDB的数据页是压缩后append方式存储,而InnoDB的数据默认是先凑齐16K,然后再压缩对齐,对齐会造成额外的空间占用;第二:InnoDB的B+树的页面本身也有空洞。一般情况下,RocksDB的空间占用大概是压缩InnoDB的1/2左右。而且
整理|罗燕珊 微信暂停个人帐号新用户注册;90 后字节跳动员工内幕交易获利 5 万多,被罚 50 万元;华为造车团队换帅,原手机团队全面介入;腾讯起诉腾迅获赔 30 万;滴滴回应网传私有化消息不实,正全力配合网络安全审查;仅 2.2% 互联网从业者认为 996 工作制合理;Apache Cassandra 4.0 发布;Facebook 从 MySQL 5.6 升级到 MySQL 8.0;谷歌将关闭不活跃的 Play Store 开发者账号...... 科技公司 微信暂停个人帐号新用户注册 近日有网友发现
使用MySQL的有Facebook、Github、YouTube、Twitter、PayPal、诺基亚、Spotify、Netflix等。
Myrocks是Percona在MySQL上接入了Rocksdb引擎的产物,接入新引擎的主要修改的地方就是MySQL的handler接口。以下针对常用的几个查询分析Myrocks是如何进行处理的。设有表 t1(a INT, b INT)
http://www.infoq.com/cn/articles/mariadb-vs-mysql
Percona 在10月31日 发布对Percona Server 8.0 RC版本。
上图简单展示了 LevelDB 的整体架构。LevelDB 的静态结构主要由六个部分组成:
临近春节,相信每个公司都会进行全面巡检,无论是业务层还是数据库层,达到事前预防的目的;今天就来分享一下针对MySQL数据存储层面,在数据库存储来不及扩容的情况下,MySQL中的压缩方案;
关于中国MySQL用户组 MySQL 是全球范围内最流行的开源数据库。其稳定,高效,易用使其成为互联网应用之首选数据库平台。被Facebook、Twitter、Youtube、Yahoo! 等一线互联网厂商广泛使用。 China MySQL User Group(简称CMUG)是中国MySQL爱好者自发形成的一个组织,是IOUC官方注册的社区组织。 CMUG的目标是把全国范围内MySQL爱好者的知识和力量集合起来,共同创建一个开放、友好、免费的分享平台,让MySQL爱好者们在互相交流中共同进步、收获快乐。
迫于线上环境存储空间的问题,最近针对Rocksdb引擎做了一些预研测试,本文主要对比MyRocks引擎和Innodb引擎以及压缩模式下的Innodb引擎的在性能方面的一些差异对比,分别从读写,只读,只写等场景下压测的结果对比;关于rocksdb引擎的介绍,本文不做详细介绍;废话不多说了,我们先看一下如何来安装rocksdb引擎;
最近接触到一些海量数据存储的需求,为了解决这样的需求,一个想法是对数据进行一定程度的聚合。在应用层的聚合方式,这里不展开。但是让我联想到的是以前学习 prometheus tsdb的时候接触到的压缩技术。即使本质上来讲,应用层的数据聚合,就是一种数据压缩技术。而 tsdb 使用的 gorilla 技术令人印象深刻。有兴趣的可以详细看一下 prometheus 作者的这篇博客, 以及其使用的技术 gorilla 的 paper. 简而言之 prometheus 的 tsdb 简洁强大,受益于其高效的压缩【gorilla 平均能压缩 16 byte samples to an average of 1.37 bytes】和查询效率,其单机的设计并没有影响他在众多场景中的广泛使用。
携程是一家中国领先的在线票务服务公司,从 1999 年创立至今,数据库系统历经三次替换。在移动互联网时代,面对云计算卷积而来的海量数据,携程通过新的数据库方案实现存储成本降低 85% 左右,性能提升数倍。本文讲述携程在历史库场景下,如何解决水平扩容、存储成本、导入性能等痛点,以及对于解决方案的制定和思考过程。
说下最近在做的一些事情吧,也算是对自己做下进度复盘,同时对于需要的人也有一些借鉴。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) core-js 作者 Denis Pushkarev 今日发表了一篇长文《So, what's next?》,他表示原本只是想介绍自己正在积极
步入正题,我们了解一下MySQL最新版本的功能特性以及Percona 发布的备份工具的最新版本有哪些特性。
最近在和团队规划OKR目标的时候,我们讨论了很多问题,我先抛砖引玉,列举了一些现有的问题,打算按照推导的方式:
今天博主主要介绍两个开源项目,然后创建应用最终实现的效果就像简版的Redis服务那样,通过http的get请求,能够插入和获取数据,项目暂取名为kedis,源码后面会上传到git仓库。他们分别是Facebook开源的Rocksdb和netty实现的http容器RestExpress。通过实现这样的一个key/value系统实例来学习这两个框架的使用。
RocksDB 是基于Facebook 开源的一种支持事务的、高度可压缩、高性能的MyRocks存储引擎,特别适用于高度压缩和大容量的数据。以下是一些关键特点:
MySQL中的存储引擎是插件式的,当然主流默认的是InnoDB,而且InnoDB存储引擎会随着MySQL官方的搭理投入会越来越火。有了MGR,还有InnoDB Cluster,其实听起来很炫彩,本质上InnoDB Cluster就是三大件(MySQL Shell,MySQL Router,MGR) 一直以来留给其他数据库的空间相对来说很小,比如MyISAM会在MySQL 8.0版本退出历史舞台,memory存储引擎也会逐步被替代,还有些存储引擎,自身发展的过程中也被革命掉了,比如falcon,还有些存储引擎
1. 背景信息1. 测试环境2. 进行测试2.1 所有数据可以加载到buffer pool中2.1.1 数据压缩率2.1.2 TPS相差值2.1.3 平均延迟差值 avg Latency (ms)2.1.4 99%延迟差值 99th percentile Latency (ms)2.2 数据量超过内存ibp容量2.2.1 数据压缩率2.2.2 TPS相差值2.2.3 平均延迟差值 avg Latency (ms)2.2.4 99%延迟差值 99th percentile Latency (ms)3. 总结延伸阅读
轻便式Redis Monitor面向研发人员图形可视化监控工具,借鉴了LEPUS(天兔)监控平台以及redis-cli info命令输出的监控指标项,去掉了一些不必要看不懂的监控项,目前采集了数据库连接数、QPS、内存使用率统计和同步复制延迟时长,以及列出当前所有慢查询命令。
最近在看看MariaDB的官网上介绍MariaDB的功能和特性,大致罗列了本人觉得有必要了解下的几个地方:
内容来源:2017 年 10 月24 日,知数堂 MySQL技术专家吴炳锡在“2017 MySQL技术交流大会---上海站”进行《MySQL高扩展架构设计》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2571 | 7分钟阅读 摘要 随着传统企业去IOE的声音越来越大,也有很多朋友来咨询MySQL的架构设计问题,本次分享讨论如何利用MySQL构建一个高扩展的架构,从而在MySQL上构建出来基于百万在线的系统。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:h
0. Intro 从维基百科的ACID词条,我们可以看到: ACID,是指数据库管理系统(DBMS)在写入或更新资料的过程中,为保证事务(transaction)是正确可靠的,所必须具备的四个特性:原子性(atomicity,或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)。 特别地,为了保证事务的原子性和持久性,在对数据库内存中维护的各种数据结构修改之前,会将该事务的对数据库的所有操作信息先写入磁盘中日志文件,这个过程被称为预写
本文主要研究一下carrera的RocketMQProduceOffsetFetcher
MySQL8.0推出一个号称可以自适应服务器的参数,保证在各种不同的服务器、虚拟机、容器下自动适配服务器资源,让我们一起来看看到底它能做到什么地步。
在评估和选型数据库的时候,人们往往将重点放在数据建模的灵活性,一致性保证,线性可伸缩性,容错性,低延迟,高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢?很多人往往会网上一通搜索和看官方文档,再加上自己的“经验”来得出这些指标。
LSMT,即Log-Structured Merge-Tree,这是一个经典的数据结构,在大数据系统中有着非常广泛的应用。很多耳熟能详的经典系统,底层就是基于LSMT实现的。早期的数据库系统一般都采用B-Tree家族作为索引,例如MySQL。2000年后诞生的数据库大多采用LSMT索引,例如Google BigTable,HBase等,是通过Append-only Write+择机ompact来维护结构的索引树。
做 TiDB 的缘起是从思考一个问题开始的:为什么在数据库领域有这么多永远也躲不开的坑?从 2015 年我们写下第一行代码,3 年以来我们迎面遇到无数个问题,一边思考一边做,尽量用最小的代价来快速奔跑。
本文介绍GreatSQL的一些关键新特性,相关特性主要针对GreatSQL 8.0.x版本(不含GreatSQL 5.7.x版本中的相关特性)。
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