索引的作用就是为了加快搜索,计算机要处理的数据非常复杂,为了快速检索多种多样的数据,聪明的程序员们就发明了各种类型的索引。
前文已经描述过MySQL的多种优化措施,如:回表的优化、索引合并的优化、连接的优化等
在之前的一次开发需求中使用了 for update 实现悲观锁,最后导致出现了很多的 MySQL 死锁报警,现记录下死锁产生的原因。
间隙锁的作用 保证某个间隙内的数据在锁定情况下不会发生任何变化。比如mysql默认隔离级别下的可重复读(RR)。
提到事务,你肯定不陌生。在 MySQL中,InnoDB 是支持事务的,事务有4大特性,即 ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability,即原子性、一致性、隔离性、持久性)。
在MySQL中,事务支持是在引擎层实现的,并不是所有的引擎都支持事务,如MySQL原生的MyISAM引擎就不支持事务,这也是MyISAM被InnoDB取代的重要原因之一.
在MySQL中,事务支持是在引擎层实现的。而MySQL原生的MyISAM引擎就不支持事务,这也是MyISAM被InnoDB取代的重要原因之一。
MySQL遵循SQL:1992标准,提供READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ和SERIALIZABLE四种事务隔离级别。InnoDB默认使用的事务隔离级别是REPEATABLE READ。
最近,遇到了一个关于mysql 加锁的问题,将当时的情形简化如下,有一个index_test表,表结构如下所示:
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability,即原子性、一致性、隔离性、持久性 -Atomicity(原子性):一个事务(transaction)中的所有操作,或者全部完成,或者全部不完成,不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误,会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过一样。即,事务不可分割、不可约简。
事务(Transaction)是并发控制的基本单位。所谓的事务,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。事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。
提到事务,你肯定不陌生,和数据库打交道的时候,我们总是会用到事务。最经典的例子就是转账,你要给朋友小王转 100 块钱,而此时你的银行卡只有 100 块钱。
可以通过std::env::args函数获取包含命令行全部参数迭代器,并通过collect方法可以将迭代器转换为集合。
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。
SQL优化调优是体现程序员分析归纳能力的有效手段,虽然我们不是DBA,但是编码开发时也会涉及许多对数据库的CRUD需求。因此,通过理解Mysql数据库的底层原理,对我们的笔试面试,还有提高业务编码水平是有好处的。
在不考虑缓存等机制(数据IO)的前提下,首先我们知道,对于用户来说他使用数据时,会和其内部的存储设备,一般为磁盘(当然也有固态之类的更高效的存储设备,但是数据库一般是部署在服务端,而服务端的主机或集群,考虑安全、可靠和成本等问题一般是使用磁盘),交互寻找和提取对应的数据.
作为可以替换ORACLE 重要的一员,PG 是很值得学习。 今天总结一下 PostgreSQL, 如何进行故障的排错,小道消息是,昨天上午还是小道消息的,估计今天已经消息人尽皆知了,中国ORACLE 研发中心 dismission, N+6 外企还是很阔绰的。 网上也是讨论一堆中年人,就这样被抛弃了,如果知识不更新,脑子里面都是ORACLE ,恐怕是........
最近工作内容需要向一张表里面写入数据,有两个实现方法,每种方法会运行得到一份结果,两个结果的key会有大部分重复,后面跟的value会有不同。 表格中只允许两个结果中其中的一个key存在,二者选其一,只能更新替代。在往表里写的程序是没有错误的,但最终从表里查询的时候,发现很多key有两份数据结果,思考其原因,可能跟事物隔离有关系,这里讲解下事物及事物隔离。
当数据库中一个事务A正在修改一个数据但是还未提交或者回滚时,另一个事务B 来读取了修改后的内容并且使用了,然后事务A进行了提交,此时就引起了脏读。
BTree索引,主流有两种,一种是B树,每一个叶子节点和中间节点中都存在有数据和指针;另一个是B+树,所有的数据都存储在叶子节点,中间节点也是一个索引。
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
在所有事物中可以看到事物没有提交的结果,实际应用中是很少的,他的性能也不比其他隔离级别好很多,读到未提交的结果导致脏读
下面我们介绍一下脏读(dirty read)、不可重复读(non-repeatable read)、幻读(phantom read)这三类并发问题,以及每种问题出现的原理及场景。
提到唯一索引和普通索引,相信大家都不陌生,当同事小姐姐问你这俩有什么区别时?或许你会脱口而出:“这还用问?见名知意啊,一个是允许字段重复,一个不允许存在重复数据!”
Canal是阿里巴巴开源的数据库Binlog日志解析框架,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
构建分布式系统时,如何对数据进行唯一标识也是一个至关重要的设计。不仅要符合B-tree数据结构以维持查询性能,还要考虑唯一标识的连续性会不会影响系统安全性。在分库分表的情况下,还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此,市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者:labuladong 公众号:labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。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。
1 SELECT 句法 2 3 SELECT [STRAIGHT_JOIN] 4 [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT] 5 [SQL_CACHE | SQL_NO_CACHE] [SQL_CALC_FOUND_ROWS] [HIGH_PRIORITY] 6 [DISTINCT | DISTINCTROW | ALL] 7 select_expression
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?关注公种浩:程序员追风,回复012获取一套500多页PDF总结的MySQL学习笔记。
在MySQL中设计表的时候,MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?
{m,n} 是通用形式的量词,正则表达式还有三个常用量词,分别是 +、?、*。它们的形态虽然不同于 {m,n},功能却是相同的,因此也可以把它们理解为“量词简记法”。具体说明见下表。
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题,故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近,在数据同步方面也有些思考。
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?
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。
本文介绍了什么是MySQL、MySQL的发展历程、特性、应用场景、优缺点以及如何进行MySQL的入门学习。
近段时间一直在研究mysql的日志系统,在网上看了N多mysql日志操作的文章,但都过于零乱,为了让自己以后不再搞忘,特作出以下总结:
前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
在上一期《时区信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中,我们详细介绍了mysql系统库中的时区信息记录表,本期我们将为大家带来系列第七篇《复制信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》,下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧!
B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在B+树中,所有记录节点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上,由各叶子节点指针进行连接。
MySQL 中使用 REGEXP 或 NOT REGEXP 运算符 (或 RLIKE 和 NOT RLIKE) 来操作正则表达式。
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇文章我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时,不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力,这一切在MySQL中都是由服务器和存储引擎来实现的。
首先说一下我对canal中位点的理解。什么是位点?位点是 binlog事件在binlog文件中的位置。但是对于canal而言,canal server发送dump请求前需要确定mysql的同步位点,主要包括canal server启动,mysql主备切换,canal server主备切换,dump异常后重启等情况。 同时,在canal client不断从canal server读取数据的过程中, canal client需要告知 canal server自己消费成功的位点,这样当发生canal client崩溃或者canal server崩溃重启后,都会考虑是否按照原来消费成功的位点之后继续消费或dump。下面我将通过canal server dump前找mysql同步位点的过程分析我对canal中位点的理解。 对于HA模式的canal server,我们先看下有哪些位点管理器。
在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存、连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机;O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替;E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立,对于Mysql出现的慢查询,可以用索引提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,Mysql将全表扫描,从第一条记录开始,然后读完整个表直到找出相关的行。
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